Robotics Channel

Картинки из жизни Атласа

Boston Dynamic выкатили новое видео с Атласом, на котором он перекладывает плоские крышки для двигателей из транспортировочного контейнера в шкаф на колёсах, и делает это полностью автономно. Движения робота не предписаны заранее и не управляются оператором.

Дело происходит на промышленной площадке, где довольно шумно, тем не менее, шаги Атласа отчётливо слышны. "Парень" тяжёлый.

Забавно видеть, как его голова и крепление ног к корпусу крутятся на 360 градусов, позволяя ему ходить "спиной" вперёд туда, куда смотрит "лицо".

На 84-й секунде возникло ощущение, что он отвлёкся на оператора, и поэтому не сразу воткнул деталь куда нужно 😄 Но это, конечно, мои человеческие "галлюцинации".

Робот получает на вход список местоположений ящиков для перемещения деталей между ними.

Atlas использует модель машинного зрения для обнаружения и локализации элементов окружения и отдельных ящиков. На видео с 36-й секунды появляется "окошко" отражающее, что видит сам робот.

Гуманоид применяет специализированную политику захвата и непрерывно оценивает состояние манипулируемых объектов.

Робот способен обнаруживать изенения в окружении и реагировать на них, например, перемещение элементов, и собственные ошибки в работе (например, неудачная установка крышки, падение, столкновения с окружающими предметами). Для этого используется комбинация машинного зрения, датчиков силы и проприоцептивных датчиков.

Вообще, когда я вижу такое, думаю о том, что это типичный случай "забивания гвоздей микроскопом". Представляете стоимость этой штуки и количество усилий, затраченных на её создание?
И чем в итоге робот занят?

Понятно, что мы в начале пути, и всё это станет экономически оправданным рано или поздно, но ощущение меня не оставляет. Впрочем, перекладывание из пустого в порожнее как раз и есть пример работы по типу первой "D" из роботехнических 3D (Dull, Dangerous, Dirty — тупая, опасная, грязная).

Вторая мысль, которая пришла мне в голову после общения с некоторыми компаниями на выставке BoboBusiness пару недель назад и снова при просмотре этого видео с Атласом — некоторые команды как будто учат роботов жить в мире без людей 😄

Например, у одних товарищей роборука получает через голосовой промт команду надеть шайбу на болт. У робота много времени, жизнь не так коротка, как у кожаных мешков, и он может заниматься этим, пока у него не получится. Примерно такие мысли в голове проснеслись во время этой не самой удачной демонстрации 😄 Потому что применения этой идеи в реальной жизни я не увидела.

Опять же, я понимаю, что мы в самом начале пути, и экономика когда-то сойдётся. Вопрос — как скоро?

https://youtu.be/F_7IPm7f1vI?si=8U5Af8fNRlskQkex

YouTube

Atlas Goes Hands On

Atlas is autonomously moving engine covers between supplier containers and a mobile sequencing dolly. The robot receives as input a list of bin locations to move parts between.

Atlas uses a machine learning (ML) vision model to detect and localize the environment…

www.tg-me.com/us/Robotics Channel/com.robotics_channel/2780

5.6K viewsOct 31, 2024 at 05:58

Картинки из жизни Атласа

Boston Dynamic выкатили новое видео с Атласом, на котором он перекладывает плоские крышки для двигателей из транспортировочного контейнера в шкаф на колёсах, и делает это полностью автономно. Движения робота не предписаны заранее и не управляются оператором.

Дело происходит на промышленной площадке, где довольно шумно, тем не менее, шаги Атласа отчётливо слышны. "Парень" тяжёлый.

Забавно видеть, как его голова и крепление ног к корпусу крутятся на 360 градусов, позволяя ему ходить "спиной" вперёд туда, куда смотрит "лицо".

На 84-й секунде возникло ощущение, что он отвлёкся на оператора, и поэтому не сразу воткнул деталь куда нужно 😄 Но это, конечно, мои человеческие "галлюцинации".

Робот получает на вход список местоположений ящиков для перемещения деталей между ними.

Atlas использует модель машинного зрения для обнаружения и локализации элементов окружения и отдельных ящиков. На видео с 36-й секунды появляется "окошко" отражающее, что видит сам робот.

Гуманоид применяет специализированную политику захвата и непрерывно оценивает состояние манипулируемых объектов.

Робот способен обнаруживать изенения в окружении и реагировать на них, например, перемещение элементов, и собственные ошибки в работе (например, неудачная установка крышки, падение, столкновения с окружающими предметами). Для этого используется комбинация машинного зрения, датчиков силы и проприоцептивных датчиков.

Вообще, когда я вижу такое, думаю о том, что это типичный случай "забивания гвоздей микроскопом". Представляете стоимость этой штуки и количество усилий, затраченных на её создание?
И чем в итоге робот занят?

Понятно, что мы в начале пути, и всё это станет экономически оправданным рано или поздно, но ощущение меня не оставляет. Впрочем, перекладывание из пустого в порожнее как раз и есть пример работы по типу первой "D" из роботехнических 3D (Dull, Dangerous, Dirty — тупая, опасная, грязная).

Вторая мысль, которая пришла мне в голову после общения с некоторыми компаниями на выставке BoboBusiness пару недель назад и снова при просмотре этого видео с Атласом — некоторые команды как будто учат роботов жить в мире без людей 😄

Например, у одних товарищей роборука получает через голосовой промт команду надеть шайбу на болт. У робота много времени, жизнь не так коротка, как у кожаных мешков, и он может заниматься этим, пока у него не получится. Примерно такие мысли в голове проснеслись во время этой не самой удачной демонстрации 😄 Потому что применения этой идеи в реальной жизни я не увидела.

Опять же, я понимаю, что мы в самом начале пути, и экономика когда-то сойдётся. Вопрос — как скоро?

https://youtu.be/F_7IPm7f1vI?si=8U5Af8fNRlskQkex

BY Robotics Channel