Стабільно й передбачувано. Гуманоїдні роботи отримали точнішу 3D-навігацію для безпечного руху

Про це пише видання Interesting Engineering.

Американська компанія з комп’ютерного зору показала, як її технології підвищують безпеку і надійність роботів у реальних умовах. Разом із LimX Dynamics вона продемонструвала автономну навігацію, що поєднує 3D-зір і технологію Visual SLAM, яка дозволяє роботам одночасно орієнтуватися та створювати карту середовища.

Читайте также: Серія Galaxy S26 та навушники Buds4 вже доступні для покупки в Україні

Роботів спочатку навчали у віртуальному середовищі за допомогою NVIDIA Isaac Lab. Це дало змогу відпрацювати рухи й поведінку без ризиків, а потім перенести ці навички у реальний світ.

Розробники пояснюють, що для безпечної роботи поруч із людьми робот має точно визначати своє положення, уникати зіткнень, розуміти рельєф і рухатися стабільно та передбачувано.

Це особливо складно для гуманоїдних і чотириногих роботів. На відміну від колісних машин, вони рухаються у повноцінному тривимірному просторі, постійно змінюючи точки опори. Тому їм потрібно точно ставити«ноги» і постійно враховувати перешкоди, нахили та перепади висоти.

Традиційні методи навігації, які використовують у роботах на колесах, не дають достатнього розуміння простору для таких систем. Через це багато гуманоїдів досі потребують дистанційного керування або працюють лише в контрольованих умовах.

У RealSense зазначили, що сприйняття середовища для робота має виконувати роль«зорової кори» — забезпечувати точну орієнтацію, уникнення перешкод і стабільний рух у складних умовах.

Читайте также: Фахівці Google виявили новий експлойт DarkSword, який атакує українців з iPhone під управлінням iOS 18

Нова система поєднує глибину зображення від камер RealSense з технологіями візуальної одометрії та cuVSLAM від NVIDIA. Завдяки цьому робот краще«бачить» простір, може будувати карти, відстежувати своє положення і рухатися безпечніше.

Це також дозволяє виконувати складніші дії: підніматися сходами, розпізнавати бордюри, ходити нерівною поверхнею і обходити рухомі об’єкти, наприклад людей чи техніку. Роботи можуть швидко змінювати маршрут, якщо ситуація навколо змінюється.

Під час навчання у симуляції роботи використовували підхід із підкріплювальним навчанням, щоб відпрацьовувати рухи та прийняття рішень. Такий підхід допоміг перенести навички з віртуального середовища у реальність.

До демонстрації на NVIDIA GTC гуманоїд уже навчився виконувати складні рухи стабільно й передбачувано, що зменшило ризики та пришвидшило розробку.

У компанії зазначили, що їхні камери глибини та програмні інструменти, які розвивають понад десять років, допомагають інженерам швидше створювати й тестувати роботів.

Читайте также: Порушує закони фізики. Вчені створили перший у світі повноцінний прототип квантової батареї