Adam este un robot umanoid de ultimă generație, echipat cu un algoritm de învățare prin întărire (Reinforcement Learning – RL), capabil să-și ajusteze în timp real pasul, ritmul și echilibrul pentru a se deplasa stabil și natural pe terenuri accidentate, scrie Interesting Engeneering.
Creat de echipa PNDbotics, Adam a fost perfecționat începând din iunie 2023 prin simulări extinse și seturi vaste de date, ajungând să reproducă mersul uman cu o precizie remarcabilă. Componentele esențiale ale robotului, precum picioarele și tălpile, au fost consolidate pentru a rezista în medii variate, iar arhitectura modulară a actuatoarelor îi oferă flexibilitate crescută și adaptabilitate în condiții dinamice.
„Am adoptat cei mai avansați algoritmi de Deep Reinforcement Learning și învățare prin imitație, iar dezvoltatorii pot folosi cu ușurință mediul de antrenament paralel NVIDIA Isaac Gym pentru a-și crea propriile modele”, anunță site-ul oficial al PNDbotics.
Evoluția roboților adaptivi
Spre deosebire de roboții tradiționali care se bazează pe modele matematice precise și planificare fixă a mișcărilor – așa cum se întâmplă cu faimoșii Atlas și Spot de la Boston Dynamics – Adam utilizează învățarea profundă prin întărire pentru a reacționa inteligent în medii necunoscute sau schimbătoare.
Deși RL a fost deja aplicată la roboți cu picioare, utilizarea sa în roboți umanoizi a fost limitată din cauza costurilor mari și a dificultății de transfer din simulare în realitate. Adam vine să schimbe acest lucru: are o structură modulară accesibilă, actuatoare de înaltă performanță și mișcări inspirate din date reale de mers uman, antrenate prin învățare prin imitație.
Reinventarea mobilității robotice
Versiunea Adam Lite are 1,6 metri înălțime, cântărește 60 de kilograme și este echipată cu 25 de actuatoare PND cu control al forței de tip quasi-direct drive. Picioarele pot genera un cuplu de până la 360 Nm, iar brațele dispun de cinci grade de libertate, în timp ce trunchiul oferă trei.
Robotul este controlat de o unitate PND cu procesor Intel i7 și o rețea în timp real, fiind pregătit pentru scenarii reale de lucru. Deși pot fi adăugate module de vedere sau mâini cu dexteritare ridicată, accentul actual a fost pus pe mobilitatea fără vedere, folosind mișcări calibrate cu captură de mișcare de înaltă precizie.
Adam se remarcă prin abilitatea sa de a se adapta în timp real la terenuri dificile, cum ar fi suprafețele neregulate, păstrând un mers stabil și natural. Această mobilitate adaptivă contribuie la eficiență energetică, siguranță crescută și uzură mecanică redusă, prelungind durata de viață operațională.