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打破波士頓動力空翻專利後,國產人形機器人左手擰螺絲,右手咖啡拉花

2024-09-15 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:打破波士頓動力空翻專利後,國產人形機器人左手擰螺絲,右手咖啡拉花,歡迎閱讀。

全球首次以「電驅機器人」打破波士頓動力空翻專利的那家機器人公司,不藏了!

旗下人形機器人的更多技能技巧,被擺到台前。

其實,它還會一些精細活:做咖啡。

而且是全球首個實現自主咖啡拉花的人形機器人。

只見他左右晃動拿着拉花杯(打奶缸)的手腕,不緊不慢:

然後你将得到:

然後事了拂衣去,深藏功與名:

除了在咖啡館中進行高精度自主咖啡拉花,它還能為工廠員工分發夜宵、在室内外場景擔任領路員。

甚至能幫咱遛狗。

正式介紹一下,背後公司MagicLab,專注于通用機器人技術和 AI 技術,聽說走的還是全球化路線。

人形機器人只是它們產品線裡的一員,仿生四足機器人、工業四足機器人、通用人形機器人等,都是這家公司計劃中(并且正在推進)的一部分。

瞄準的落地場景也很廣泛,覆蓋家庭、工業、商業等。

據了解,3C 場景的落地應用正在開發中,預計年底将在產線開展試運行。

在生產車間内執行清潔設備的性能測試,效率提高了 30%,同時減少了 70% 的人工幹預需求。

自研伺服電機,大模型也都用上了

MagicLab 團隊主攻機器人核心力矩電機關節、機械臂、足式機器人等通用機器人核心技術。

團隊認為,通用機器人的終極形态一定是人形機器人。

從技術上來講,團隊主要專注于解決硬體和算法兩方面的難題。

硬體方面,團隊選擇自研伺服電機以及核心零部件,以此來做能力延伸。

力矩電機關節模組設計致⼒于提⾼電機的功率密度⽐和轉矩密度,包括諧波模組關節、直線模組關節,以及⼩型和微型伺服單元。

⽬前團隊擁有的電機系列,覆蓋了從 10N.m 到 500N.m 的扭矩範圍。

之前讓電驅人形機器人完成空翻,就得益于 MagicLab 全新的關節設計。

自研 D190 關節模組額定輸出力矩達 150Nm,最高輸出則超過 525Nm,可在 110RPM 的轉速下工作,高功率的關節配合上為空翻特别設計的驅動器,能夠應對空翻過程中反電勢波動產生的瞬間高電壓和低壓。

機器人的機械結構設計中還調整了機器人的重量分布,将大部分重量集中在大腿根部,減少了擺動腿部過程中的慣量。

在跳躍和翻轉過程中機器人可快速調整重心,保持穩定并成功着陸,還能保持敏捷性和精确控制。

自研還有一個好處是可以整體考慮軟體與硬體的協同優化,用相對低成本的硬體發揮出可用的運控能力,不斷迭代落地,降低成本。

算法上,團隊應⽤多模态的⼤模型,基于⼤模型的通識能力,能夠應對復雜場景中的多任務的物理表征感知和客觀物理事實理解,并形成類人的行為決策。

全身控制大模型⽅⾯,基于強化學習的運控小模型和基于技能庫的操作小模型,可以充分解耦環境和對象、自身執行體、操作物理特性,以做出仿人化的柔順、魯棒、通用的全身控制。  

最後,通過圖形化界⾯,結合以上兩個⼤模型,⽤戶可以輕松設計和部署機器⼈應⽤,實現多模态的⼈機互動、場景任務感知與⾃主決策。

從具體例子來看,機器人咖啡拉花要克服的難點,不僅是要會簡單拉花,團隊表示之後還想讓機器人能復刻咖啡大師的手藝。

它需要在開放空間裡與人進行互動,這意味着它所處的空間位置和運動軌迹會有許多不确定性,同時需要識别不同材質及尺寸的工具。

作為人形產業鏈中的核心零部件,靈巧手也是團隊重點開發的硬體,該方向團隊采取了分代迭代的策略:

成熟一代、預研一代、儲備一代。

目前已經可以實現亞毫米級的定位精度和數千克的負載能力。

基礎版本是 11 自由度設計,其中有 6 個主動自由度。拇指分布兩個主動⾃由度,可⽤于彎曲和側擺,使得靈巧⼿可以模仿⼈類⼿部的各種動作,包括握拳、張開、指向、捏取、撥弄等。

此外還引⼊了⼒控制和指尖觸覺感知,通過本體的⼒矩傳感器反饋來實現精确控制。⽆論是什麼形狀、⼤⼩和材質的物體,哪怕是脆弱、滑動或者變形的物品,也能輕松抓取。

之後團隊計劃引入觸覺感知和更高自由度的設計。

定義人形機器人的「M0-M4」

一番交談下來,MagicLab 團隊的未來計劃和目标還是非常明确的。

面對當下的發展階段以及未來觀望,MagicLab 将人形機器人場景落地級别分為 M0-M4 五個階段。

咱們把這五個階段的劃分标準掰開了說說。

首先是 M0。

M0 是實驗室產品,沒有面向明确的場景。

從研發角度,很多人可能會不計成本地去堆砌一些軟硬體,沒有做任何清晰的成本控制,即使有人從科研的角度進行購買,但也沒有辦法真正進行商業落地。

到了 M1,這階段的人形機器人比較像是一個實習生,針對特定的商用和工業場景的局部做一些應用。

比如讓人形機器人倒一杯水,跳一支舞,做一杯帶拉花的咖啡。

從研發角度來看,M1 階段已經可以基于特定場景、特定任務等需求做產品和成本的優化;但泛化性遠遠不足,因此不太能稱得上是一個真正實用的產品,也很容易陷入商業化難題。

M2,則可以被定義為熟練工了。

這個級别的產品需要能在特定的商用和工業場景中,實現場景閉環,也就是真正能替人去幹一些事。

采購方可以算一筆采用人形機器人硬體和人工成本的經濟賬,來判斷商業化可行性。

也是這一階段,人形機器人才真正走到了商業化門口。

MagicLab把 M3 階段的人形機器人定義為 " 像一個保姆 "。

這時候,人形機器人已經可以進入家庭,完成陪伴、家務、養老等任務。

" 但我們充分認知到,要實現這個目标之前,還需要對大模型及硬體的泛化能力做充分提升。"MagicLab 研發負責人周揚說,要到達這個階段,整個行業都還要花費巨量時間去探索。

最高等級 M4,MagicLab 稱之為物理世界的 Siri,即真正的通用機器人。

可以實現一機多用——具體有多多用,完全取決于人形機器人的硬體水平。

不過,M4 級别的人形機器人必須通用、完全融入社會,說不定閒時可以出門打工賺錢(???)。

MagicLab 團隊告訴我們,長遠目标是做 M3 到 M4 級别的產品。

目前自家旗下的人形機器人目前處于 M1 向 M2 進化的過渡階段,同時着力推動 M2 級别的落地。

讓機器人走出實驗室

MagicLab 成立于去年 12 月中旬。

迄今為止,已經發展成了 100 多人的團隊。成員來自全球,其中 80% 以上為研發人員。

團隊主攻機器人核心力矩電機關節、機械臂、足式機器人等通用機器人核心技術,在算法層面也小有成就,如運控算法、導航算法、視覺與 AI 算法等。

同時具備自主研發及生產制造機器人能力、多場景落地能力以及量產交付能力。

在與 MagicLab 研發負責人周揚及首席戰略官 Ivan 的交流中,量子位獲悉,該團隊一心一意就一件事——

發力讓機器人真正能實現 " 替人 ",在特定商業場景中實現閉環落地。

包括在我們詢問團隊優勢時,周揚也表示:

除了深耕技術研究,我們同樣重視技術 × 商業的力量,不斷地探索技術的應用場景、做好產品的工程化。

我們相信,随着靈巧手、人形機器人等通用本體的成熟量產,通用人形機器人一定也能獲得商業價值上的正向反饋。

整個團隊非常希望能夠用機器人技術結合產業,把機器人的價值成指數級的放大。

并且,因為 MagicLab 覺得單純做機器人設備公司,想象力過于有限,所以他們用 " 機器人 +" 來對自己定位。

就像當年的互聯網 + 一樣,把技術帶到千行百業,解決實際問題。

—  聯系作者  —

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