РОБОТ FIGURE ИСПОЛЬЗОВАЛ ВСЕ ТЕЛО ВО ВРЕМЯ УБОРКИ НА КУХНЕ |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-02-01 12:12 Он захлопнул дверцу ногой и закрыл ящик бедром. Калифорнийская компания Figure представила улучшенную версию универсальной системы управления Helix 02 для человекоподобных роботов. Теперь единая нейросеть контролирует не только манипуляции руками, но и передвижение, удержание баланса и взаимодействие со средой, используя данные со всех сенсоров робота. Такой подход позволяет роботу Figure 03 выполнять длительные задачи в неструктурированной среде без вмешательства человека. Например, в демонстрационном видео он в течение четырех минут самостоятельно разгружал и загружал посудомоечную машину на кухне, координируя движения всего тела и рук. Описание архитектуры новой системы опубликовано в блоге компании. В феврале 2025 года стартап Figure, занимающийся разработкой человекоподобного робота общего назначения, показал первую версию универсальной системы управления Helix. Она представляла собой двухуровневый нейросетевой алгоритм, связывающий зрительное восприятие и понимание языка с действиями робота. Одна подсистема на базе зрительно-языковой модели с семью миллиардами параметров отвечала за понимание окружающей среды и языковых команд, а вторая — низкоуровневая (трансформер на 80 миллионов параметров) — формировала действия верхней половины тела робота с частотой 200 герц. Такое разделение позволяло подсистемам работать в оптимальном временном диапазоне: модель верхнего уровня «размышляла» о целях, а низкоуровневая быстро выполняла и корректировала действия в реальном времени. Это позволяло роботу, например, успешно сортировать мелкие пакеты и посылки на конвейере быстрее людей и выполнять домашние дела, повинуясь общим голосовым командам. Однако до сих пор ходьба и манипуляции предметами рассматривались как раздельные задачи. Они управлялись разными контроллерами и были связаны прописанными вручную алгоритмами: например, робот должен был останавливаться, чтобы что-то взять, и не мог эффективно использовать инерцию тела. Совмещение этих действий в единую локоманипуляцию оставалось сложной задачей, так как любое движение рук робота смещает его центр масс и требует корректировки баланса в реальном времени. В новой версии системы Helix 02 инженеры компании Figure решили эту проблему, добавив в архитектуру новый слой — System 0. Это нейросетевой контроллер для управления всем телом робота, работающий на частоте один килогерц. В его основе лежит базовая модель, содержащая представление о том, как люди двигаются, удерживая равновесие. System 0 отвечает за баланс, контакт с поверхностью и координацию всех приводов робота, его обучили в симуляции с помощью метода обучения с подкреплением на массиве данных, включающем более 1000 часов реальных данных о человеческих движениях. По словам разработчиков, это позволило заменить более 109 тысяч строк кода на C++, ранее отвечавшего за устойчивость и походку робота. Helix 02 имеет иерархическую архитектуру. Медленная система System 2 планирует задачи и интерпретирует высокоуровневые команды: например, «разгрузи посудомойку». Средний слой System 1, который раньше управлял только верхней частью тела, теперь получает данные со всех сенсоров, включая камеры в голове и ладонях, а также с тактильных датчиков, и преобразует цели в команды для приводов суставов. А быстрый слой System 0 выполняет их, обеспечивая физическую корректность движений. В новой версии алгоритм получает данные со всех сенсоров, включая зрение, осязание и проприоцепцию, и управляет всеми актуаторами робота одновременно. Например, тактильные датчики на пальцах различают усилия с точностью около трех граммов, а камеры в ладонях позволяют роботу «видеть» объекты, скрытые от основных камер корпусом. В ходе испытаний Figure 03 под управлением Helix 02 продемонстрировал способность выполнять длительные задачи автономно. В одном из тестов, например, он за четыре минуты полностью разгрузил и загрузил посудомоечную машину. Робот перемещался по кухне с хрупкой посудой в руках, использовал инерцию бедер, чтобы закрыть ящик, и захлопнул дверцу посудомоечной машины ногой — то есть использовал все свое тело как инструмент для взаимодействия с предметами, не полагаясь только на руки. Кроме того, новая система позволяет, используя мелкую моторику рук, выполнять задачи, которые ранее были недоступны из-за ограничений в восприятии. Figure 03 может открутить крышку бутылки, использовать шприц, дозируя небольшие объемы жидкости, и достать отдельные мелкие таблетки из органайзера. Во всех случаях робот использует сочетание визуальной информации с камер в ладонях и тактильной обратной связи для коррекции силы захвата. Источник: N+1 Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|