フーリエ: 「第一線の顧客は宙返りできるロボットを必要としませんが、問題を解決できる必要があります。」
2024-09-26
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9月26日、人型ロボット会社上海フーリエ智能科技有限公司は、身長1.75メートル、体重63キログラム、全身53自由度の新世代万能人型ロボットgr-2を発表した。シングルアームの動作負荷は 3 キログラム、新世代のバッテリーにより容量が 2 倍になり、バッテリー寿命が 2 時間に延長されました。 shanghai fourier intelligent technology co., ltd.の創設者gu jie氏は本紙に対し、人型ロボットの人気は業界にプラスの影響を与えているが、非効率的であることは拒否し、ロボット業界の実務家が協力してくれることを望んでいると語った。 5 年、10 年、さらには 20 年かけて段階的に取り組みますが、現時点では、人型ロボットの価格が 1 万元高いか 1 万元低いかという大きな差が生じる時期には程遠いです。
gr-2。
全身53自由度の大型モデルがロボット開発のパラダイムを変える
gr-2は、外観上、前世代のgr-1のバイオニックデザイン言語を踏襲しており、高さ1.75メートル、重量63キログラム、全身の自由度は53キログラム、片腕の動作負荷は3キログラムです。新世代のバッテリー容量は 2 倍になり、バッテリー寿命は 2 時間に延長され、取り外し可能なデザインにより、ロボットは長時間作業できます。機械全体のレイアウトは内部配線設計を採用し、ケーブルをロボット内部に配置します。完全なシリーズ構造により、各ジョイントを個別に計算、制御、予測できるため、デバッグとメンテナンスが容易になり、製造コストが削減されます。
上肢は gr-2 の重要な方向性であり、gr-2 の片手の自由度は初代の 6 から 12 に増加し、より人間らしく複雑な動きを実行できるようになりました。器用な手には、6 つのアレイ触覚センサーと動作制御アルゴリズムが装備されており、リアルタイムで把握強度を感知し、把握戦略を調整し、さまざまな形状、材質、重量の物体を正確に力制御して把握することができます。 gr-2は、vr遠隔操作制御、ドラッグティーチング、ホストコンピュータのエンド制御など、さまざまな上肢ティーチング手法に対応し、アクションを素早く作成し、上肢の動作軌跡、関節角度、筋力、筋力などの多次元データを記録することができます。器用な手の動きと触覚情報。
器用な手。
ロボットの核となるアクチュエーターは、gr-2の腰部や足首などの主要部位に7基の新世代fsaアクチュエーターを採用し、軽量化、最大関節トルクの30％向上、耐衝撃性の向上を実現します。 -干渉能力。新バージョンのアクチュエーターにはデュアルエンコーダーシステムを採用し、エンコーダー精度を2倍に向上させ、各種アクション時のgr-2の制御精度を確保しました。
gu jie氏は、ヒューマノイドロボットの将来の技術動向について、ユニバーサルロボットの実現にはアルゴリズムとオントロジーの共同開発が必要であり、具現化されたモーダルモデルにはハードウェアキャリアの進化が必要であると述べた。ボディ層には、統合されたアクチュエーター、器用なハンド、センサー、特殊チップ、特殊パワーバッテリー、コントローラー。アルゴリズム レベルでは、大規模な ai モデルはロボットの頭脳であり、認識、対話、意思決定タスクを担当します。小型aiモデルはロボットの小脳であり、2本のロボットアームの協調計画制御、2本の器用な手によるダイナミックな把握操作、ダイナミックな全身制御、インテリジェントな行動制御を実行する。
「ヒューマノイドロボットの将来のブレークスルーは、視覚、言語、動作を組み合わせることでなければなりません。ロボット本体は大きなモデルを実行できます。大きなモデルは、事前にプログラミングする代わりに、ロボットの動きの一般化を制御し、一般的なタスクを完了できます。」ロボットがこのステップを達成できれば、ロボットは特定の推論能力と一般化能力を備えていることになります。
大型モデルの床置きロボットについて、gu jie氏は、これは空想ではないと述べ、過去6か月間で、単純な動作は大型モデルを通じて生成でき、ロボットは強化学習を通じて動作を学習できることが示されていると述べた。ロボット研究開発におけるパラダイムシフト。 「これまでは、ロボットの 50 個以上のモーターを制御し、ロボットに指示を送信する必要がありました。全身動作の制御であれば、毎瞬間、毎秒、位置が異なり、力の変化も異なります。これを実現することはまったく不可能でした。」従来のプログラミング タスクを通じて制御できましたが、現在では、大規模なモデルを通じて、ニューラル ネットワークが生成されたアクションを制御できるようになり、ロボットが自ら学習するため、予期せぬ結果が発生します。」
顧客は宙返りロボットを必要としておらず、業界はまだ価格競争の段階に達していません。
上海交通大学を卒業した顧傑氏は、2008年に最初のロボット事業を開始した。当時、彼は人型ロボットの開発を希望していたが、技術の成熟度を考慮して一時的にその方向を断念し、リハビリテーションに転向した。ロボット。 7 年後、会社は買収されました。 2015年に再び起業し、数学者のフーリエにちなんで名付け、上海の張江市に「フーリエ・インテリジェンス」を設立した。 2017年、フーリエは中国初の商用下肢外骨格ロボットを発売した。汎用人型ロボット「gr-1」は昨年7月に発売し、これまでに100台を納入した。
gu jie 氏は、gr-1 であれ gr-2 であれ、人型ロボットはまだ完璧な状態には達していないが、実験室を出ることでのみフィードバックと反復的な改善を収集できると認めました。ヒューマノイド ロボットはまだ業界の初期段階にあり、大量生産と高度なテクノロジーの間には鶏が先か、卵が先かという関係があり、大量生産、現場の磨き上げ、顧客からのフィードバックがフライホイールを形成して初めて、そのテクノロジーは真の意味で実用化されます。実践に移す。
「当社の最前線の顧客が、宙返りできるロボットは必要ない、と何度も聞いてきました。本当に必要なのは、起動するたびに安定して問題を解決できるロボットです。」フーリエ総合ロボット事業部の周斌社長は、動作性能はロボットのあらゆる側面の一部にすぎず、やみくもに動作性能を向上させても他の側面の性能に影響を与えるだけだと率直に語った。人型ロボットの開発は、最終シナリオと最終顧客に基づいた総合的な調査と判断に基づいて、選択において妥協しなければなりません。
gr-2。
zhou bin 氏は、ヒューマノイド ロボットの開発には 3 つの段階を経る必要があると考えています。1 つ目は、イノベーションを達成するために、優れたパフォーマンスとオープンなインターフェイスを備えた安定した身体化された知能を構築することです。 2 つ目は、物理世界で大量のトレーニング データを収集することです。 3 つ目は、高いコンピューティング能力を使用して大規模なトレーニングを実現し、汎化能力を向上させることです。
現在、フーリエは主流のプログラミング言語に基づいた開発インターフェイス ソリューションを構築し、開発者によりオープンな開発プラットフォームを提供し、ロボット研究者、産業オートメーション エンジニア、ai ソフトウェア開発者などが多様なアプリケーションを効率的にカスタマイズし、ロボット技術革新を実現できるよう支援しています。開発プラットフォームは、nvidia isaac lab、ros、mujoco、webots などのオープン ソース フレームワークをサポートします。
人型ロボット業界は競争が激しいです。 gu jie 氏は、学生だった 2002 年にロボットの設計を始めてから 22 年が経ったと述べました。ますます多くのチームが人型ロボットの曲がりくねった困難だが有望な道に参加しています。資金と才能が注ぎ込まれていますが、ロボットの開発は進んでいます。携帯電話の普及は一夜にして実現するものではありません。これは長距離輸送の業界であり、今年はより速く発展するかもしれませんが、今年が決定的な瞬間であるという意味ではありません。フーリエは、人型ロボットは価格競争の段階には程遠いです。「私たちは、ただ単に価格を気にするのではなく、製品を成熟させ、真に商業的価値を生み出すことに重点を置いています。もちろん、最終的には、ロボットの価格が数百であれば、万元や数千万元であれば誰もが買うことはできないが、1万元高いか1万元低いかで大きな差が出る時代は遠い。 」
同氏は、この業界の人気はプラスの効果をもたらしているが、効果がないわけではないと述べ、「この業界のすべての実務者が、ロボット工学は長期的なキャリアであると心から信じており、そのために5年、10年、あるいは20年を費やすことをいとわないことを願っています。」一度に一歩ずつ参加してください。「反復」。
ザ・ペーパー記者の張晶
（この記事はthe paperからのものです。よりオリジナルの情報については、「the paper」アプリをダウンロードしてください）
