Argus

Argus — исследовательский робот, разработанный в General Robotics Lab Университета Дьюка и опубликованный в мае 2026 года в журнале Science Robotics (DOI: 10.1126/scirobotics.aec1725). Внешне он напоминает морского ежа: 20 модульных телескопических ног расходятся от центрального корпуса, расположенных в вершинах правильного додекаэдра. На конце каждой ноги — камера глубины, что даёт роботу сплошной обзор во всех направлениях одновременно.

В основе конструкции лежит принцип динамической изотропии — математически формализованная метрика от 0 до 1, показывающая, насколько равномерно робот может ускорять центр масс в любую сторону пространства. Большинство современных квадрупедов и гуманоидных роботов набирают ниже 0,6. Argus набирает 0,91, что близко к теоретическому максимуму. Чтобы прийти к этой форме, команда просчитала более 1 500 вариантов конфигурации в симуляции.

У робота нет фиксированного переда или зада: он способен двигаться и действовать в любом направлении без переориентации корпуса. Управление строится на нейронной сети, обученной в симуляции с последующим переносом на реальное железо.

Подтверждённые возможности

• Движение по бетону, траве, густой растительности, мягкому песку, мокрым поверхностям и коре деревьев — вне зависимости от ориентации корпуса; преодоление препятствий высотой до 12,5 см;
• Быстрая стабилизация после толчка;
• Сохранение подвижности при поломке трёх ног из 20;
• Транспортировка груза до 4,5 кг на близкой к максимальной скорости;
• Подъём между двумя вертикальными стенами за счёт попеременного упора разными группами ног;
• Отслеживание и перекатывание куба со стороной около 90 см в процессе собственного движения.

Проект финансируется программами DARPA FoundSci и TIAMAT, а также Исследовательским управлением Армии США и программой STRONG Армейской исследовательской лаборатории. Робот позиционируется как фундаментальное исследование в области научных роботов; двойное применение явно не заявлено, однако военное финансирование это не исключает.

Вместе со статьёй команда выпустила набор симуляционных данных по 1 500 морфологиям — чтобы другие исследовательские группы могли самостоятельно исследовать пространство конструктивных решений. Работы ведутся в рамках долгосрочной программы General Robotics Lab по созданию машин, способных самостоятельно открывать закономерности окружающего мира — направление, которое лаборатория называет Discovery Robotics.