RoboParty представила RP1 — первого гуманоидного робота с открытым исходным кодом Компания RoboParty представила двуногого робота RP1 (ROBOTO 01) с открытым исходным кодом для исследований в области воплощённого ИИ (Embodied AI). При весе 34 кг и росте 1,25 м устройство имеет 23 степени свободы (DOF) и развивает скорость перемещения до 3 м/с. В качестве опциональных сенсоров восприятия предлагаются камера глубины Intel D435i и 3D LiDAR. Питание обеспечивает аккумулятор на 48 В (15 А·ч), рассчитанный более чем на 2 часа автономной работы. Силовая часть построена на суставах с пиковым крутящим моментом до 120–160 Н·м. За динамическую стабилизацию отвечает ОС PartyOS с фреймворком UFO, использующим неразмеченное обучение с подкреплением (unsupervised reinforcement learning) — это позволяет платформе автоматически удерживать равновесие при внешних толчках и подниматься после падений.

🤖 Робота обучили ловить коробки весом до 2 кг на расстоянии до 7 метров, ориентируясь на данные с камеры Группа исследователей из университетов США и Сингапура научила гуманоидного робота Unitree G1 ловить брошенные ему коробки весом от 500 г до 2 кг на расстоянии от 2.5 до 7 метров с помощью нового метода Reflex. Коробку робот видит только через RGB-D камеру на своём торсе. Коробка летит около секунды, за это время робот выходит на правильную траекторию, принимает коробку на предплечья, прижимает к груди и гасит удар, не теряя равновесия. Раньше для подобных задач роботам требовался захват движения (motion capture), Reflex обходится без него. Авторы планируют выложить код в репозиторий на GitHub. Видео и демо доступны на сайте проекта. Задача сочетает три проблемы. Первая: управление всем телом. Коробку нужно принять на предплечья, прижать к торсу и погасить её импульс, переставляя ноги и удерживая равновесие. Вторая: задержка. Коробка долетает примерно за секунду, а медианная задержка от съёмки кадра до команды контроллера равна 69 мс. Реагировать на последний кадр поздно, поэтому гуманоидный робот должен предсказать, куда летит коробка, и заранее выбрать точку, где ее поймать. Третья: эгоцентрическое зрение. Камера двигается вместе с роботом, движение коробки в кадре смешивается с движением самой камеры, а перед контактом коробку закрывают руки робота. Авторы разделили пайплайн на две части: зрение превращает историю кадров в восьмимерный латентный вектор, который описывает динамику коробки, а контроллер по этому вектору и состоянию робота 50 раз в секунду выдаёт целевые углы для 29 суставов. Обучение идёт в симуляторе Isaac Lab. На реальном роботе Unitree G1 каждое условие проверяли всего 20 бросками, так что погрешность доходит до ±20 пунктов. С 2.5 метров гуманоидный робот поймал 65% бросков, с 5 метров 40%, с 7 метров 15%. Трое людей на тех же дистанциях ловили 85%, 68% и 28%, то есть с 7м коробку плохо ловят и люди. Маленькую и большую коробки, а также утяжелённые до 2 кг робот ловил реже: от 20% до 60% бросков. Даже когда коробку бросали не прямо в робота, а немного левее или правее, он поймал 8 бросков из 20. #Stateoftheart