Скручивание шарика в форму собачки — задача, требующая деликатного баланса. Нужно постоянно регулировать силу, обеспечивать устойчивый многоточечный контакт, координировать движения пальцев и адаптироваться к деформации материала в реальном времени. Малейшая ошибка в давлении или потеря контроля над скольжением приводит к распусканию или разрыву шарика.
Для человека это просто эффектный трюк на вечеринке. Для разработчика роботов — одна из самых сложных технических задач: неструктурированная, контактно-насыщенная манипуляция.
На Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA) в Вене AGILINK продемонстрировала серию живых испытаний, охватывающих тактильное восприятие, визуальное отслеживание, манипуляции в руке и управление деформируемыми объектами.
Каждый показательный пример фокусировался на отдельной проблеме: неопределённости восприятия контакта, контроле скольжения, взаимодействии с деформируемыми объектами или стабилизации в руке.
В центре внимания представили OmniHand 3 Ultra-M — новый прямоприводной манипулятор компании, предназначенный для исследований плотных контактных взаимодействий.
Помимо Ultra-M, AGILINK показала также системы с приводом через сухожилия и облегчённые модели, отражающие подход компании к освоению разных аппаратных архитектур для сложных манипуляций.
Во всех демонстрациях звучала одна ключевая идея: будущий шаг в развитии гуманоидных роботов — не просто генерация движения, а гарантированная стабильность контакта в постоянно меняющихся условиях.
Создано для реальных условий
OmniHand 3 Ultra-M — важная веха в развитии AGILINK, дополняющая линейку наряду с приводимой через сухожилия моделью Ultra-T. С прецизионной прямоприводной конструкцией и 20 активными степенями свободы, эта рука весит всего 630 г и по габаритам близка к кисти взрослого человека.
«Для AGILINK OmniHand 3 Ultra-M — отражение нашего текущего понимания, каким требованиям должны отвечать современные системы для сложных манипуляций в реальных условиях», — рассказал технический директор Kun Xiong. — «Рука спроектирована для плотных, сложных контактов, где роботу нужны не только ловкость и точность, но и стабильное восприятие, контроль сил и поведение максимально приближенное к человеческому».
Повторяющийся технический мотив в демонстрациях — удержание стабильности контакта при постоянных изменениях во внешней среде.
Будь то вращение шарика в ладони с помощью Ultra-T, визуальный трекинг объектов Ultra-M или работа с деформируемыми материалами вроде воздушных шаров, основная задача — не просто движение, а непрерывный контроль контакта по мере динамики внешних условий.
Такая способность особенно важна для вывода роботов из лабораторий в коммерческие сферы. Многие разговорные задачи, включая вставку кабелей, работу с тканями, гибкой упаковкой и соединителями, требуют надежного контакта. Часто неудачи связаны именно с нестабильным контактом, а не с ошибками позиционирования.
Для решения этих задач архитектура Ultra-M настроена на ускоренное обучение embodied AI. Вместо простого воспроизведения траекторий движения, система учится на основе человеческих демонстраций, ориентированных на устойчивость контакта, затем финымируется с помощью обучения с подкреплением в симуляции и на реальных устройствах.
«Для обучения embodied AI и разработки алгоритмов сложной манипуляции прямоприводные системы часто оказываются более удобными по контролю, прозрачности сенсоров, реакциям и инженерной однородности», — отметил Kun Xiong. — «В ближайшие три-пять лет именно такие руки продолжат играть ключевую роль в научных исследованиях».
Преодолевая разрыв восприятия: ощущать через прикосновение
Одной из важнейших особенностей Ultra-M стала её система восприятия. Рука оснащена крупной 3D-тактильной зоной на ладони, но главное сенсорное оборудование находится на кончиках пальцев.
Каждый палец интегрирует компактный модуль зрительного тактильного датчика, который в реальном времени фиксирует геометрию контакта, распределение давления, микродеформации и динамику скольжения при манипуляции. Сенсор распознает силы с точностью около 0,005 Н в нормальном направлении, с пространственным разрешением примерно 0,04 мм и плотностью порядка 50 000 точек на см².
Традиционное телепилотирование часто происходит вслепую: операторы ориентируются на внешние камеры и интуицию.
«С OmniHand 3 Ultra-M кончики пальцев непосредственно чувствуют, как развивается контакт во время взаимодействия», — объяснил CTO Kun Xiong. — «Это важно, потому что многие ошибки манипуляции связаны не с ошибочным планированием движений, а с неполным пониманием контакта. С помощью зрительного тактильного сенсора скрытые ранее аспекты взаимодействия становятся видимыми и изучаемыми».
Фиксируя развитие контакта, а не только движение, система создает гораздо более богатый массив данных.
«Робот учится не просто "как двигать руку", а "почему контакт оставался устойчивым"», — добавил Xiong. — «Отрасль много лет работала над управлением движениями, но реальная манипуляция — это задача контакта. Чтобы достичь человеческой ловкости, роботы должны не только точно двигаться — они должны понимать прикосновения».
Парадокс Ферми и первый год внедрения
Создать роботизированную руку с высокой ловкостью, промышленной надёжностью и приемлемой стоимостью традиционно считается задачей с «невозможным треугольником»: улучшение одного параметра ведёт к ухудшению других.
AGILINK же подходит к вопросу с точки зрения масштабного внедрения. Уже поставив на рынок более 8 000 рук и 10 000 захватов, компания учитывает обширный опыт реального использования для повышения устойчивости конструкций.
«Вопрос не в том, возможно ли сочетать ловкость, надёжность и массовое производство, а в накоплении инженерного опыта, позволяющего правильно балансировать компромиссы под конкретные задачи», — заявили в AGILINK. — «Надёжность — это результат тысяч мелких инженерных решений на протяжении всего жизненного цикла продукта, а не одного мощного механизма».
Такой фокус на внедрении перекликается с объявлением материнской компании AGIBOT 2026 года «Первым годом развертывания», что отражает переход отрасли от лабораторных опытов к реальному использованию.
Для ускорения этого процесса AGILINK вкладывает средства в разработку собственной среды для сбора данных, подобной Dex-UMI, и планирует в четвёртом квартале открыть некоторые датасеты по манипуляции.
«Мы считаем, что развитие embodied AI невозможно без совместной работы компаний и обмена данными», — отметил Kun Xiong. — «Чем выше качество и разнообразие данных, тем лучше обобщение моделей, ниже барьеры для внедрения и тем больше доступной информации возникает по мере расширения применения».
Как показывает выставка AGILINK на ICRA, следующий вызов в робототехнике — не обучение движениям, а сохранение устойчивого контакта с миром, который постоянно меняется.
[Роботизированная рука манипулирует шариком, скрученным в форму собачки]
[Роботизированная рука с тактильными сенсорами на кончиках пальцев]
Источник: humanoidsdaily.com
Команда редакторов каталога РобоСила. Собирает и систематизирует информацию о роботах.
