नए उत्पाद का शुभारंभ: VLA प्रशिक्षण और रोबोट लर्निंग के लिए Agility A2 + ExoArm-7

उच्च गुणवत्ता वाले रोबोट-लर्निंग डेटा को एकत्रित करना अक्सर धीमा और कठिन होता है।

पारंपरिक टेलीऑपरेशन सेटअप में अलग-अलग कंट्रोलर, बाहरी ट्रैकिंग डिवाइस, मैन्युअल रूप से सिंक्रोनाइज़ किए गए कैमरे और कस्टम सॉफ़्टवेयर पाइपलाइन की आवश्यकता हो सकती है। इससे सेटअप का समय बढ़ जाता है और एआई प्रशिक्षण के लिए लगातार प्रदर्शन रिकॉर्ड करना कठिन हो जाता है।

एजिलिटी ए2 + एक्सोआर्म-7 वीएलए सूट इन सभी तत्वों को एक पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए प्लेटफ़ॉर्म में एक साथ लाता है।

ऑपरेटर एक्सोआर्म-7 एक्सोस्केलेटन पहनते हैं और प्राकृतिक भुजाओं की गतिविधियों के माध्यम से रोबोट को नियंत्रित करते हैं। यह सिस्टम सिंक्रनाइज़्ड मानव गति, रोबोट की स्थिति की जानकारी, RGB-D दृश्य डेटा और पॉइंट क्लाउड को कैप्चर करता है, जिससे अनुकरण सीखने और VLA-आधारित रोबोट प्रशिक्षण के लिए एक समृद्ध डेटासेट तैयार होता है।

डेटा-संग्रह कार्यप्रवाह को शुरू से बनाने के बजाय, टीमें स्वयं कार्य पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं: पकड़ना, छांटना, सम्मिलित करना, संयोजन करना, परिवहन करना और अन्य वास्तविक हेरफेर परिदृश्य।

एक्सोआर्म-7 पहनने योग्य एक्सोस्केलेटन को अधिक प्राकृतिक और सहज द्विपक्षीय नियंत्रण के लिए बनाया गया है।

14 डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम और 20 मिलीसेकंड से कम मोशन-कैप्चर लेटेंसी के साथ, यह वियरेबल सिस्टम ऑपरेटर के हाथ की गतिविधियों को एजिलिटी ए2 डुअल-आर्म रोबोट पर रियल टाइम में मैप करता है। इससे टेलीऑपरेशन किसी पारंपरिक रिमोट इंटरफ़ेस के माध्यम से रोबोट को नियंत्रित करने के बजाय सीधे कार्य का प्रदर्शन करने जैसा अनुभव देता है।

शोधकर्ताओं के लिए, इसका मतलब है कि मानव प्रदर्शनों को अधिक निरंतरता और सटीकता के साथ एकत्र किया जा सकता है।

रोबोट-लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए, इसका मतलब है कि रोबोट न केवल दृश्य जानकारी को कैप्चर कर सकता है, बल्कि प्रत्येक क्रिया के पीछे की गति के पैटर्न को भी कैप्चर कर सकता है: किसी वस्तु के पास कैसे पहुंचा जाता है, भुजाएं कैसे समन्वय करती हैं, पकड़ को कैसे समायोजित किया जाता है, और किसी कार्य को कैसे पूरा किया जाता है।

ये उच्च-विश्वसनीयता वाले प्रदर्शन अनुकरण अधिगम, नीति प्रशिक्षण, सुदृढ़ीकरण अधिगम प्रयोगों और वीएलए डेटासेट निर्माण में सहायक हो सकते हैं।

इस सूट के केंद्र में एजिलिटी ए2 ड्यूल-आर्म रोबोट है, जिसमें मानव जैसी द्विपक्षीय हेरफेर के लिए दो 7-डीओएफ रोबोटिक आर्म्स हैं।

प्रत्येक भुजा 5 किलोग्राम की निर्धारित भार वहन क्षमता और अधिकतम 12 किलोग्राम की भार वहन क्षमता को वहन करती है, जिससे यह प्लेटफॉर्म अनुसंधान और सत्यापन कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने में सक्षम है। उठाने और रखने से लेकर संयोजन, सम्मिलन, संचालन और समन्वित दो-भुजा संचालन तक, यह प्रणाली केवल एकल-कार्य प्रदर्शनों के बजाय व्यावहारिक हेरफेर अनुसंधान के लिए डिज़ाइन की गई है।

दोहरी भुजा वाली यह डिज़ाइन उन कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिनमें दोनों हाथों के बीच समन्वय की आवश्यकता होती है, जैसे कि एक हाथ से किसी वस्तु को स्थिर रखना और दूसरे हाथ से उसे संचालित करना।

यह प्लेटफॉर्म इस बात का अध्ययन करने के लिए उपयुक्त है कि रोबोट मानव प्रदर्शन से जटिल हेरफेर कौशल कैसे सीख सकते हैं।

रोबोट लर्निंग के लिए केवल गति डेटा से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है।

एजिलिटी ए2 + एक्सोआर्म-7 वीएलए सूट में इंटेल डी435 हेड कैमरा और विज़न ग्रिपर असेंबली के साथ एकीकृत दो इंटेल डी405 रिस्ट कैमरे शामिल हैं। ये कैमरे मिलकर ओवरव्यू और नज़दीकी नियंत्रण दोनों दृष्टिकोणों से सिंक्रोनाइज़्ड आरजीबी-डी डेटा और पॉइंट-क्लाउड जानकारी प्रदान करते हैं।

हेड कैमरा व्यापक कार्यक्षेत्र को कैप्चर करता है, जबकि रिस्ट कैमरे ग्रिपर के पास होने वाली महत्वपूर्ण गतिविधियों का निरीक्षण करते हैं।

यह मल्टी-कैमरा दृष्टिकोण दृश्य बोध, वस्तु बोध, पकड़ नियोजन और क्रिया सीखने के लिए अधिक समृद्ध डेटासेट बनाने में सहायक है। यह शोधकर्ताओं को यह अध्ययन करने में अधिक लचीलापन भी प्रदान करता है कि रोबोट की नीतियां बदलती वस्तु स्थितियों, कार्यक्षेत्र लेआउट और हेरफेर स्थितियों पर कैसे प्रतिक्रिया करती हैं।

जी हाँ। यह प्लेटफॉर्म केवल एक टेलीऑपरेशन डिवाइस के बजाय एक संपूर्ण कृत्रिम एआई वर्कफ़्लो के रूप में डिज़ाइन किया गया है।

ओपन-सोर्स LeRobot फ्रेमवर्क द्वारा संचालित, यह सूट मानव प्रदर्शन कैप्चर, सिंक्रनाइज़्ड डेटा अधिग्रहण, डेटासेट निर्माण, प्रशिक्षण वर्कफ़्लो, मॉडल अनुमान और स्वायत्त कार्य निष्पादन का समर्थन करता है।

यह सिस्टम ओपनआर्मएक्स-लेरोबोटवीएलए प्रीकॉन्फ़िगर सॉफ़्टवेयर वातावरण के साथ आता है, जिससे टीमों को कम एकीकरण कार्य के साथ विकास शुरू करने में मदद मिलती है।

ACT इन्फ़रेंस डिफ़ॉल्ट रूप से समर्थित है। उच्च-प्रदर्शन नियंत्रक कॉन्फ़िगरेशन के साथ, प्लेटफ़ॉर्म SmoLVLA, Pi0, Pi0.5 और XVLA सहित उन्नत VLA मॉडल का भी समर्थन करता है।

इससे शोधकर्ताओं को विभिन्न शिक्षण दृष्टिकोणों का परीक्षण करने, नीतियों की तुलना करने और यह सत्यापित करने के लिए एक व्यावहारिक वातावरण मिलता है कि क्या कोई एआई मॉडल एकत्रित प्रदर्शनों से वास्तविक रोबोट निष्पादन में स्थानांतरित हो सकता है।

एजिलिटी ए2 + एक्सोआर्म-7 वीएलए सूट उन टीमों के लिए बनाया गया है जिन्हें अनुसंधान, सिमुलेशन और परिनियोजन में लचीलेपन की आवश्यकता होती है।

यह रोबोटिक्स विकास के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र का समर्थन करता है, जिसमें शामिल हैं:

ROS2 और ROS2-नियंत्रण

एनवीडिया इसाक सिम

मुजोको

मूवइट मोशन प्लानिंग

यूआरडीएफ रोबोट मॉडलिंग

पायथन और सी++ का विकास

व्युत्क्रम गतिकी और प्रक्षेपवक्र अनुकूलन

गुरुत्वाकर्षण क्षतिपूर्ति, सीएएनएफडी संचार, उच्च गति यूएसबी विस्तार और एक समर्पित नियंत्रण वर्कस्टेशन के साथ, यह प्रणाली सिंक्रनाइज़ सेंसर, वास्तविक समय नियंत्रण और दोहराए जाने योग्य गति प्रयोगों के लिए एक स्थिर आधार प्रदान करती है।

मानक वर्कस्टेशन में एएमडी रायज़ेन 9 प्रो प्रोसेसर, 16 जीबी रैम और 1 टीबी एसएसडी लगी होती है, जबकि अधिक मांग वाले वीएलए वर्कलोड के लिए उच्च कॉन्फ़िगरेशन उपलब्ध हैं।

एजिलिटी ए2 + एक्सोआर्म-7 वीएलए सूट निम्नलिखित के लिए आदर्श है:

विश्वविद्यालय और रोबोटिक्स शिक्षा कार्यक्रम

मूर्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोट-सीखने की प्रयोगशालाएँ

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के शोधकर्ता अनुकरण-शिक्षण या वीएलए डेटासेट का निर्माण कर रहे हैं

औद्योगिक अनुसंधान एवं विकास टीमें हेरफेर कार्यप्रवाहों का सत्यापन कर रही हैं

रोबोटिक्स स्टार्टअप तेजी से प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रदर्शन विकसित कर रहे हैं

टीमें सिमुलेशन से वास्तविक रोबोट लर्निंग की खोज कर रही हैं

चाहे लक्ष्य प्रदर्शन डेटा एकत्र करना हो, दोहरी भुजाओं से हेरफेर करना सिखाना हो, नई नीतियों का मूल्यांकन करना हो, या रोबोट-सीखने की अवधारणा को तेजी से मान्य करना हो, यह प्रणाली मानव गति से स्वायत्त निष्पादन तक एक एकीकृत मार्ग प्रदान करती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के लिए एक सक्षम रोबोटिक भुजा से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए सार्थक प्रदर्शनों को एकत्रित करने, दृश्य बोध को क्रिया से जोड़ने, शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने और वास्तविक दुनिया में परिणामों का परीक्षण करने के लिए एक विश्वसनीय तरीके की आवश्यकता होती है।

एजिलिटी ए2 + एक्सोआर्म-7 वीएलए सूट इन सभी महत्वपूर्ण चरणों को एक पहनने योग्य दोहरे हाथ वाले टेलीऑपरेशन प्लेटफॉर्म में एक साथ लाता है।

प्राकृतिक मानव गति कैप्चर से लेकर सिंक्रोनाइज्ड आरजीबी-डी विजन तक, वीएलए डेटासेट जेनरेशन से लेकर स्वायत्त रोबोट अनुमान तक, इसे रोबोटिक्स टीमों को एकीकरण समय कम करने और प्रयोगों में तेजी लाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एजिलिटी ए2 + एक्सोआर्म-7 वीएलए सूट के साथ मानव प्रदर्शन को रोबोट की क्षमता में बदलें।