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Ya disponible: Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite para la investigación en IA integrada
La creación de robots capaces comienza con mejores demostraciones humanas.
La nueva plataforma Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite es una plataforma de teleoperación bimanual portátil diseñada para ayudar a investigadores, desarrolladores y equipos de robótica a pasar más rápidamente de la demostración humana al aprendizaje robótico y la validación de tareas en el mundo real.
Al combinar el robot de doble brazo Agility A2 con el sistema de exoesqueleto portátil ExoArm-7, esta solución permite la captura de movimientos humanos naturales, la recopilación sincronizada de datos multimodales, el entrenamiento de modelos y la inferencia robótica en tiempo real dentro de un flujo de trabajo integrado.
Para la investigación en IA encarnada, el aprendizaje por imitación y el desarrollo de la visión, el lenguaje y la acción, proporciona una vía más directa para "mostrar" a un robot cómo realizar una tarea y construir una política autónoma que pueda ejecutarla.
¿Qué problema resuelve el conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA?
Recopilar datos de alta calidad para el aprendizaje robótico suele ser un proceso lento y difícil.
Las configuraciones tradicionales de teleoperación pueden requerir controladores independientes, dispositivos de seguimiento externos, cámaras sincronizadas manualmente y software personalizado. Esto aumenta el tiempo de configuración y dificulta la obtención de demostraciones consistentes para el entrenamiento de la IA.
La suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA reúne estos elementos en una plataforma preconfigurada.
Los operadores visten el exoesqueleto ExoArm-7 y controlan el robot mediante movimientos naturales del brazo. El sistema captura el movimiento humano sincronizado, información sobre el estado del robot, datos visuales RGB-D y nubes de puntos, creando un conjunto de datos más completo para el aprendizaje por imitación y el entrenamiento del robot basado en VLA.
En lugar de crear un flujo de trabajo de recopilación de datos desde cero, los equipos pueden centrarse en la tarea en sí: agarre, clasificación, inserción, ensamblaje, transporte y otros escenarios de manipulación reales.
¿Cómo mejora la teleoperación mediante dispositivos portátiles la captura de demostraciones humanas?
El exoesqueleto portátil ExoArm-7 está diseñado para un control bimanual más natural e intuitivo.
Con 14 grados de libertad y una latencia de captura de movimiento inferior a 20 ms , el sistema portátil mapea los movimientos del brazo del operador al robot de doble brazo Agility A2 en tiempo real. Esto hace que la teleoperación se sienta más como demostrar una tarea directamente que como controlar un robot a través de una interfaz remota convencional.
Para los investigadores, esto significa que las demostraciones humanas pueden recopilarse con mayor continuidad y precisión.
En los flujos de trabajo de aprendizaje robótico, esto significa que el robot puede capturar no solo información visual, sino también los patrones de movimiento que hay detrás de cada acción: cómo se aproxima a un objeto, cómo se coordinan los brazos, cómo se ajusta un agarre y cómo se completa una tarea.
Estas demostraciones de alta fidelidad pueden servir de base para el aprendizaje por imitación, el entrenamiento en políticas, los experimentos de aprendizaje por refuerzo y la generación de conjuntos de datos VLA.
¿Qué puede hacer el robot de doble brazo?
El elemento central del sistema es el robot de doble brazo Agility A2, que cuenta con dos brazos robóticos de 7 grados de libertad para una manipulación bimanual similar a la humana.
Cada brazo soporta una carga útil nominal de 5 kg y una carga útil máxima de hasta 12 kg , lo que permite a la plataforma realizar una amplia gama de tareas de investigación y validación. Desde la recogida y colocación hasta el ensamblaje, la inserción, la manipulación y las operaciones coordinadas con ambos brazos, el sistema está diseñado para la investigación práctica de la manipulación, en lugar de limitarse a demostraciones de tareas individuales.
El diseño de doble brazo resulta especialmente valioso para tareas que requieren coordinación entre ambas manos, como estabilizar un objeto con un brazo mientras se manipula con el otro.
Esto hace que la plataforma sea idónea para estudiar cómo los robots pueden aprender habilidades de manipulación complejas a partir de demostraciones humanas.
¿Cómo captura el sistema los datos visuales y espaciales?
El aprendizaje robótico requiere más que solo datos de movimiento.
El conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA incluye una cámara de cabeza Intel D435 y dos cámaras de muñeca Intel D405 integradas en los conjuntos de pinzas de visión. En conjunto, estas cámaras proporcionan datos RGB-D sincronizados e información de nube de puntos desde perspectivas tanto generales como de manipulación a corta distancia.
La cámara situada en la cabeza capta el espacio de trabajo más amplio, mientras que las cámaras de las muñecas observan las interacciones críticas cerca de las pinzas.
Este enfoque multicámara ayuda a crear conjuntos de datos más completos para la percepción visual, la comprensión de objetos, la planificación de agarres y el aprendizaje de acciones. Además, ofrece a los investigadores mayor flexibilidad al estudiar cómo las políticas de los robots responden a los cambios en la posición de los objetos, la disposición del espacio de trabajo y las condiciones de manipulación.
¿Puede soportar un flujo de trabajo VLA completo?
Sí. La plataforma está diseñada como un flujo de trabajo de IA integrado de extremo a extremo, en lugar de ser solo un dispositivo de teleoperación.
Gracias al marco de código abierto LeRobot , el paquete de software admite la captura de demostraciones humanas, la adquisición de datos sincronizada, la generación de conjuntos de datos, los flujos de trabajo de entrenamiento, la inferencia de modelos y la ejecución autónoma de tareas.
El sistema incluye un entorno de software preconfigurado OpenarmX-LeRobotVLA , lo que ayuda a los equipos a comenzar el desarrollo con menos trabajo de integración.
La inferencia ACT es compatible de forma predeterminada. Con configuraciones de controlador de mayor rendimiento, la plataforma también admite modelos VLA avanzados, incluidos SmoLVLA, Pi0, Pi0.5 y XVLA .
Esto proporciona a los investigadores un entorno práctico para probar diferentes enfoques de aprendizaje, comparar políticas y validar si un modelo de IA puede transferirse de las demostraciones recopiladas a la ejecución real por parte de un robot.
¿Qué herramientas y ecosistemas de desarrollo son compatibles?
El conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA está diseñado para equipos que necesitan flexibilidad en investigación, simulación y despliegue.
Es compatible con un amplio ecosistema de desarrollo de robótica, que incluye:
- ROS2 y control de ROS2
- NVIDIA Isaac Sim
- MuJoCo
- Planificación de movimiento MoveIt
- Modelado de robots URDF
- Desarrollo con Python y C++
- Cinemática inversa y optimización de trayectorias
Gracias a la compensación de gravedad, la comunicación CANFD, la expansión USB de alta velocidad y una estación de trabajo de control dedicada, el sistema proporciona una base estable para sensores sincronizados, control en tiempo real y experimentos de movimiento repetibles.
La estación de trabajo estándar está equipada con un procesador AMD Ryzen 9 Pro, 16 GB de RAM y una unidad SSD de 1 TB, con configuraciones superiores disponibles para cargas de trabajo VLA más exigentes.
¿Para quién se ha creado esta plataforma?
El conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA es ideal para:
- Universidades y programas de formación en robótica
- Laboratorios de IA encarnada y aprendizaje robótico
- Investigadores de IA que crean conjuntos de datos de aprendizaje por imitación o VLA.
- Equipos de I+D industrial que validan flujos de trabajo de manipulación
- Empresas emergentes de robótica desarrollan demostraciones rápidas de prueba de concepto.
- Equipos que exploran el aprendizaje robótico mediante simulación y aplicación práctica
Ya sea que el objetivo sea recopilar datos de demostración, enseñar la manipulación con dos brazos, evaluar nuevas políticas o validar rápidamente un concepto de aprendizaje robótico, el sistema ofrece una ruta integrada desde el movimiento humano hasta la ejecución autónoma.
¿Por qué elegir el conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA?
El desarrollo de la IA integrada requiere más que un brazo robótico capaz. Requiere una forma fiable de recopilar demostraciones significativas, conectar la percepción visual con la acción, entrenar modelos de aprendizaje y probar los resultados en el mundo real.
La suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA reúne estos pasos fundamentales en una plataforma de teleoperación portátil de doble brazo.
Desde la captura de movimiento humano natural hasta la visión RGB-D sincronizada, desde la generación de conjuntos de datos VLA hasta la inferencia de robots autónomos, está diseñado para ayudar a los equipos de robótica a reducir el tiempo de integración y acelerar la experimentación.
Transforme la demostración humana en capacidad robótica con el conjunto Agility A2 + ExoArm-7 VLA.
