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Robot LocoMan à quatre pattes amélioré par l'IA qui imite les êtres humains

TL; DR

  • LocoMan : le robot marche et manipule des objets comme nous, améliorant ainsi son efficacité.
  • La manipulation intégrée des membres améliore la polyvalence de LocoMan.
  • LocoMan intègre vision et apprentissage, promettant autonomie et adaptabilité.

robot artificiel révolutionnaire à quatre pattes, capable de marcher et de saisir simultanément. Ce nouveau développement grâce aux robots constituera une avancée révolutionnaire en améliorant l'agilité et l'adaptabilité lorsque le robot se déplace dans un habitat complexe.

La conception adaptable de LocoMan facilite les tâches avec les objets.

Ce robot quadrupède nouvellement développé, appelé LocoMan, présente une particularité au niveau de ses membres, conçus pour effectuer des manipulations d'objets. Contrairement aux anciens modèles de robots qui utilisaient des bras articulés à des fins de manipulation, LocoMan utilise sa morphologie distincte pour une perception plus flexible de la disposition de ses membres au lieu d'utiliser les bras supérieurs montés pour des tâches de manipulation.

Si elle est correctement mise en œuvre, cette fonctionnalité, ainsi que d’autres dans le logiciel, peut assurer une transition transparente entre les modes opérationnels. La fonctionnalité de LocoMan repose sur un cadre complet de contrôle du corps entier (WBC), qui facilite une transition transparente entre cinq modes opérationnels : préhension à une main, manipulation du pied, manipulation bimanuelle, locomotion et manipulation de locomotion. Bénéficiant de deux manipulateurs au niveau du mollet et préservant les jambes d'origine, l'interaction se réunit, donnant à LocoMan la grande capacité d'imiter les poses 6D, abordant ainsi largement différentes tâches de manipulation complexes.

Performance adroite dans le monde réel

La complexité et l'ingéniosité du LocoMan ont été mises à l'épreuve lors d'expériences pratiques démontrant son agilité et son adaptabilité. Le robot de démonstration pourrait effectuer facilement le travail humain consistant à effectuer des tâches telles que ouvrir la porte, brancher les fiches de courant dans la prise et ramasser des objets stockés dans des espaces étroits.  

Le robot est parfait pour déplacer et manipuler l’environnement avec précision et rapidité. De plus, sa rentabilité négligeable et sa capacité à être utilisée dans différents domaines démontrent sa promesse d’utilisation dans des applications réelles dans un avenir prévisible.

Dans les temps à venir, les chercheurs visent à faire correspondre les capacités de LocoMan avec les dernières avancées en matière de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique en intégrant la technologie mentionnée dans le robot. Le robot utilise des modèles de langage visuel pour comprendre l'ordre visuel de l'étrange, et il traite les commandes verbales de l'humain, ce qui améliore les procédures interactives pour qu'elles soient presque naturelles. Il contient la possibilité d'une récupération via laquelle les actions des robots sont largement accessibles, conduisant finalement à une autonomie et une adaptabilité améliorées.

La manipulation intégrée des membres améliore l'efficacité

Le développement de LocoMan représente une étape importante dans les technologies robotiques, offrant une nouvelle approche du problème. En conséquence, la navigation et la manipulation d’environnements complexes sont plus efficaces.  

Le robot adopte cette fonctionnalité grâce aux capacités intégrées de manipulation des membres, qui ne sont peut-être pas visibles dans d'autres types de robots quadrupèdes, ce qui se traduit par une polyvalence et des compétences améliorées.
Grâce à l’émergence de méthodes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique, LocoMan sera capable de résoudre un plus grand nombre de problèmes pratiques. Par conséquent, de nouvelles classes intelligentes et adaptatives de systèmes robotiques sont à nos portes. L'article a été initialement publié dans arxiv

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Emman Omwanda

Emmanuel Omwanda est un journaliste blockchain qui se penche en profondeur sur l'actualité du secteur, l'analyse en chaîne, les jetons non fongibles (NFT), l'intelligence artificielle (IA) et bien plus encore. Son expertise réside dans les marchés des cryptomonnaies, couvrant à la fois l’analyse fondamentale et technique.

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