Robbyant из Китая представила LingBot-Touch — инновационную модель с тактильным восприятием до 90% точности

Новая модель LingBot-Touch от Robbyant

Как сообщает НВ — Техно: 11 ноября 2023 года китайская компания Robbyant анонсировала LingBot-Touch - открытую модель, значительно улучшающую выполнение задач роботами за счёт интеграции тактильных сенсоров. Эта система объединяет сигналы от различных видов тактильных датчиков, что облегчает адаптацию и расширяет возможности роботов в восприятии окружающей среды.

LingBot-Touch способна распознавать прикосновения с помощью нескольких технологий, включая магнитные, визуальные и пье-зорезистивные сенсоры, последний из которых фиксирует изменения электрического сопротивления при контакте. В ходе испытаний модель продемонстрировала рост успешности выполнения задач на 14–26 процентных пунктов. Для обучения использовали почти 5000 часов реальных данных о взаимодействии с объектами.

Ключевые преимущества технологии LingBot-Touch

Система переводит различные сенсорные сигналы в единый формат, что решает проблему несовместимости и упрощает процесс дообучения. Модель анализирует точку касания, распределение силы и динамику изменений давления во времени. Полученные данные можно интегрировать с роботизированными манипуляторами и тактильными перчатками, что заметно повышает качество работы.

В 26 практических тестах применялись две роботизированные руки - Sharpa Wave и XHand, а также четыре алгоритма управления: LingBot-VLA, π0.5, Diffusion Policy и TRex. Без тактильной обратной связи робот Sharpa Wave с TRex показывал результат 56,25%. При передаче необработанных сенсорных данных успех вырос до 62,5%, а использование LingBot-Touch увеличивало точность до впечатляющих 90%.

Роборука XHand использует магнитные сенсоры, которые отсутствовали в исходном наборе данных LingBot-Touch. Для обучения с ними применили данные с тактильных перчаток, изменив только алгоритм управления, сохранив параметры модели без изменений. Существует две версии LingBot-Touch - легкая и полнофункциональная. В тестах использовали облегчённый вариант Tiny с 5,3 млн параметров. Его интеграция увеличивает размер управляющих моделей всего на 0,13–0,16%. Более мощная версия обещает ещё большую производительность при расширении обучающих данных.

Разработка LingBot-Touch от Robbyant знаменует важный этап в развитии робототехники с тактильным восприятием, открывая новые горизонты для повышения гибкости и точности роботов в разнообразных сферах.

Внедрение тактильных сенсоров меняет подходы к автоматизации в промышленности, медицине и других областях, где требуется высокая точность и адаптивность. Благодаря способности LingBot-Touch анализировать тактильную информацию, роботизированные системы могут работать эффективнее в сложных условиях, что особенно актуально для российской робототехники, стремящейся к интеграции передовых сенсорных технологий.

В то время как Robbyant представляет свою инновационную модель с тактильным восприятием, NVIDIA также анонсировала передовую модель для обучения роботов, которая открывает новые горизонты в передаче навыков от человека к машине. Эти разработки подчеркивают растущий интерес к интеграции сенсорных технологий в робототехнику, что может значительно улучшить взаимодействие роботов с окружающей средой и пользователями.