เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่: Agility A2 + ExoArm-7 สำหรับการฝึกอบรม VLA และการเรียนรู้หุ่นยนต์

การรวบรวมข้อมูลการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ที่มีคุณภาพสูงนั้นมักใช้เวลานานและยากลำบาก

การตั้งค่าการควบคุมระยะไกลแบบดั้งเดิมอาจต้องใช้ตัวควบคุมแยกต่างหาก อุปกรณ์ติดตามภายนอก กล้องที่ซิงโครไนซ์ด้วยตนเอง และซอฟต์แวร์เฉพาะ ซึ่งจะเพิ่มเวลาในการตั้งค่าและทำให้ยากต่อการบันทึกการสาธิตที่สม่ำเสมอสำหรับการฝึกอบรม AI

ชุด Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite รวบรวมองค์ประกอบเหล่านี้ไว้ในแพลตฟอร์มที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าแล้ว

ผู้ควบคุมสวมโครงสร้างภายนอก ExoArm-7 และควบคุมหุ่นยนต์ผ่านการเคลื่อนไหวแขนตามธรรมชาติ ระบบจะบันทึกการเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่ประสานกัน ข้อมูลสถานะของหุ่นยนต์ ข้อมูลภาพ RGB-D และจุดเมฆ ทำให้เกิดชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นสำหรับการเรียนรู้แบบเลียนแบบและการฝึกหุ่นยนต์โดยใช้ VLA

แทนที่จะสร้างเวิร์กโฟลว์การเก็บรวบรวมข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่ตัวงานเองได้ เช่น การหยิบจับ การคัดแยก การใส่ การประกอบ การขนส่ง และสถานการณ์การจัดการจริงอื่นๆ

โครงสร้างภายนอกแบบสวมใส่ได้ ExoArm-7 ถูกสร้างขึ้นเพื่อการควบคุมสองมือที่เป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น

ด้วยองศาอิสระ 14 องศาและความหน่วงในการจับการเคลื่อนไหวต่ำกว่า 20 มิลลิวินาที ระบบสวมใส่ได้นี้จะแปลงการเคลื่อนไหวของแขนผู้ใช้งานไปเป็นการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์แขนคู่ Agility A2 แบบเรียลไทม์ ทำให้การควบคุมระยะไกลรู้สึกเหมือนกับการสาธิตงานโดยตรงมากกว่าการควบคุมหุ่นยนต์ผ่านอินเทอร์เฟซระยะไกลแบบเดิม

สำหรับนักวิจัยแล้ว นี่หมายความว่าสามารถรวบรวมข้อมูลการสาธิตจากมนุษย์ได้อย่างต่อเนื่องและแม่นยำยิ่งขึ้น

สำหรับเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของหุ่นยนต์ หมายความว่าหุ่นยนต์สามารถบันทึกได้ไม่เพียงแค่ข้อมูลภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงรูปแบบการเคลื่อนไหวที่อยู่เบื้องหลังการกระทำแต่ละอย่างด้วย เช่น วิธีการเข้าหาวัตถุ วิธีการประสานงานของแขน วิธีการปรับการจับ และวิธีการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์

การสาธิตที่มีความแม่นยำสูงเหล่านี้สามารถนำไปสนับสนุนการเรียนรู้แบบเลียนแบบ การฝึกอบรมเชิงนโยบาย การทดลองการเรียนรู้แบบเสริมแรง และการสร้างชุดข้อมูล VLA ได้

หัวใจหลักของชุดอุปกรณ์นี้คือหุ่นยนต์แขนคู่ Agility A2 ซึ่งมีแขนหุ่นยนต์ 7-DOF สองแขนสำหรับการควบคุมวัตถุด้วยมือทั้งสองข้างอย่างคล้ายมนุษย์

แขนแต่ละข้างรองรับน้ำหนักบรรทุกได้ 5 กิโลกรัม และสูงสุดถึง 12 กิโลกรัม ทำให้แพลตฟอร์มนี้สามารถจัดการงานวิจัยและการตรวจสอบได้หลากหลาย ตั้งแต่การหยิบและวาง การประกอบ การสอดใส่ การจัดการ และการทำงานร่วมกันของแขนทั้งสองข้าง ระบบนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อการวิจัยด้านการจัดการเชิงปฏิบัติมากกว่าการสาธิตงานเดียวเท่านั้น

การออกแบบแบบแขนคู่มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้การประสานงานระหว่างมือทั้งสองข้าง เช่น การประคองวัตถุด้วยแขนข้างหนึ่งขณะใช้งานวัตถุด้วยแขนอีกข้างหนึ่ง

ด้วยเหตุนี้ แพลตฟอร์มนี้จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาว่าหุ่นยนต์สามารถเรียนรู้ทักษะการควบคุมที่ซับซ้อนจากตัวอย่างสาธิตของมนุษย์ได้อย่างไร

การเรียนรู้ของหุ่นยนต์นั้นต้องการมากกว่าแค่ข้อมูลการเคลื่อนไหวเพียงอย่างเดียว

ชุด Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite ประกอบด้วยกล้องหัว Intel D435 และกล้องข้อมือ Intel D405 สองตัวที่ผสานรวมเข้ากับชุดจับยึดแบบวิชั่น กล้องเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อให้ข้อมูล RGB-D ที่ซิงโครไนซ์และข้อมูลจุดคลาวด์จากทั้งมุมมองภาพรวมและมุมมองการควบคุมระยะใกล้

กล้องที่ศีรษะจะบันทึกภาพพื้นที่ทำงานที่กว้างขึ้น ในขณะที่กล้องที่ข้อมือจะสังเกตปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญใกล้กับส่วนจับยึด

วิธีการใช้กล้องหลายตัวนี้ช่วยสร้างชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นสำหรับการรับรู้ทางสายตา การทำความเข้าใจวัตถุ การวางแผนการจับ และการเรียนรู้การกระทำ นอกจากนี้ยังช่วยให้นักวิจัยมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการศึกษาว่านโยบายของหุ่นยนต์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงตำแหน่งของวัตถุ รูปแบบพื้นที่ทำงาน และเงื่อนไขการจัดการอย่างไร

ใช่แล้ว แพลตฟอร์มนี้ได้รับการออกแบบให้เป็นเวิร์กโฟลว์ AI แบบครบวงจร ตั้งแต่ต้นจนจบ ไม่ใช่แค่เพียงอุปกรณ์ควบคุมระยะไกลเท่านั้น

ชุดซอฟต์แวร์นี้ขับเคลื่อนด้วยเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส LeRobot รองรับการบันทึกการสาธิตของมนุษย์ การรับข้อมูลแบบซิงโครไนซ์ การสร้างชุดข้อมูล เวิร์กโฟลว์การฝึกอบรม การอนุมานแบบจำลอง และการดำเนินการงานอัตโนมัติ

ระบบนี้มาพร้อมกับสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ OpenarmX-LeRobotVLA ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า ช่วยให้ทีมสามารถเริ่มต้นการพัฒนาได้โดยไม่ต้องเสียเวลาในการบูรณาการมากนัก

โดยค่าเริ่มต้น ACT inference รองรับการทำงานนี้อยู่แล้ว นอกจากนี้ ด้วยการกำหนดค่าคอนโทรลเลอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า แพลตฟอร์มยังรองรับโมเดล VLA ขั้นสูง รวมถึง SmoLVLA, Pi0, Pi0.5 และ XVLA ด้วย

สิ่งนี้ช่วยให้นักวิจัยมีสภาพแวดล้อมที่ใช้งานได้จริงสำหรับการทดสอบวิธีการเรียนรู้ที่แตกต่างกัน เปรียบเทียบนโยบาย และตรวจสอบว่าแบบจำลอง AI สามารถถ่ายทอดจากการสาธิตที่รวบรวมได้ไปสู่การทำงานของหุ่นยนต์จริงได้หรือไม่

ชุดอุปกรณ์ Agility A2 + ExoArm-7 VLA ถูกสร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการความยืดหยุ่นในด้านการวิจัย การจำลอง และการใช้งานจริง

ระบบนี้สนับสนุนระบบนิเวศการพัฒนาหุ่นยนต์ในวงกว้าง ซึ่งรวมถึง:

ROS2 และการควบคุม ROS2

ไอแซค ซิม จาก NVIDIA

มูโจโค

การวางแผนการเคลื่อนไหวของ MoveIt

การสร้างแบบจำลองหุ่นยนต์ URDF

การพัฒนาด้วย Python และ C++

จลศาสตร์ผกผันและการเพิ่มประสิทธิภาพวิถีการเคลื่อนที่

ด้วยระบบชดเชยแรงโน้มถ่วง การสื่อสารแบบ CANFD การขยายสัญญาณ USB ความเร็วสูง และเวิร์กสเตชันควบคุมเฉพาะ ระบบนี้จึงเป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับการซิงโครไนซ์เซ็นเซอร์ การควบคุมแบบเรียลไทม์ และการทดลองการเคลื่อนไหวที่ทำซ้ำได้

เวิร์กสเตชันมาตรฐานมาพร้อมกับโปรเซสเซอร์ AMD Ryzen 9 Pro, RAM 16 GB และ SSD ขนาด 1 TB โดยมีรุ่นที่กำหนดค่าสูงกว่าให้เลือกสำหรับงาน VLA ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงกว่า

ชุด Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite เหมาะสำหรับ:

มหาวิทยาลัยและหลักสูตรการศึกษาด้านหุ่นยนต์

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพและห้องปฏิบัติการการเรียนรู้ของหุ่นยนต์

นักวิจัย AI กำลังสร้างชุดข้อมูลการเรียนรู้แบบเลียนแบบหรือ VLA

ทีมวิจัยและพัฒนาภาคอุตสาหกรรมตรวจสอบความถูกต้องของขั้นตอนการทำงานด้านการจัดการ

บริษัทสตาร์ทอัพด้านหุ่นยนต์กำลังพัฒนาการสาธิตแนวคิดอย่างรวดเร็ว

ทีมต่างๆ กำลังศึกษาวิจัยเกี่ยวกับการเรียนรู้ของหุ่นยนต์จากแบบจำลองสู่การใช้งานจริง

ไม่ว่าเป้าหมายจะเป็นการรวบรวมข้อมูลสาธิต การสอนการควบคุมหุ่นยนต์ด้วยแขนคู่ การประเมินนโยบายใหม่ หรือการตรวจสอบแนวคิดการเรียนรู้ของหุ่นยนต์อย่างรวดเร็ว ระบบนี้ก็มีเส้นทางแบบบูรณาการจากท่าทางของมนุษย์ไปสู่การทำงานอัตโนมัติ

การพัฒนา AI ที่ผสานรวมเข้ากับร่างกายนั้นต้องการมากกว่าแค่แขนหุ่นยนต์ที่มีความสามารถ มันต้องการวิธีการที่เชื่อถือได้ในการรวบรวมการสาธิตที่มีความหมาย เชื่อมโยงการรับรู้ทางสายตากับการกระทำ ฝึกฝนแบบจำลองการเรียนรู้ และทดสอบผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง

ชุด Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite รวบรวมขั้นตอนสำคัญเหล่านี้ไว้ในแพลตฟอร์มการควบคุมระยะไกลแบบสวมใส่ได้สำหรับแขนคู่

ตั้งแต่การจับภาพการเคลื่อนไหวของมนุษย์อย่างเป็นธรรมชาติไปจนถึงการมองเห็นแบบ RGB-D ที่ซิงโครไนซ์กัน ตั้งแต่การสร้างชุดข้อมูล VLA ไปจนถึงการอนุมานหุ่นยนต์อัตโนมัติ ระบบนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมหุ่นยนต์ลดเวลาในการบูรณาการและเร่งการทดลองให้เร็วขึ้น

เปลี่ยนการสาธิตของมนุษย์ให้เป็นความสามารถของหุ่นยนต์ ด้วยชุด Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite