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工廠訓練實拍 魔法原子人形機器人 MagicBot 展現多機協作能力

獵云網邵延港2024-12-02 19:06 大公司
將于 2025 年第一季度正式發布新一代 MagicBot 人形機器人產品,同步實現小規模量產

12 月 2 日,人形機器人公司魔法原子(MagicLab)發布視頻公布產品進展,視頻顯示,人形機器人 MagicBot 已進駐工廠產線,進行多項作業訓練。視頻中,多臺 MagicBot 人形機器人在執行產品檢測、物料搬運、零件取放、掃碼入庫等工作,彼此之間實現了小范圍協作。

魔法原子成立于 2024 年 1 月,是一家專注于機器人技術和人工智能的全球化機器人公司,旗下機器人產品包括通用人形機器人、仿生四足機器人等,覆蓋家庭、工業、商業等多個場景。2024 年 1 月,魔法原子旗下人形機器人憑借自研 D190 關節模組,成為全球首個實現空翻的電驅人形機器人。


人形機器人 MagicBot 深入多個生產制造工序 展現多機協作能力


視頻中,魔法原子人形機器人 MagicBot 展現了產品檢測、物料搬運、零件抓取、掃碼操作等作業能力。從視頻中還能看到,部分工作場景中,多臺人形機器人可以協同工作:某工序中,一臺機器人從生產物料裝配點搬起物料箱,搬運至另一臺人形機器人所在工位放下,另一臺機器人能夠從物料箱中抓取零件放置在生產設備上進行作業。

“相比傳統復合機器人,人形機器人憑借其擬人的特性,對復雜環境的適應度更高,能夠適應不同的工作任務和生產線布局”,魔法原子公司負責人吳長征表示,“尤其適合 3C、家電等需要頻繁切換產線的工廠工作,同時,高自由度、類人操作等特性,讓人形機器人能夠幫助制造業提高產線柔性,降低工廠部署成本。”

來源:企業供圖

據介紹,目前進駐工廠作業的人形機器人 Magicbot 全身擁有 42 個自由度,其雙臂搬運負重最高可達 20 公斤,全身負重高達 40 公斤。MagicBot 機身采用高強度材料,同時進行了輕量化處理,以提升續航,目前其在連續執行行走、操作等動作下的綜合續航最高達到 5 小時。


自研核心零部件和核心算法 賦能工廠場景落地應用


在今年特斯拉公開的一則視頻中,特斯拉人形機器人擎天柱在工廠分揀電池、搬運電池。從魔法原子公開的視頻來看,人形機器人 MagicBot 在工廠中同樣進行了多項作業,包括物料搬運、零件取放、產品質檢、掃碼入庫等操作。

這些作業能力,對人形機器人的環境適應能力、運動控制能力、操作能力都提出了很高的要求。

以物料搬運和產品質檢兩個場景為例,人形機器人的關節模組設計,能否為人形機器人提供足夠的扭矩和力量來搬運重物,會直接影響其工作能力。

魔法原子自研了一系列關節模組執行器,覆蓋了 550N.m 以下的多種力矩需求。不同系列的自研關節模組,為人形機器人 MagicBot 適應不同工作環境、進入更多產線乃至工廠奠定了基礎。

來源:企業供圖

魔法原子的自研執行器還覆蓋了行星減速執行器、諧波減速執行器以及直線執行器,具有高控制精度,高力矩密度等特性。

更精細的操作能力,對人形機器人靈巧手也會有更高要求。MagicBot 的靈巧手,可以模擬人手進行捏、抓、握、提拉等基本動作,也可以使用十余種工具。

此外,人形機器人 MagicBot 利用頭部視覺傳感器信息、編碼器信息,結合全身多任務協調控制算法,形成了基于 6D 視覺伺服和全身模仿學習的浮動基座操作算法系統,操作能力能夠不斷進化,進一步能滿足產線不確定環境下需要精細操作的工作要求。

在此次公開的魔法原子工廠訓練視頻中,還能夠看到,人形機器人需要在不同作業工位、不同場景之間移動行走。而工廠作業環境復雜多變,人形機器人想要在其中自由穿梭、平穩運行,對其感知、規劃、決策和執行能力無疑是一大挑戰。

人形機器人 MagicBot 本體上,配備了多個不同類型傳感器,傳感器的感知數據,會被算法融合濾波,從而形成一個虛擬的超級感知傳感器,讓 MagicBot 具備 360 度超低盲區的周身環境感知能力及語義識別能力。在感知能力加持下,MagicBot 可依據自研導航算法規劃出安全可達的目標路徑,實時避開環境中的靜態與動態障礙物,快速安全地到達作業點。


自研 MagicData AI 數據引擎 機器人智能化程度不斷提升


數據是人工智能模型的基礎。通過大量數據訓練,機器人可以學會環境識別、任務決策和任務執行,從而實現機器人智能化程度的不斷提升。

魔法原子人形機器人 MagicBot 會用到四類數據進行模型訓練,分別是“合成數據”、“全身遙操作采集數據”、“三方模仿學習數據庫數據”、“場景實時數據”。

這些數據源自研發團隊在長期研發與生產過程中的積累,為了更高效地利用不同類型數據,魔法原子研發團隊自研了 MagicData AI 數據引擎,通過該數據引擎,研發團隊能夠在本地、云端進行數據標注、處理,并在仿真訓練場中實現模型訓練,進而部署到真實應用場景中。

來源:企業供圖

下一步,魔法原子將進一步完善 Sim2Real 的 AI 數據引擎,打通任務理解、數字資產生成、數據仿真生成、AI 模型訓練的自動化平臺,實現數據、訓練的全鏈條的自動化、批量化及泛化。

吳長征表示,魔法原子已具備機器人“大腦+小腦+心臟”全面技術矩陣和持續研發能力,基于 AI 對于數據訓練、感知導航、精密操作等領域的研發賦能,可以更快實現從實驗室到商業化應用的轉換,更快積累高價值數據,讓機器人更快地學習現實世界,在現實世界中成長,最終于更多現實世界的場景中落地。

據悉,魔法原子將于 2025 年第一季度正式發布新一代 MagicBot 人形機器人產品,同步實現小規模量產,并快速于工業、商業服務場景進行落地應用。

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