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Lancement : Suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA pour la recherche en IA incarnée
La construction de robots performants commence par de meilleures démonstrations humaines.
La nouvelle suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA est une plateforme de téléopération bimanuelle portable conçue pour aider les chercheurs, les développeurs et les équipes de robotique à passer plus rapidement de la démonstration humaine à l'apprentissage robotique et à la validation des tâches en situation réelle.
En combinant le robot à deux bras Agility A2 avec le système d'exosquelette portable ExoArm-7, cette solution permet la capture de mouvements humains naturels, la collecte de données multimodales synchronisées, l'entraînement de modèles et l'inférence robotique en temps réel au sein d'un flux de travail intégré.
Pour la recherche en IA incarnée, l'apprentissage par imitation et le développement de la vision-langage-action, elle offre un chemin plus direct entre le fait de « montrer » à un robot comment effectuer une tâche et la construction d'une politique autonome capable de l'exécuter.
Quel problème résout la suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA ?
La collecte de données de haute qualité pour l'apprentissage robotique est souvent lente et difficile.
Les systèmes de téléopération traditionnels peuvent nécessiter des contrôleurs distincts, des dispositifs de suivi externes, des caméras synchronisées manuellement et des pipelines logiciels personnalisés. Cela allonge le temps de configuration et complique l'obtention de démonstrations cohérentes pour l'entraînement de l'IA.
La suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA réunit ces éléments dans une plateforme préconfigurée.
Les opérateurs portent l'exosquelette ExoArm-7 et contrôlent le robot par des mouvements naturels des bras. Le système capture les mouvements humains synchronisés, les informations sur l'état du robot, les données visuelles RGB-D et les nuages de points, créant ainsi un ensemble de données plus riche pour l'apprentissage par imitation et la formation du robot basée sur l'analyse visuelle des langages (VLA).
Au lieu de créer un flux de travail de collecte de données à partir de zéro, les équipes peuvent se concentrer sur la tâche elle-même : préhension, tri, insertion, assemblage, transport et autres scénarios de manipulation réels.
Comment la téléopération portable améliore-t-elle la capture de démonstrations humaines ?
L'exosquelette portable ExoArm-7 est conçu pour un contrôle bimanuel plus naturel et intuitif.
Avec 14 degrés de liberté et une latence de capture de mouvement inférieure à 20 ms , ce système portable retranscrit en temps réel les mouvements du bras de l'opérateur au robot à deux bras Agility A2. L'expérience de téléopération s'apparente ainsi davantage à une démonstration directe qu'au contrôle d'un robot via une interface distante classique.
Pour les chercheurs, cela signifie que les démonstrations humaines peuvent être recueillies avec une plus grande continuité et une plus grande précision.
Pour les flux de travail d'apprentissage robotique, cela signifie que le robot peut capturer non seulement des informations visuelles, mais aussi les schémas de mouvement qui sous-tendent chaque action : comment un objet est approché, comment les bras se coordonnent, comment une prise est ajustée et comment une tâche est accomplie.
Ces démonstrations haute fidélité peuvent ensuite servir de support à l'apprentissage par imitation, à la formation de politiques, aux expériences d'apprentissage par renforcement et à la génération d'ensembles de données VLA.
Que peut faire le robot à deux bras ?
Au cœur de cette suite se trouve le robot à double bras Agility A2, doté de deux bras robotiques à 7 degrés de liberté pour une manipulation bimanuelle semblable à celle de l'homme.
Chaque bras supporte une charge utile nominale de 5 kg et une charge utile maximale de 12 kg , permettant à la plateforme de gérer un large éventail de tâches de recherche et de validation. Du prélèvement et du placement à l'assemblage, l'insertion, la manipulation et les opérations coordonnées à deux bras, le système est conçu pour la recherche pratique en manipulation et non uniquement pour des démonstrations ponctuelles.
La conception à double bras est particulièrement précieuse pour les tâches qui nécessitent une coordination entre les deux mains, comme stabiliser un objet d'un bras tout en le manipulant de l'autre.
Cela rend la plateforme particulièrement adaptée à l'étude de la manière dont les robots peuvent apprendre des compétences de manipulation complexes à partir de démonstrations humaines.
Comment le système capture-t-il les données visuelles et spatiales ?
L'apprentissage robotique nécessite plus que de simples données de mouvement.
La suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA comprend une caméra de tête Intel D435 et deux caméras de poignet Intel D405 intégrées aux systèmes de préhension visuelle. Ensemble, ces caméras fournissent des données RGB-D synchronisées et des informations de nuage de points, aussi bien en vue d'ensemble qu'en vue rapprochée.
La caméra frontale capture l'espace de travail élargi, tandis que les caméras au poignet observent les interactions critiques à proximité des pinces.
Cette approche multicaméra permet de créer des ensembles de données plus riches pour la perception visuelle, la compréhension des objets, la planification de la préhension et l'apprentissage par l'action. Elle offre également aux chercheurs une plus grande flexibilité pour étudier comment les politiques des robots réagissent aux changements de position des objets, à la configuration de l'espace de travail et aux conditions de manipulation.
Peut-il prendre en charge un flux de travail VLA complet ?
Oui. La plateforme est conçue comme un flux de travail d'IA incarnée de bout en bout, et non comme un simple dispositif de téléopération.
Propulsée par le framework open-source LeRobot , la suite prend en charge la capture de démonstrations humaines, l'acquisition de données synchronisée, la génération d'ensembles de données, les flux de travail d'entraînement, l'inférence de modèles et l'exécution autonome des tâches.
Le système est livré avec un environnement logiciel préconfiguré OpenarmX-LeRobotVLA , permettant aux équipes de démarrer le développement avec moins de travail d'intégration.
L'inférence ACT est prise en charge par défaut. Avec des configurations de contrôleur plus performantes, la plateforme prend également en charge les modèles VLA avancés, notamment SmoLVLA, Pi0, Pi0.5 et XVLA .
Cela offre aux chercheurs un environnement pratique pour tester différentes approches d'apprentissage, comparer les politiques et valider si un modèle d'IA peut passer des démonstrations collectées à l'exécution réelle par un robot.
Quels outils et écosystèmes de développement sont pris en charge ?
La suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA est conçue pour les équipes qui ont besoin de flexibilité dans les domaines de la recherche, de la simulation et du déploiement.
Il soutient un vaste écosystème de développement robotique, comprenant :
- ROS2 et contrôle ROS2
- NVIDIA Isaac Sim
- MuJoCo
- Planification de mouvement MoveIt
- Modélisation de robots URDF
- Développement Python et C++
- Cinématique inverse et optimisation de trajectoire
Grâce à la compensation de gravité, la communication CANFD, l'extension USB haute vitesse et un poste de travail de contrôle dédié, le système offre une base stable pour les capteurs synchronisés, le contrôle en temps réel et les expériences de mouvement répétables.
La station de travail standard est équipée d'un processeur AMD Ryzen 9 Pro, de 16 Go de RAM et d'un SSD de 1 To, avec des configurations supérieures disponibles pour les charges de travail VLA plus exigeantes.
À qui s'adresse cette plateforme ?
La suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA est idéale pour :
- Universités et programmes d'enseignement de la robotique
- Laboratoires d'IA incarnée et d'apprentissage robotique
- Les chercheurs en IA qui créent des ensembles de données d'apprentissage par imitation ou VLA
- Équipes de R&D industrielles validant les flux de travail de manipulation
- Start-ups de robotique développant des démonstrations de faisabilité rapides
- Des équipes explorent l'apprentissage robotique de la simulation au réel
Que l'objectif soit de collecter des données de démonstration, d'enseigner la manipulation à deux bras, d'évaluer de nouvelles politiques ou de valider rapidement un concept d'apprentissage robotique, le système offre un chemin intégré allant du mouvement humain à l'exécution autonome.
Pourquoi choisir la suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA ?
Le développement de l'IA incarnée ne se limite pas à un bras robotisé performant. Il requiert une méthode fiable pour recueillir des démonstrations pertinentes, relier la perception visuelle à l'action, entraîner des modèles d'apprentissage et tester les résultats en situation réelle.
La suite Agility A2 + ExoArm-7 VLA réunit ces étapes critiques dans une seule plateforme de téléopération portable à deux bras.
De la capture de mouvements humains naturels à la vision RGB-D synchronisée, de la génération d'ensembles de données VLA à l'inférence robotique autonome, il est conçu pour aider les équipes de robotique à réduire le temps d'intégration et à accélérer l'expérimentation.
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