蹴り倒せない!家庭用ヒューマノイドロボットが誕生、価格は9万ドル未満

蹴り倒せない!家庭用ヒューマノイドロボットが誕生、価格は9万ドル未満

最近、障害を乗り越えるヒューマノイドロボットのビデオが話題になった。

ビデオでは、ヒューマノイドロボットが木の板や円盤で作られた障害物をうまく通り抜けています。

蹴られたら少しよろけますが、倒れることはあり得ません。

30kgを運ぶと歩くスピードが遅くなります。

数段上ってから一段下る、すべてを一気に行います。

より困難にするために、誰かがそれを前方に引っ張ったり、後方に押したりしても、障害物の上を自由に歩くことができます。

最後に、前進と後退を実行すると、足元の障害物を通過できるようになります。

このヒューマノイドロボットは、国内の有名ロボット企業であるYushu Technologyが発売した汎用ヒューマノイドロボットH1です。 8月にリリースされた最初のバージョンと比較すると、このバイラルビデオのヒューマノイドロボットは、Yushu Technologyがリリースした最新の2.0アップグレードバージョンです。

外見的には、H1は高さ約1.8メートル、重さ約47キログラムです。他の自立歩行ロボットと同様に、H1 には顔はなく、周囲の環境をモデル化するためのセンサーとカメラのみが搭載されています。 H1 にはまだ手がなく、腕の先端は小さなパッド部分になっています。

ロボットはYushuが独自に開発したM107関節モーターを搭載しており、強力な動力性能を備え、動作の柔軟性、速度、耐久性、負荷容量が大幅に向上しました。 1 つの脚の関節には 5 つの自由度があり、1 つの腕には 4 つの自由度があります。歩行速度は1.5m/sで、成人と同等です。アシモの竹馬のような歩き方とは異なり、H1は滑らかで安定した歩き方をしており、小刻みに走ることもできます。

M107ジョイントモーター。

テスラのヒューマノイドロボット関節モーターと比較すると、M107はより小型で軽量、そしてより強力な動力性能を備えています。最大関節トルクは360N.mで、ロボットがより複雑な動きを完了し、さまざまな地形や歩行条件に適応することをサポートしますが、重量はわずか1.9kgです。 H1 のジョイントにはデュアル エンコーダが内蔵されているため、ロボットの初期姿勢に関係なく、どの位置でも通常の動作を再開でき、より優れたユーザー エクスペリエンスを提供します。

テスラヒューマノイドロボット関節モーターのパラメータ比較。

特筆すべきは、動画に登場した「キック」が、ボストン・ダイナミクスのロボットがその年に受けた「激しい」挑戦を再現したものだったことだ。キックを受けたにもかかわらず、H1はしばらくよろめきながらも、素早く前進することができた。

スムーズな歩行と障害物の回避、環境やユーザーとの完全なインタラクション、および対応するタスクの実行を実現するために、H1 には 3D LiDAR と深度カメラが搭載されており、360 度のパノラマ深度認識を実現します。

深度カメラは、脚式ロボットが地形を認識し、近距離で障害物を安全に回避するためのセンサーとして非常に適しています。 TOF (飛行時間) 技術を使用して、従来の 2 次元 RGB イメージングに基づいて近距離の高精度 3 次元ポイント クラウド情報を生成します。傾斜、スパンの高さ、起伏、ロボット自体の動作制限などの特性と組み合わせることで、ロボットはすぐにローカルのナビゲート可能なマップを取得し、障害物を回避または横断することができます。 3D LiDAR は、環境の高密度なポイント クラウド マップを構築し、ロボットと環境間の正確な相互作用の基盤を提供します。

H1汎用ヒューマノイドロボットは現在9万ドル未満で販売されており、ハイテク企業の購入者にとってはお買い得となっている。

<<:  最強のやつでもGPT-4Vに合格できないの?大学入試をベースとしたテストベンチマーク「MMMU」が誕生

>>:  720 億のパラメータ モデルがオープン ソースになりました。 Tongyi Qianwenのオープンソースファミリーバケットは、最小の18億モデルの端と側面の両方で実行できます。

ブログ    
ブログ    

推薦する

2020 年の予測: 今年はサイバー犯罪サービスが普及する年になるか?

業界メディアeWEEKの2020年の予測:人工知能と機械学習の「中毒」についての予測も見られ、これが...

...

顔認識は安全ですか?どのような個人情報を慎重に保護すべきでしょうか?

デジタル化が進むにつれ、消費者は便利なインターネットサービスを体験できるようになり、携帯電話でタオバ...

人工知能は、マルチドメイン畳み込みニューラルネットワークを通じて、JPEG二重圧縮画像内の偽造領域を特定します。

人工知能がマルチドメイン畳み込みニューラル ネットワークを介して JPEG 二重圧縮画像の偽造領域を...

SelfOcc: 純粋な視覚に基づく初の自己教師あり 3D 占有予測 (清華大学)

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

ドローンは都市の発展を助け、6つの側面でインテリジェントな変化をもたらす

近年、国民の高品質・高水準の都市生活への絶え間ない追求に応えるため、スマートシティ建設が大きな注目を...

2021 年の人工知能に関する詳細な研究: 機械学習は最終的に人間の医師に取って代わるのでしょうか?

[[377208]]これから議論する論文で採用されているアプローチは、これまでのどのアプローチより...

OpenAIがChatGPT Enterprise Editionをリリース、より高いセキュリティとプライバシー保護を実現

8月29日、OpenAIは、企業ユーザーのニーズを満たし、より高いセキュリティとプライバシー保護を提...

あなたを飛び立たせる5つの迅速なフレームワークモデル

今日のデジタル化が進む世界では、人工知能は私たちの日常生活に欠かせないものとなっています。特に、プロ...

...

...

AIとMLがコネクテッドデバイスの成長を促進

COVID-19 パンデミックをきっかけに、ビジネス運営における自動化、リモート監視、制御の必要性が...

...

人工知能の時代において、従来のメディアはどのようにしてニュースの取り組みを守ることができるのでしょうか?

海外メディアの報道によると、人工知能によるニュースのパーソナライゼーションの時代では、従来の報道機関...