Lançamento de novo produto: Agility A2 + ExoArm-7 para treinamento VLA e aprendizado de robôs

A coleta de dados de alta qualidade para o aprendizado de robôs costuma ser lenta e difícil.

As configurações tradicionais de teleoperação podem exigir controladores separados, dispositivos de rastreamento externos, câmeras sincronizadas manualmente e fluxos de trabalho de software personalizados. Isso aumenta o tempo de configuração e dificulta a captura de demonstrações consistentes para o treinamento de IA.

O conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA reúne esses elementos em uma plataforma pré-configurada.

Os operadores vestem o exoesqueleto ExoArm-7 e controlam o robô por meio de movimentos naturais do braço. O sistema captura movimentos humanos sincronizados, informações sobre o estado do robô, dados visuais RGB-D e nuvens de pontos, criando um conjunto de dados mais rico para aprendizado por imitação e treinamento de robôs baseado em VLA (Aprendizagem Visual em Alta Resolução).

Em vez de criar um fluxo de trabalho de coleta de dados do zero, as equipes podem se concentrar na tarefa em si: agarrar, classificar, inserir, montar, transportar e outros cenários reais de manipulação.

O exoesqueleto vestível ExoArm-7 foi projetado para um controle bimanual mais natural e intuitivo.

Com 14 graus de liberdade e latência de captura de movimento inferior a 20 ms, o sistema vestível mapeia os movimentos do braço do operador para o robô de dois braços Agility A2 em tempo real. Isso faz com que a teleoperação se assemelhe mais à demonstração direta de uma tarefa do que ao controle de um robô por meio de uma interface remota convencional.

Para os pesquisadores, isso significa que as demonstrações humanas podem ser coletadas com maior continuidade e precisão.

Para fluxos de trabalho de aprendizado de robôs, isso significa que o robô pode capturar não apenas informações visuais, mas também os padrões de movimento por trás de cada ação: como um objeto é abordado, como os braços se coordenam, como a preensão é ajustada e como uma tarefa é concluída.

Essas demonstrações de alta fidelidade podem então dar suporte à aprendizagem por imitação, ao treinamento de políticas, a experimentos de aprendizagem por reforço e à geração de conjuntos de dados VLA.

No centro do conjunto está o robô de dois braços Agility A2, que possui dois braços robóticos de 7 graus de liberdade para manipulação bimanual semelhante à humana.

Cada braço suporta uma carga útil nominal de 5 kg e uma carga útil máxima de até 12 kg, permitindo que a plataforma execute uma ampla gama de tarefas de pesquisa e validação. Desde a seleção e colocação até a montagem, inserção, manuseio e operações coordenadas com os dois braços, o sistema foi projetado para pesquisa prática de manipulação, e não apenas para demonstrações de tarefas isoladas.

O design de braço duplo é especialmente valioso para tarefas que exigem coordenação entre as duas mãos, como estabilizar um objeto com um braço enquanto o opera com o outro.

Isso torna a plataforma ideal para estudar como os robôs podem aprender habilidades complexas de manipulação a partir de demonstrações humanas.

O aprendizado de robôs requer mais do que apenas dados de movimento.

O conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA inclui uma câmera Intel D435 na cabeça e duas câmeras Intel D405 nos pulsos, integradas aos conjuntos de garras de visão. Juntas, essas câmeras fornecem dados RGB-D sincronizados e informações de nuvem de pontos, tanto da perspectiva geral quanto da perspectiva de manipulação em curta distância.

A câmera na cabeça captura a área de trabalho mais ampla, enquanto as câmeras nos pulsos observam as interações críticas próximas às garras.

Essa abordagem com múltiplas câmeras ajuda a criar conjuntos de dados mais ricos para percepção visual, compreensão de objetos, planejamento de preensão e aprendizado de ações. Ela também oferece aos pesquisadores mais flexibilidade ao estudar como as políticas dos robôs respondem a mudanças nas posições dos objetos, nos layouts do espaço de trabalho e nas condições de manipulação.

Sim. A plataforma foi projetada como um fluxo de trabalho de IA incorporado de ponta a ponta, e não apenas como um dispositivo de teleoperação.

Baseado na plataforma de código aberto LeRobot, o conjunto de ferramentas oferece suporte à captura de demonstrações humanas, aquisição de dados sincronizados, geração de conjuntos de dados, fluxos de trabalho de treinamento, inferência de modelos e execução autônoma de tarefas.

O sistema vem com um ambiente de software pré-configurado OpenarmX-LeRobotVLA, ajudando as equipes a iniciar o desenvolvimento com menos trabalho de integração.

A inferência ACT é suportada por padrão. Com configurações de controlador de alto desempenho, a plataforma também suporta modelos VLA avançados, incluindo SmoLVLA, Pi0, Pi0.5 e XVLA.

Isso proporciona aos pesquisadores um ambiente prático para testar diferentes abordagens de aprendizado, comparar políticas e validar se um modelo de IA pode ser transferido de demonstrações coletadas para a execução real de robôs.

O conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA foi desenvolvido para equipes que precisam de flexibilidade em pesquisa, simulação e implantação.

Apoia um amplo ecossistema de desenvolvimento de robótica, incluindo:

ROS2 e controle ROS2

NVIDIA Isaac Sim

MuJoCo

Planejamento de movimento MoveIt

Modelagem de robôs URDF

Desenvolvimento em Python e C++

Cinemática inversa e otimização de trajetória

Com compensação de gravidade, comunicação CANFD, expansão USB de alta velocidade e uma estação de trabalho de controle dedicada, o sistema fornece uma base estável para sensores sincronizados, controle em tempo real e experimentos de movimento repetíveis.

A estação de trabalho padrão vem equipada com um processador AMD Ryzen 9 Pro, 16 GB de RAM e um SSD de 1 TB, com configurações superiores disponíveis para cargas de trabalho VLA mais exigentes.

O conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA é ideal para:

Universidades e programas de educação em robótica

IA incorporada e laboratórios de aprendizagem de robôs

Pesquisadores de IA estão criando conjuntos de dados de aprendizado por imitação ou VLA.

Equipes de P&D industrial validando fluxos de trabalho de manipulação.

Startups de robótica desenvolvem demonstrações rápidas de prova de conceito.

Equipes exploram o aprendizado de robôs a partir de simulações para a prática

Seja qual for o objetivo — coletar dados de demonstração, ensinar manipulação com dois braços, avaliar novas políticas ou validar rapidamente um conceito de aprendizado de robôs —, o sistema oferece um caminho integrado que vai do movimento humano à execução autônoma.

O desenvolvimento de IA incorporada exige mais do que um braço robótico capaz. Requer uma maneira confiável de coletar demonstrações significativas, conectar a percepção visual à ação, treinar modelos de aprendizado e testar os resultados no mundo real.

O conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA reúne essas etapas essenciais em uma plataforma de teleoperação vestível de braço duplo.

Desde a captura de movimentos humanos naturais até a visão RGB-D sincronizada, da geração de conjuntos de dados VLA à inferência autônoma de robôs, ele foi projetado para ajudar equipes de robótica a reduzir o tempo de integração e acelerar a experimentação.

Transforme a demonstração humana em capacidade robótica — com o conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA.