DHAL: Инновационный метод обучения роботов через взаимодействие с человеком

Метод DHAL (Dynamic Human-Augmented Learning) — это прорыв в области робототехники, объединяющий машинное обучение и человеческую экспертизу для создания адаптивных и безопасных систем. В отличие от традиционных подходов, где роботы обучаются на статических данных, DHAL делает упор на динамическое взаимодействие с человеком в реальном времени. Это позволяет роботам не только быстрее адаптироваться к новым задачам, но и минимизировать ошибки в нестандартных ситуациях.

Как это работает?
Основу DHAL составляет гибридная архитектура, сочетающая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) и обратную связь от оператора. Робот начинает с базовых алгоритмов, выполняя задачи в контролируемой среде. Человек-эксперт корректирует его действия через интерфейс, например, указывая на неточности или демонстрируя оптимальные решения. Эти данные мгновенно интегрируются в модель, что позволяет системе перестраиваться «на лету» без необходимости полного переобучения.

Преимущества метода
1. Быстрая адаптация. Роботы учатся в разы быстрее, так как используют живые примеры от людей.
2. Безопасность. Человеческий контроль снижает риски критических сбоев, особенно в медицине или промышленности.
3. Гибкость. Система применима в разнообразных сценариях — от сервисных роботов в гостиницах до сложных производственных линий.

Примеры применения
В логистике роботы с DHAL оперативно осваивают новые маршруты, учитывая рекомендации операторов. В хирургии они учатся точнее выполнять манипуляции, получая фидбэк от врачей. А в домашней технике метод позволяет создавать устройства, которые персонифицируются под привычки пользователя.

Вызовы и перспективы
Несмотря на потенциал, DHAL требует высококачественной обратной связи и решения этических вопросов автономности. Однако развитие интерфейсов «мозг-компьютер» и ИИ-ассистентов открывает путь к новому уровню коллаборации человека и машины.

Заключение
DHAL — не просто инструмент обучения, а шаг к симбиозу искусственного и человеческого интеллекта. Сокращая разрыв между теорией и практикой, он делает роботов не только умнее, но и «понятнее» для людей, что критически важно для их интеграции в повседневную жизнь.


____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#робособака #робот

Pollen ROBOTICS представили Reachy2: как робот учится сортировать продукты

Современная робототехника стремится к автономности и адаптивности, и робот Reachy2 — яркий пример этого тренда. Разработанный для работы в динамичных средах, он демонстрирует впечатляющие навыки сортировки продуктов. Но как именно он получает задания и обучается? Разберемся в деталях.

От команды к действию: как робот понимает задачу
Reachy2 взаимодействует с человеком через интуитивный интерфейс. Задания поступают в виде цифровых инструкций через облачную платформу или локальную сеть. Пользователь может задать параметры сортировки: например, разделить объекты по типу (овощи/фрукты), размеру или степени спелости. Для этого робот использует комбинацию предустановленных шаблонов и машинного обучения. Важно, что система допускает кастомизацию — новые критерии можно добавить даже без глубоких знаний в программировании.

Обучение через наблюдение и практику
Изначально Reachy2 не знает, как сортировать объекты. Его «обучение» строится на двух методах:
1. Имитационное обучение: оператор демонстрирует правильные действия, а робот запоминает последовательность через систему камер и датчиков.
2. Обучение с подкреплением: совершая ошибки (например, поместив яблоко в контейнер для апельсинов), робот корректирует алгоритмы, опираясь на фидбэк-систему.

Ключевую роль играет компьютерное зрение на базе нейросетей YOLO (You Only Look Once), которое анализирует форму, цвет и текстуру объектов в реальном времени. Точность распознавания достигает 98% благодаря датасетам из тысяч изображений продуктов в разных ракурсах.

Техническая база: от сенсоров к манипуляторам
Reachy2 оснащен 7-осевыми манипуляторами с силовой обратной связью, что позволяет аккуратно захватывать даже хрупкие предметы. Лидар и RGB-камеры создают 3D-карту пространства, а встроенный ИИ прогнозирует траекторию движения, минимизируя столкновения. Интересно, что робот адаптируется к новым объектам всего за 10-15 минут демонстраций, что делает его идеальным для логистики и розницы.

Где это пригодится?
Технологии Reachy2 уже тестируют на пищевых производствах для сортировки овощей и на складах Amazon. В перспективе такие роботы смогут работать в супермаркетах или перерабатывающих комплексах, снижая нагрузку на персонал и сокращая время обработки заказов.

Заключение
Reachy2 — не просто автомат, а система, способная к самообучению. Сочетая продвинутые алгоритмы и гибкую конструкцию, он открывает новые горизонты для автоматизации рутинных задач. И это только начало: с развитием ИИ подобные роботы станут незаменимыми помощниками в самых разных отраслях.

Hugging Face представляет Reachy2: революционный робот с открытым кодом

Эта работа демонстрирует, как интеграция машинного обучения и робототехники создает решения, которые не только выполняют задачи, но и эволюционируют в процессе работы.

Компании-разработчики, Hugging Face и Pollen Robotics, предоставили открытый доступ к датасетам и моделям, использованным для обучения робота. 

________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#робот #гуманоидныйробот #reachy2

Платформа TRON1 от LimX Dynamics

Очередные достижения в управлении мобильной двухлетней платформы на видео.

Создание уникальных конфигураций на одной платформе

1. Лучшая платформа для создания алгоритмов управления движением гуманоидного робота

2. Обязательный испытательный тест для исследований искусственного интеллекта

3. Поддерживает межплатформенные исследования для разработки алгоритмов движения (опоры, ступни, мотор-колесо)

Научно-исследовательская платформа для инноваций в области роботизированного оборудования и программного обеспечения

#робот #limxdynamics

Робот-повар Zippy, способен готовить блюда на уровне мишленовских ресторанов.

Разработчики отмечают, что робот может осваивать и копировать новые рецепты после единственной демонстрации процесса приготовления.

Руками искусного робота являются манипуляторы PIPER от известного производителя AgileX.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов

#piper #робот #agileX

Вот так каждый день делай и ноги болеть не будут!

Гуманоидный робот Unitree G1 теперь умеет делать сальто вбок.
Программисты научили робота выполнять это непростое движение, создав специальные алгоритмы управления моторами.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#unitree #unitreeG1 #робот #robot #гуманоидныйробот

NVIDIA анонсировала Isaac GR00T N1 — первую открытую базовую модель для гуманоидных роботов.

Эта настраиваемая платформа позволяет создавать роботов с универсальными навыками, способных адаптироваться к разным сценариям, обучаться на минимальных данных и выполнять сложные задачи. Модель использует двухуровневую архитектуру:
- System 1 — мгновенные интуитивные реакции;
- System 2 — стратегический анализ окружения.

Обучение GR00T N1 происходит в NVIDIA Omniverse с помощью синтетических данных, что снижает зависимость от реальных экспериментов.

Сопутствующие разработки:
- Физический движок Newton (совместно с Google DeepMind и Disney) для естественной подвижности роботов;
- Инструмент GR00T Blueprint для ускоренного обучения;
- Открытый набор данных на GitHub.

Пилотные проекты уже запущены с Agility Robotics, Boston Dynamics и NEURA Robotics.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#nvidia #robot #гуманоидныйробот #humanoid

Проверили с роботом как работает mockup студия, пообщались с увлеченными людьми.
Ну что же, движемся в правильном направлении💪

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#robot #unitreeG1 #humanoid

Встречаем Fourier ActionNet Dataset

Теперь ты уже не скажешь, что не знаешь как программировать роботов.

Читаем, смотрим, делаем.

Полная последовательность действий с подкреплением.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#robot #humanoid

Робот PM01 исполнил знаменитый танец

EngineAI гуманоид PM01 исполняет знаменитый танец «Банды топора» из фильма Kung Fu Hustle. Робот оттачивает каждое движение, доказывая, что границы возможностей человекоподобных машин продолжают расширяться.

Алгоритмы инженеров EngineAI позволили PM01 достигнуть координации суставов с погрешностью всего 0,01 секунды, плавности при выполнении движений и высокой точности походки.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#Робот #PM01 #humanoid

Роботы Unitree

Будничное утро в одном из районов. Твой робот отправился на задание в магазин за покупками. Взяв робопса на прогулку, попали в утреннюю пробку на парковке пред выездом из ЖК.

Всё как обычно, ничего не меняется в мире инфраструктуры до людей, только персонажи.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#robodog #humanoid #unitreeG1

Друзья, благодарим вас за интерес к робототехнике и нашему каналу по гуманоидным и бионическим роботам, развитию этого направления!

Предлагаем вам подборку  каналов по роботизации.
По ссылке можно подписаться сразу на все каналы. ( https://news.1rj.ru/str/addlist/leGMtamMrc81Y2Qy )

У нас новые участники! Теперь с нами 29 каналов!

P.S. для администраторов других каналов по роботизации, если есть желание подключиться, пишите в личку @zimichev

Робот для медицины

Распространение роботов повсеместно, открывает новые возможности, ставит амбициозные задачи и предъявляет высокие требования к выполнению заданий роботизированными комплексами.

Калифорнийский университет провел масштабное исследование по использованию гуманоидного робота для выполнения медицинских задач.

С помощью телеуправления роботы выполнял действия медицинского персонала на манекенах и тренажерых.

Описание процесса и данные по ссылке

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#humanoid #unitreeG1 #робот

Dobot Atom: первый человекопоидный робот с ловкой манипуляцией и ходьбой с прямыми коленами

Вроде уже и не новость, а всё вместе звучит как прорыв для производителя промышленных манипуляторов, коботов.

Основанная в 2015 году, компания Dobot является одним из ведущих мировых поставщиков роботов для совместной работы и создателем роботизированных рук-манипуляторов.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#робот #гуманоидныйробот #dobotAtom

Устойчивость гуманоидного робота Booster T1

Гуманоидные роботы, имитирующие человеческую анатомию, открывают новые горизонты в сервисе, медицине и промышленности. Однако их главная проблема — устойчивость. В отличие от человека, роботу сложно адаптироваться к динамической среде: неровным поверхностям, толчкам или изменению нагрузки.

Сложности разработки
Основная задача — поддержание вертикального положения. Человек балансирует благодаря вестибулярному аппарату и мышцам, а робот требует сложной системы сенсоров и алгоритмов. Первая проблема — распределение массы: даже небольшой сдвиг центра тяжести может привести к падению. Вторая — обработка внешних воздействий, например, толчков или скольжения. Третья — энергоэффективность: постоянная коррекция позы расходует ресурсы.

Как решают задачу?
1. Сенсоры и обратная связь. Гироскопы, акселерометры и датчики давления в «стопах» отслеживают положение в реальном времени. Например, робот Boston Dynamics Atlas использует систему LiDAR для анализа окружения.
2. Алгоритмы баланса. PID-регуляторы и методы машинного обучения прогнозируют движения и корректируют позу. Нейросети учатся имитировать человеческую походку, адаптируясь к новым условиям.
3. Механическая стабилизация. Гибридные приводы с пружинами гасят вибрации, а подвижные суставы перераспределяют вес. В Honda ASIMO применяют «мягкие» колени, снижающие нагрузку при ходьбе.

Современные решения уже позволяют роботам подниматься по лестницам или бегать, но идеальной устойчивости пока нет. Ключевой тренд — интеграция ИИ для прогнозирования сбоев и упреждающей коррекции. Успех в этой области приблизит эру гуманоидов, способных работать рядом с людьми в любых условиях.

____________________________________

👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов


#робот #гуманоидныйробот #humanoid #boosterT1