Роботы ABB совместно с американской компанией PSYONIC тренируют ловкий захват на основе данных с протезов

Репортаж от Wedoany，Роботы ABB совместно с американской бионик-компанией PSYONIC используют тактильные и двигательные данные, собранные в процессе использования человеческих протезов, для обучения роботов с целью повышения их способности к захвату и ловкому манипулированию. Это сотрудничество объединяет бионик-ловкую руку Ability Hand от PSYONIC с коллаборативным роботом ABB GoFa™, исследуя возможности решения сложных, многовариантных рабочих задач, с которыми традиционная автоматизация справляется с трудом.

Президент подразделения роботов ABB Марк Сегура отметил, что ловкость человеческих рук и интуитивное понимание способов захвата различных объектов являются одними из самых сложных для воспроизведения в промышленных роботах, но это ключевая основа для создания по-настоящему автономных многофункциональных роботов. С развитием технологий физического ИИ роботы будут воспринимать и понимать мир подобно человеку, и данное сотрудничество направлено на сокращение разрыва между роботами и людьми в способности к ловким операциям.

Способность к захвату и ловкому манипулированию является ядром технологии автономных многофункциональных роботов (AVR™). ABB Robotics делает это своей стратегической целью, позволяя роботам автономно воспринимать, рассуждать, перемещаться и выполнять манипуляции с материалами в динамической среде. Эти способности критически важны для развития физического ИИ в промышленности, позволяя роботизированным системам самостоятельно обучаться на основе взаимодействия с реальными сценариями и работать с промышленной надежностью.

Сотрудничество будет направлено на изучение новых сценариев применения в таких отраслях, как автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность, упаковка и логистика, а также науки о жизни. Перекладывая на роботов выполнение повторяющихся, эргономически неблагоприятных или трудно выполнимых с высокой стабильностью в масштабе задач, можно способствовать синергии человека и машины, повышая эффективность производства, гибкость линий и безопасность. PSYONIC тесно сотрудничает с исследовательской группой ABB Robotics, изучая применение технологий тактильного управления в роботах следующего поколения.

Бионик-ловкая рука Ability Hand от PSYONIC, изначально разработанная для протезов, объединяет миоэлектрическое управление, тактильные датчики и гибкую механическую конструкцию. Она оснащена датчиками давления и системой вибрационной обратной связи, позволяющей пользователю ощущать контакт и силу захвата; гибкие пальцы могут адаптироваться к форме неровных предметов. Доктор Адиль Ахтар, основатель и генеральный директор PSYONIC, отмечает, что ловкое манипулирование — это вызов как для аппаратного обеспечения, так и для данных. Использование одной и той же ловкой руки одновременно в протезах и роботизированных устройствах позволяет собирать высокоточные данные из реальных сценариев для более эффективного обучения роботизированных систем.

Коллаборативный робот ABB GoFa™ обеспечивает промышленную точность и повторяемость, гарантируя стабильное выполнение и точную оценку силы захвата, позиционирования пальцев и изменений движений, что позволяет эффективно преобразовывать данные, полученные от реальных операций человека, в стабильные рабочие способности робота. Стороны оценят ценность интегрированных решений в различных промышленных сценариях, особенно при работе с нерегулярными или хрупкими объектами. Данные Международной федерации робототехники показывают, что передовые технологии захвата в сочетании с цифровыми решениями могут сократить время инженерной наладки до 30%, что подчеркивает важность концевых инструментов для ускорения внедрения автоматизации и повышения окупаемости инвестиций.

Данное сотрудничество является практической реализацией экосистемной стратегии ABB Robotics, направленной на преодоление барьеров в области автоматизации совместно с партнерами. Объединяя робототехнику, искусственный интеллект и данные, собранные с человеческих протезов, ABB Robotics продвигает итерацию технологий физического ИИ, создавая роботов с более высокой производительностью и адаптивностью, обеспечивая их надежную работу в реальных производственных условиях.