Почему строительный робот Mantis от All3 имеет такую конструкцию

🤖 Почему строительный робот Mantis от All3 выглядит именно так Про этого робота-паука я вам уже рассказывал. Это Mantis от компании All3 — нового проекта основателей «Самоката» Родиона Шишкова и Вячеслава Бочарова. Сейчас они уже выпустили третье поколение этого робота. А Шишков выпустил текст про то, почему Mantis выглядит именно так. Собственно, Шишков взял интервью у Джузеппе Напо Монтано — вице-президента All3, который и занимается разработкой. И там есть интересные нюансы по конструкции робота. ➖ От человекоподобных роботов они отказались сразу. Напо говорит, что они хороши там, где все подстроено под человека — офисы, дома, заводы. А на стройке пока еще ничего нет, поэтому такой форм-фактор не особо актуален. Здесь больше нужна надежность. ➖ Четыре опоры дают стабильность. Не нужно тратить энергию и вычислительные ресурсы на поддержание вертикального положения (как в случае с двумя ногами). И можно распределить массу. Кстати, робот не всегда похож на паука. Ноги могут принимать другое положение, и тогда он становится робособакой. На видео есть этот момент. ➖ При разработке габаритов отталкивались от требований стройплощадки. Робот должен проходить в стандартный дверной проем и помещаться в стандартном строительном лифте. Отсюда его ширина в 75 см. ➖ В сложенном виде робот помещается на европаллете. Это нужно для его транспортировки между объектами. ➖ Mantis, кстати, тяжелый. Он весит 135 кг. Но это нужно, чтобы он мог стабильно прикладывать усилия к чему-то (например, закручивать шуруп или придавливать какую-нибудь панель) и удерживаться на месте. А еще он может переносить груз весом 100 кг. ➖ Была проблема с высотой работ. Как сделать так, чтобы робот мог работать на большой высоте? Эту проблему решили роборукой, которая крепится у него на спине. Есть стандартная с радиусом действия 1,8 метра. А есть телескопическая для работы на высоте до 4 метров. ➖ У разработчиков принцип, что сначала физическая часть, а уже потом AI-обучение. Говорят, что так можно добиться большей надежности, а не универсальности. Кстати, компоненты, работающие на базе машинного обучения, не имеют доступа к моторам. Есть базовый уровень (контроллер), который будет удерживать робота в равновесии, если все другие системы перестанут подавать сигналы. ➖ Машинное обучение оказалось эффективнее всего в походке. Сначала отрабатывают в симуляции с учетом реальных характеристик, а потом уже проверяют на реальных роботах. ➖ Как это все работает? Есть модель здания с перечнем работ. Система преобразует это в последовательность задач и передает роботу. Тот получает команду переместиться в определенную точку и выполнить задачу. Выполнил — отчитался. План обновился. В каждого робота загружен план здания, чтобы он мог ориентироваться. Точность позиционирования до 5 см. А система отслеживает положение всех роботов на объекте. Вот как-то так. Было бы круто посмотреть на этих роботов в деле. Но на их YouTube-канале что-то нет свежих видосов — только видео 10 месяцев назад про то, как робот шуруп закручивает. Напомню, что изначально основатели вложили в All3 $30 млн. Потом в апреле компания анонсировала seed-раунд на $25 млн. Его возглавил фонд RTP Global Леонида Богуславского. Еще в сентябре, похоже, был раунд, но его почему-то не стали отдельно анонсировать. Ну что, когда увидим полчища роботов на стройках? 🔥 — В ближайшие 3-5 лет! 🤷‍♂️ — О, еще не скоро! Точно не в ближайшие 5 лет! @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄