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Figure 02만 보지 말고, 근육을 자랑하는 국산 로봇의 최신 성과가 공개됩니다!

베이징 이좡(Yizhuang)에도 이런 인간형 로봇 '체육관'이 있다.

여기 로봇은 런닝머신에서 훈련을 구현한 최초의 로봇입니다.1시간에 6km를 달릴 수 있다종류:

그리고 이것은 단지 워밍업일 뿐이므로, 달리고 난 후에도 여전히 계단을 올라야 합니다.

밖으로 나가면 로봇 전용 차선도 마련되어 있어 섭씨 30도에서도 멈출 수 없습니다.

때로는 잔디밭, 경사면 등 복잡한 지형에서도 어려움을 겪는 경우가 있습니다.

올해 4월 중국에서 처음 출시된 순수 전기 구동 풀사이즈 휴머노이드 로봇이다.티엔공,에 따라 달라집니다베이징 구현 지능형 로봇 혁신 센터연구개발.

처음 출시되었을 때 Tiangong의 주요 초점은 의인화된 달리기였습니다. 불과 몇 달 만에 그 능력이 많이 향상되었습니다.

위와 같이 런닝머신에서 달리고 복잡한 야외 지형을 걷는 것 외에도 Tiangong은 이제대형 모델의 축복, 중국어와 영어로 대화할 수 있고, 사람의 지시에 따라 물건을 잡을 수도 있습니다.

최근 2024년 세계 로봇 컨퍼런스가 개최될 예정이며, Qubits는 이러한 기능 '그 이상'을 통합한 진화된 버전의 'Tiangong'이 이번 컨퍼런스에서 공개될 것이라는 사실을 미리 알아냈습니다.

게다가 때가 오면 천궁연합은 '조끼'를 바꿔 손에 들고 업그레이드할 예정이다.큰 관절。

진화된 버전의 Tiangong의 기능에 관해 우리는 모션 제어 책임자인 Guo Yijie와 이야기를 나눴습니다.

전신 42도 자유도, 대형 모델 지원

업그레이드된 Tiangong 기능 매개변수 목록은 다음과 같습니다.

기존 테이블과 비교하면 키는 163cm, 몸무게는 43kg에서 56kg으로 늘어났다.

전신 자유도가 42로 증가되었습니다.전작에 비해 한쪽 팔의 자유도가 3에서 7로 늘어났고, 목 역시 3자유도가 늘어났다.

△1세대 Tiangong의 기능적 매개변수

Tiangong은 이전에 "손이 없었"지만 이번에도 손을 설치했습니다. 한 손의 무게는 600g, 자유도는 6도, 촉각 센서 정확도는 0.3N 이내, 한 손가락의 파지력은 1kg 이상이다.

또한 Tiangong에는 다음과 같은 장비도 갖추고 있습니다.4개의 전면 쌍안 구조광 3D 카메라, 360도 환경 인식을 실현할 수 있는 고정밀 6차원 힘 센서.

환경에 대한 인식을 통해 Tiangong은 복잡한 지형에 적응할 수 있고 잔디, 모래, 언덕, 자갈에서 이동할 수 있으며 30cm의 지형 차이에도 문제가 되지 않습니다.

주행 시 안정성도 향상되었으며 속도는 6km/h에 달할 수 있습니다.

또한 Tiangong의 또 다른 주요 업그레이드는 대형 모델을 갖추고 있으며다중 모드 작동 기능。

이제 중국어와 영어를 지원하여 인간과 말하고 상호 작용할 수 있습니다.

또한 사람의 지시에 따라 항목을 잡을 수도 있습니다.

[여기에는 영상을 삽입할 수 없습니다. 아쉽게도...Qubit 공식 계정에서 확인하실 수 있습니다~]

이는 그 중 일부일 뿐이며, 세계로봇컨퍼런스에서는 더 많은 전시와 놀라움이 있을 것입니다.

천공은 데뷔 당시 의인화된 달리기 개인 능력에 집중했다. 감각적 상호작용과 결합된 현재의 진화 버전으로 볼 때, Tiangong은 초기에 형성되었다고 말할 수 있습니다.구체화된 지능형태.

구현된 지능형 계획 의사결정 및 작업 실행을 연구하는 것도 Tiangong 팀의 현재 초점입니다.

구체화된 지능 구축

구현된 지능을 기반으로 현재 기술 구현 측면에서 연구팀은 Tiangong의 개선에 중점을 두고 있습니다.시각적 인지 능력。

과거에 Tiangong은 발바닥으로 땅을 테스트해야 하는 "맹시" 상태로 걸었지만 이제는 시각적 인식을 기반으로 Tiangong을 미리 예측하고 다리를 들어 큰 지형 차이에 대처할 수 있습니다.

구체적인 방법으로는 강화학습을 기반으로 자체 개발한 운동 능력 학습 방법을 개발했다.상태기억 기반 예측 강화 모방 학습。

Qubits는 이전에도 소개된 적이 있습니다. 이 방법은 기존 방법의 높은 안정성과 강력한 일반화 및 강화 학습 환경으로부터의 독립성의 장점을 결합합니다.

강화 학습으로 인한 위치 정확도 저하 문제를 해결할 뿐만 아니라 모델 예측 제어 방법의 비구조적 환경에 대한 적응력 저하 문제도 해결합니다.

Tiangong Motion Control의 책임자인 Guo Yijie는 또한 Qubit에 이전 교육 중에 일부 네트워크가 실제 작동 중에 센서 표류로 인해 쉽게 방해를 받고 때로는 불안정한 자세를 보일 수 있음을 발견했다고 밝혔습니다.

1세대 Tiangong이 출시된 후 팀은 다음 달 훈련을 통해 Tiangong에 더 많은 기능을 추가했습니다.과거 상태 기억, 현재의 자기 상태와 환경 지형을 추정할 수 있어 더 나은 일반화 효과를 얻을 수 있습니다.

Guo Yijie는 또한 현재 구현된 지능이 해결해야 할 문제는 "행동"임무 계획 및 실행 문제.

작업의 유형이나 복잡성에 관계없이 인간의 일상 업무와 생활에서 대부분의 작업을 다룰 수 있습니다. 수행할 수 있는 작업 유형이 늘어나고, 두뇌는 이에 협력하여 더욱 복잡하고 장기적인 작업을 수행할 수 있습니다.

복잡한 임무 계획을 실현하기 위해 그는 몇 가지 기술 경로를 공유했습니다.

예를 들어, Tesla 로봇은 주로 데이터를 수집한 다음 지도 학습용 데이터를 사용하여 상대적으로 단일하고 고정된 장면에 대해 자동으로 수행하도록 로봇을 훈련시킵니다. 이 방법은 더 효과적이지만 일반화 능력이 떨어집니다.

또 다른 방법은 시뮬레이션 환경에서 강화학습 훈련을 실시하는 것인데, 이는 주로 환경에서의 지속적인 시행착오와 자가 학습에 의존합니다. 이 방법에서 직면하는 주요 문제는 시뮬레이션 환경에서 실제 물리적 장면으로 마이그레이션하는 방법입니다. 인식 수준부터 구체적인 물리적 상호작용까지 시뮬레이션과 실제 장면에는 큰 차이가 있습니다.

또 다른 방법은 대규모 모델을 직접 사용하여 일부 작업 포인트를 출력한 다음 기존 동작 계획을 사용하여 이러한 작업을 수행하는 것입니다.

Tiangong R&D 팀의 계획은 다양한 방법을 통합하는 것입니다.메타 스킬 라이브러리：

이 단계에서는 다양한 작업 시나리오를 해결하는 데 사용할 수 있는 이러한 방법을 포함하여 로봇의 기술 라이브러리를 확장해야 한다고 생각합니다. 따라서 스킬 라이브러리의 각 스킬은 서로 다른 방식으로 구현될 수 있습니다.

가정용 로봇의 '공통' 문제 해결

이전에 Tiangong을 소개한 회사에 대해서도 이야기해 보겠습니다.

베이징 구현 지능형 로봇 혁신 센터(이하 혁신센터)는 이전 베이징 휴머노이드 로봇 혁신센터로 지난해 11월 설립됐으며 샤오미 로봇, UBTECH, Jingcheng Electromechanical, Yizhuang Robot 등이 공동으로 설립했다.

그들이 목표로 하는 것은 무엇인가내장형 지능형 로봇의 주요 공통 문제 해결, 국내 로봇산업이 단순히 바퀴를 재발명하는 과정을 반복하지 않도록 하기 위함입니다.

혁신센터는 최고의 과학자 및 엔지니어 그룹을 모았고, 혁신센터 전문위원회와 베이징 휴머노이드 로봇 산업 연합 설립에도 앞장섰습니다.

혁신센터 전문위원회는 중국과학원 원사 Qiao Hong, 종합연구소 소장 Zhu Songchun, Zhiyuan 연구소 회장 Huang Tiejun, 아카데미 수석 엔지니어 Wei Ran이 의장을 맡았습니다. 정보통신기술부 부국장을 역임한다.

올해 4월 혁신센터 출범"Tiangong" 범용 로봇 마더 플랫폼, 구현된 지능형 하드웨어를 위한 오픈 소스 플랫폼입니다.

"Tiangong" 플랫폼은 소프트웨어, 하드웨어 등 기능 모듈을 유연하게 확장할 수 있으며 일련의 개방형 인터페이스를 제공합니다. 과학 연구 기관 및 로봇 관련 기업은 "Tiangong" 상위 플랫폼의 소프트웨어 및 하드웨어 기능을 기반으로 2차 개발을 수행할 수 있습니다. .

당시 그들은 보편적인 구현 지능 플랫폼을 탐색하기 위해 대형 모델 드라이버에 의존하는 데 집중할 것이라고 발표했습니다. 그리고 지금다기능 구현 지능형 바디 마더 플랫폼 "Kaiwu", 점차 표면화되었으며 집중적인 연구 개발이 진행되고 있습니다.

"Kaiwu" 플랫폼은 다음에 중점을 두고 있습니다.구체화된 지능 대형 모델 및 프레임워크, 다중 양식의 핵심 방법, 구현된 지능형 시뮬레이션 애플리케이션 구축 및 완전한 도구 체인 시스템 구축에 중점을 둡니다.

"Kaiwu"를 중심으로 팀이 구축 중입니다.대규모 구체화된 지능 데이터 세트, 70억 개가 넘는 매개변수를 갖춘 다중 모드 대규모 시각적 언어 모델의 훈련 및 최적화를 지원하고 로봇 중국어 상호 작용, 공개 질문 및 답변, 장면 시각적 이해, 구현된 작업 및 기타 기능을 실현하는 데 사용됩니다.

2025년 말 이전에 출시할 계획이다.200만개의 고품질 데이터。

그런데 최근 휴머노이드 로봇 분야에서는 많은 새로운 발전이 있었습니다.

UBTECH는 크립톤 공장에서 휴머노이드 로봇이 작업 중이라고 밝혔고, Tesla의 공식 사진에는 Optimus가 배터리를 고르기 위해 공장에 들어간 것으로 나타났습니다. OpenAI의 축복을 받은 로봇인 Figure 02가 작업을 위해 BMW에 배치되었습니다.

"천궁"은 그들과 같은 궤도에 있지 않고 주로 체화 지능의 공통 문제를 해결하지만... 장난을 치는 운명에서 벗어나지 못했습니다.

처음에는 품목 운송 및 분류 작업이 매우 반복적이고 지루한 작업, 광산 및 건설 현장과 같은 위험한 현장에서 검사 및 수색 및 구조 작업을 수행하는 등 일부 시나리오에서 데이터 수집을 위한 시범 훈련을 받고 있는 것으로 파악됩니다.

2024년 세계로봇컨퍼런스 곧 개최된다8월 21일베이징 경제기술개발구 개장식에는 '천공'의 진화된 모습을 기대하는 가족들이 지켜봐 주시기 바랍니다. 혁신센터에는 '천궁'의 집합적인 모습을 볼 수 있는 멋진 부스가 마련될 것이라고 들었습니다. Tiangong" 로봇 가족과 A 하위 포럼도 있을 예정입니다~

하나 더

로봇을 런닝머신에서 달리게 하는 이유는 무엇입니까? 추측해 봅시다.

답변: 균형에 대한 높은 요구 사항 외에도 런닝머신의 속도를 제어할 수 있으며 보다 정확하고 객관적으로 테스트할 수 있습니다. 로봇 실행 실험에는 상대적으로 큰 공간이 필요하며 런닝머신은 공간을 절약합니다.