全球首次以「电驱机器人」打破波士顿动力空翻专利的那家机器人公司,不藏了!
除了在咖啡馆中进行高精度自主咖啡拉花,它还能为工厂员工分发夜宵、在室内外场景担任领路员。
正式介绍一下,背后公司MagicLab,专注于通用机器人技术和AI技术,听说走的还是全球化路线。
人形机器人只是它们产品线里的一员,仿生四足机器人、工业四足机器人、通用人形机器人等,都是此公司计划中(并且正在推进)的一部分。
在生产车间内执行清洁设备的性能测试,效率提高了30%,同时减少了70%的人工干预需求。
MagicLab团队主攻机器人核心力矩电机关节、机械臂、足式机器人等通用机器人核心技术。
力矩电机关节模组设计致⼒于提⾼电机的功率密度⽐和转矩密度,包括谐波模组关节、直线模组关节,以及⼩型和微型伺服单元。
自研D190关节模组额定输出力矩达150Nm,最高输出则超过525Nm,可在110RPM的转速下工作,高功率的关节配合上为空翻特别设计的驱动器,能够应对空翻过程中反电势波动产生的瞬间高电压和低压。
机器人的机械结构设计中还调整了机器人的重量分布,将大部分重量集中在大腿根部,减少了摆动腿部过程中的惯量。
在跳跃和翻转过程中机器人可快速调整重心,保持稳定并成功着陆,还能保持敏捷性和精确控制。
自研还有一个好处是可以整体考虑软件与硬件的协同优化,用相对低成本的硬件发挥出可用的运控能力,不断迭代落地,降低成本。
算法上,团队应⽤多模态的⼤模型,基于⼤模型的通识能力,能够应对复杂场景中的多任务的物理表征感知和客观物理事实理解,并形成类人的行为决策。
全身控制大模型⽅⾯,基于强化学习的运控小模型和基于技能库的操作小模型,可以充分解耦环境和对象、自身执行体、操作物理特性,以做出仿人化的柔顺、鲁棒、通用的全身控制。
最后,通过图形化界⾯,结合以上两个⼤模型,⽤户能轻松设计和部署机器⼈应⽤,实现多模态的⼈机交互、场景任务感知与⾃主决策。
从具体例子来看,机器人咖啡拉花要克服的难点,不仅是要会简单拉花,团队表示之后还想让机器人能复刻咖啡大师的手艺。
它需要在开放空间里与人进行交互,这在某种程度上预示着它所处的空间位置和运动轨迹会有许多不确定性,同时需要识别不一样的材质及尺寸的工具。
作为人形产业链中的核心零部件,灵巧手也是团队重点开发的硬件,该方向团队采取了分代迭代的策略:
基础版本是11自由度设计,其中有6个主动自由度。拇指分布两个主动⾃由度,可⽤于弯曲和侧摆,使得灵巧⼿可以模仿⼈类⼿部的各种动作,包括握拳、张开、指向、捏取、拨弄等。
此外还引⼊了⼒控制和指尖触觉感知,通过本体的⼒矩传感器反馈来实现精确控制。⽆论是什么形状、⼤⼩和材质的物体,哪怕是脆弱、滑动或者变形的物品,也能轻松抓取。
面对当下的发展阶段和未来观望,MagicLab将人形机器人场景落地级别分为M0-M4五个阶段。
从研发角度,很多人可能会不计成本地去堆砌一些软硬件,没有做任何清晰的成本控制,即使有人从科研的角度进行购买,但也没有很好的方法真正进行商业落地。
到了M1,这阶段的人形机器人比较像是一个实习生,针对特定的商用和工业场景的局部做一些应用。
从研发角度来看,M1阶段已能基于特定场景、特定任务等需求做产品和成本的优化;但泛化性远远不足,因此不太能可以称为一个真正实用的产品,也非常容易陷入商业化难题。
这个级别的产品需要能在特定的商用和工业场景中,实现场景闭环,也就是真正能替人去干一些事。
采购方可以算一笔采用人形机器人硬件和人力成本的经济账,来判断商业化可行性。
“但我们充分认知到,要实现这个目标之前,还需要对大模型及硬件的泛化能力做充分提升。”MagicLab研发负责人周扬说,要到达此阶段,整个行业都还要花费巨量时间去探索。
最高等级M4,MagicLab称之为物理世界的Siri,即真正的通用机器人。
不过,M4级别的人形机器人必须通用、完全融入社会,说不定闲时可以出门打工赚钱(???)。
目前自家旗下的人形机器人目前处于M1向M2进化的过渡阶段,同时着力推动M2级别的落地。
迄今为止,已发展成了100多人的团队。成员来自全球,其中80%以上为研发人员。
团队主攻机器人核心力矩电机关节、机械臂、足式机器人等通用机器人核心技术,在算法层面也小有成就,如运控算法、导航算法、视觉与AI算法等。
在与MagicLab研发负责人周扬及首席战略官Ivan的交流中,量子位获悉,该团队一心一意就一件事——
除了深耕技术探讨研究,我们同样重视技术×商业的力量,不断地探索技术的应用场景、做好产品的工程化。
我们相信,随着灵巧手、人形机器人等通用本体的成熟量产,通用人形机器人一定也能获得商业经济价值上的正向反馈。
整个团队非常希望可以用机器人技术结合产业,把机器人的价值成指数级的放大。
并且,因为MagicLab觉得单纯做机器人设备公司,想象力过于有限,所以他们用“机器人+”来对自己定位。