تسعى شركة Humanoid، الناشئة في لندن، إلى تقليص دورة تطوير الروبوتات التقليدية من 18 إلى 24 شهرًا إلى سبعة أشهر فقط مع إطلاقها لنموذج HMND 01 Alpha.
تتبع شركة Humanoid نهجًا يعتمد على المحاكاة أولاً باستخدام NVIDIA Isaac Lab وIsaac Sim. | الائتمان: Humanoid
من خلال الانتقال من المفهوم إلى نموذج أولي وظيفي لنظام HMND 01 في سبعة أشهر، تحاول الشركة الناشئة ومقرها لندن، Humanoid، ضغط دورة تطوير الأجهزة الروبوتية التقليدية التي تستغرق من 18 إلى 24 شهرًا.
تخضع روبوتات HMND 01 Alpha، التي تشمل منصات بحثية ذات عجلات وأخرى ثنائية الساقين، حاليًا للاختبارات الميدانية وعروض إثبات المفهوم.
المكون المركزي لسرعة هذا التطوير هو مجموعة البرمجيات والأجهزة المتكاملة التي توفرها NVIDIA.
الحوسبة الحافة والنماذج الأساسية تقلل التعقيد
يستخدم HMND 01 Alpha منصة NVIDIA Jetson Thor كمنصة الحوسبة الحافة الرئيسية. بالنسبة للمطورين، يمثل الانتقال إلى Thor خطوة نحو توحيد بنية الروبوت الداخلية.
من خلال تشغيل نماذج الأساس الروبوتية الكبيرة مباشرة على الحافة، زعمت Humanoid أنها قللت من تعقيد توصيلات النظام وسهلت إمكانية الخدمة الميدانية.
تسمح القدرة الحاسوبية للمنصة بتنفيذ نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء (VLA) على الجهاز. أفادت Humanoid أن استخدام بنية NVIDIA AI لتدريب هذه النماذج قد قلل من أوقات المعالجة بعد التدريب إلى عدة ساعات، مما يسرع حلقة التكرار بين جمع البيانات والنشر.
تتمتع Humanoid بخط أنابيب يعتمد على المحاكاة أولاً
يعتمد سير العمل في تطوير Humanoid على خط أنابيب من المحاكاة إلى الواقع (Sim2real) مبني على NVIDIA Isaac Lab وIsaac Sim. يستخدم فريق الهندسة في Isaac Lab لتدريب سياسات التعلم المعزز (RL) للحركة والتلاعب.
تسمح بيئة التدريب الافتراضية للفريق بتطوير ونشر سياسة جديدة من الصفر على الأجهزة الفيزيائية في حوالي 24 ساعة.
لسد الفجوة بين المحاكاة والعالم الحقيقي، طورت الشركة نظام تحقق مخصص يتضمن الأجهزة في الحلقة (HIL).
من خلال إنشاء توائم رقمية تستخدم نفس واجهات البرمجيات مثل روبوتات HMND 01 الفيزيائية، يمكن للمهندسين اختبار البرمجيات الوسيطة، وأنظمة التحكم، وإعدادات التشغيل عن بعد في بيئة افتراضية قبل تشغيلها على الأجهزة.
تستخدم هذه البيئة أيضًا للتحقق من السياسات المتعلقة بالملاحة والتحديد المتزامن للموقع (SLAM).
يستخدم المهندسون تحسين الأجهزة المعتمد على الفيزياء
تستخدم المحاكاة كأداة للهندسة الميكانيكية بدلاً من مجرد التحقق من البرمجيات. خلال تصميم الروبوت الثنائي الساقين، قام مهندسو Humanoid بتقييم ستة تكوينات مختلفة للساقين داخل Isaac Sim.
من خلال تحليل متطلبات العزم، وتوزيع الكتلة، وثبات المفاصل في البيئة الافتراضية، قالت الشركة إن فريقها قد قام بتحسين اختيار المحركات وقوة المفاصل قبل تصنيع النماذج الفيزيائية.
مكنت هذه الطريقة من تحسين موضع المستشعرات والكاميرات بناءً على بيانات الإدراك المحاكاة، مما قلل من خطر النقاط العمياء أو التداخل في البيئات الصناعية الحقيقية.
ساهمت القدرة على تحليل القوى والحركة افتراضيًا في أداء الروبوتات خلال عرض إثبات مفهوم حديث مع مورد السيارات Schaeffler.
الهدف هو الانتقال إلى معايير محددة بالبرمجيات
قالت Humanoid إن أحد مفاهيمها الأساسية هو الانتقال بعيدًا عن معايير الاتصال الصناعية القديمة نحو الشبكات الحديثة. تتعاون الشركة مع NVIDIA لتطوير نظام شبكات الروبوتات.
قال Jarad Cannon، المدير الفني لشركة Humanoid: “تساعد منصة تطوير الروبوتات المفتوحة من NVIDIA الصناعة على تجاوز معايير الاتصال الصناعية القديمة والاستفادة القصوى من قدرات الشبكات الحديثة”.
وأضاف: “نحن نعمل حاليًا عن كثب مع NVIDIA وشركاء آخرين على نظام شبكات روبوتات جديد مبني على Jetson Thor وHoloscan Sensor Bridge. نعتقد أن هذا المعيار المفتوح الذي تم تطويره بشكل مشترك للروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدث تأثيرًا كبيرًا عبر الصناعة. معًا، يمكننا فتح الطريق أمام الروبوتات المحددة بالبرمجيات”.
تنمو المنظمة مع نشر HMND 01
تأسست Humanoid في عام 2024 على يد Artem Sokolov، وتوظف الآن أكثر من 200 مهندس وباحث عبر مكاتب في لندن وبوسطن وفانكوفر. بينما تظل الروبوتات الثنائية الساقين أداة للبحث والتطوير لتطبيقات منزلية مستقبلية، فإن النسخة ذات العجلات من HMND 01 تهدف للاستخدام الصناعي الفوري.
تبلغ تقارير الشركة حاليًا عن 20500 طلب مسبق ولديها ثلاث برامج تجريبية نشطة. تركز Humanoid على إدخال هذه الأنظمة في البيئات التشغيلية مبكرًا لجمع بيانات الأداء والتكرار على البنية المعمارية المحددة بالبرمجيات.
مقارنة بين نسختي HMND 01 Alpha ذات العجلات والثنائية الساقين
SpecificationHMND 01 Alpha (Wheeled)HMND 01 Alpha (Bipedal)
Primary DeploymentIndustrial Logistics & WarehousingService R&D & Household Apps
Locomotion4-Wheel High-Stability Base2-Leg Dynamic Balance
Degrees of Freedom29 DoF (Torso + Arms)29 DoF (Full Body)
Compute EngineNVIDIA Jetson ThorNVIDIA Jetson Thor / Orin AGX
Max Speed7.2 km/h (4.4 mph)5.4 km/h (3.4 mph)
Payload Capacity15 kg (Bimanual)15 kg (Bimanual)
Vision System360° RGB + Dual Depth Sensors6x RGB + Dual Depth Sensors
Power Management8 Hours (Auto-Charging)3–4 Hours (Swappable Battery)
Height220 cm179 cm
Dev Cycle (Alpha)7 Months5 Months
مع أكثر من 20500 طلب مسبق، تواصل Humanoid الابتكار في مجال الروبوتات، مما يمهد الطريق لمستقبل مليء بالروبوتات الذكية.
