Yeni Ürün Lansmanı: VLA Eğitimi ve Robot Öğrenimi için Agility A2 + ExoArm-7

Yüksek kaliteli robot öğrenme verisi toplamak genellikle yavaş ve zordur.

Geleneksel uzaktan kumanda sistemleri, ayrı kontrol üniteleri, harici takip cihazları, manuel olarak senkronize edilen kameralar ve özel yazılım süreçleri gerektirebilir. Bu durum kurulum süresini uzatır ve yapay zeka eğitimi için tutarlı gösterimler yakalamayı zorlaştırır.

Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite, bu unsurları önceden yapılandırılmış tek bir platformda bir araya getiriyor.

Operatörler ExoArm-7 dış iskeletini giyer ve robotu doğal kol hareketleriyle kontrol eder. Sistem, senkronize insan hareketini, robot durum bilgilerini, RGB-D görsel verilerini ve nokta bulutlarını yakalayarak taklit öğrenimi ve VLA tabanlı robot eğitimi için daha zengin bir veri seti oluşturur.

Ekipler, veri toplama iş akışını sıfırdan oluşturmak yerine, doğrudan görevin kendisine odaklanabilir: kavrama, sıralama, yerleştirme, birleştirme, taşıma ve diğer gerçek manipülasyon senaryoları.

ExoArm-7 giyilebilir dış iskelet, daha doğal ve sezgisel çift el kontrolü için tasarlanmıştır.

14 serbestlik derecesi ve 20 ms'nin altında hareket yakalama gecikmesiyle, giyilebilir sistem, operatörün kol hareketlerini Agility A2 çift kollu robota gerçek zamanlı olarak eşleştirir. Bu, uzaktan kumanda ile robotu geleneksel bir uzaktan arayüz üzerinden kontrol etmekten ziyade, bir görevi doğrudan göstermeye daha yakın bir deneyim sunar.

Araştırmacılar için bu, insan gösterilerinin daha sürekli ve hassas bir şekilde toplanabileceği anlamına gelir.

Robot öğrenme iş akışları için bu, robotun yalnızca görsel bilgileri değil, aynı zamanda her eylemin ardındaki hareket kalıplarını da yakalayabileceği anlamına gelir: bir nesneye nasıl yaklaşıldığı, kolların nasıl koordine edildiği, kavramanın nasıl ayarlandığı ve bir görevin nasıl tamamlandığı.

Bu yüksek doğruluklu gösterimler daha sonra taklit öğrenme, politika eğitimi, pekiştirmeli öğrenme deneyleri ve VLA veri seti oluşturulmasını destekleyebilir.

Bu sistemin merkezinde, insan benzeri çift elle manipülasyon için iki adet 7 serbestlik dereceli robotik kola sahip Agility A2 çift kollu robot yer almaktadır.

Her bir kol, 5 kg nominal yük taşıma kapasitesine ve 12 kg'a kadar maksimum yük taşıma kapasitesine sahip olup, platformun çok çeşitli araştırma ve doğrulama görevlerini yerine getirmesini sağlar. Alma ve yerleştirmeden montaja, yerleştirmeye, elleçlemeye ve koordineli iki kollu işlemlere kadar, sistem yalnızca tek görevli gösterimler için değil, pratik manipülasyon araştırmaları için tasarlanmıştır.

Çift kollu tasarım, özellikle bir nesneyi bir kolla sabitlerken diğer kolla çalıştırmak gibi iki el arasında koordinasyon gerektiren görevler için son derece değerlidir.

Bu durum, platformu robotların insan gösterilerinden karmaşık manipülasyon becerilerini nasıl öğrenebileceğini incelemek için oldukça uygun hale getiriyor.

Robot öğrenimi yalnızca hareket verilerinden daha fazlasını gerektirir.

Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite, görüntü tutucu düzenekleriyle entegre edilmiş bir Intel D435 kafa kamerası ve çift Intel D405 bilek kamerası içerir. Bu kameralar birlikte, hem genel bakış hem de yakın mesafe manipülasyon perspektiflerinden senkronize RGB-D verileri ve nokta bulutu bilgileri sağlar.

Baş kamerası daha geniş çalışma alanını kaydederken, bilek kameraları ise tutucuların yakınındaki kritik etkileşimleri gözlemliyor.

Bu çok kameralı yaklaşım, görsel algılama, nesne anlama, kavrama planlaması ve eylem öğrenimi için daha zengin veri kümeleri oluşturmaya yardımcı olur. Ayrıca araştırmacılara, robot politikalarının değişen nesne konumlarına, çalışma alanı düzenlerine ve manipülasyon koşullarına nasıl tepki verdiğini incelerken daha fazla esneklik sağlar.

Evet. Platform, yalnızca bir uzaktan kumanda cihazı olmaktan ziyade, uçtan uca entegre bir yapay zeka iş akışı olarak tasarlanmıştır.

Açık kaynaklı LeRobot çerçevesiyle desteklenen bu paket, insan gösterimi yakalama, senkronize veri toplama, veri seti oluşturma, eğitim iş akışları, model çıkarımı ve otonom görev yürütme özelliklerini destekler.

Sistem, önceden yapılandırılmış bir OpenarmX-LeRobotVLA yazılım ortamıyla birlikte gelir ve ekiplerin daha az entegrasyon çalışmasıyla geliştirmeye başlamasına yardımcı olur.

ACT çıkarımı varsayılan olarak desteklenmektedir. Daha yüksek performanslı kontrolcü yapılandırmalarıyla platform, SmoLVLA, Pi0, Pi0.5 ve XVLA dahil olmak üzere gelişmiş VLA modellerini de desteklemektedir.

Bu, araştırmacılara farklı öğrenme yaklaşımlarını test etmek, politikaları karşılaştırmak ve bir yapay zeka modelinin toplanan gösterimlerden gerçek robot uygulamasına aktarılıp aktarılamayacağını doğrulamak için pratik bir ortam sağlar.

Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite, araştırma, simülasyon ve uygulama alanlarında esnekliğe ihtiyaç duyan ekipler için tasarlanmıştır.

Aşağıdakileri içeren geniş bir robotik geliştirme ekosistemini desteklemektedir:

ROS2 ve ROS2-kontrol

NVIDIA Isaac Sim

MuJoCo

MoveIt hareket planlaması

URDF robot modellemesi

Python ve C++ geliştirme

Ters kinematik ve yörünge optimizasyonu

Yerçekimi dengelemesi, CANFD iletişimi, yüksek hızlı USB genişletme ve özel bir kontrol iş istasyonu ile sistem, senkronize sensörler, gerçek zamanlı kontrol ve tekrarlanabilir hareket deneyleri için istikrarlı bir temel sağlar.

Standart iş istasyonu, AMD Ryzen 9 Pro işlemci, 16 GB RAM ve 1 TB SSD ile donatılmıştır; daha zorlu VLA iş yükleri için daha yüksek konfigürasyonlar da mevcuttur.

Agility A2 + ExoArm-7 VLA Süiti aşağıdakiler için idealdir:

Üniversiteler ve robotik eğitim programları

Somutlaştırılmış yapay zeka ve robot öğrenme laboratuvarları

Yapay zeka araştırmacıları taklit öğrenme veya VLA veri kümeleri oluşturuyor.

Endüstriyel Ar-Ge ekipleri, manipülasyon iş akışlarını doğruluyor.

Hızlı prototip geliştirme çalışmaları yapan robotik girişimleri

Ekipler, simülasyondan gerçek robot öğrenimine geçişi araştırıyor.

Amaç ister gösterim verileri toplamak, ister çift kollu manipülasyonu öğretmek, yeni politikaları değerlendirmek veya bir robot öğrenme konseptini hızla doğrulamak olsun, sistem insan hareketinden otonom uygulamaya kadar entegre bir yol sunar.

Somutlaştırılmış yapay zekâ geliştirme, yetenekli bir robot kolundan daha fazlasını gerektirir. Anlamlı gösteriler toplamak, görsel algıyı eylemle ilişkilendirmek, öğrenme modellerini eğitmek ve sonuçları gerçek dünyada test etmek için güvenilir bir yönteme ihtiyaç duyar.

Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite, bu kritik adımları tek bir giyilebilir çift kollu uzaktan kumanda platformunda bir araya getiriyor.

Doğal insan hareketi yakalamadan senkronize RGB-D görüntülemeye, VLA veri seti oluşturmadan otonom robot çıkarımına kadar, robotik ekiplerinin entegrasyon süresini azaltmasına ve deneyleri hızlandırmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite ile insan gösterimini robot yeteneğine dönüştürün.