Humanoider Roboter auf Basis eines LBM

Humanoide Roboter erfordern bislang eine aufwändige manuelle Programmierung jeder einzelnen Aufgabe. Das limitiert sowohl Anpassungsfähigkeit als auch Skalierbarkeit – insbesondere bei komplexen Interaktionen zwischen Bewegung und Manipulation in realen Umgebungen.

Mittels Large Behavior Models (LBMs) kann ein humanoider Roboter wie Atlas durch wenige menschliche Demonstrationen ein breites Spektrum komplexer Aufgaben autonom lernen und ausführen. Ein einzelnes neuronales Netz steuert den gesamten Körper – einschließlich Gleichgewicht, Laufen, Heben und Manipulation.With Large Behavior Models (LBMs), a humanoid robot like Atlas learns and autonomously performs a wide range of complex tasks based on a few human demonstrations. A single neural network controls the entire body, including locomotion, balance, lifting, and manipulation.

Quelle: Toyota Research Institute (TRI)

• Schnellere Integration neuer Fähigkeiten ohne Programmierung

• Ganzkörper-Kontrolle für realitätsnahe Interaktionen

• Skalierbare Entwicklung generalistischer Assistenzroboter