❓ В личку задали вопрос: «Почему цифры в двух нижних абзацах не бьются? А, чёрт, баля, попутал что ли?».

❗️ Отвечаем на предъяву чётко и ровно: цифры бьются — просто в двух абзацах используются разные делители! 

1️⃣ В одном P/E (price-to-earnings ratio, отношение стоимости компании к её чистой прибыли).

2️⃣ А в другом капитализация сравнивается с P/S (price-to-sales ratio, отношение стоимости компании к её годовой выручке).

Итого имеем капитализацию около $9 млрд, выручку — около $250 млн, чистую прибыль — примерно $41 млн.

То есть инвесторы оценили Unitree примерно:

✅ в 36 годовых выручек;
✅ в 219 годовых чистых прибылей.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Экономика

🤩 Помните знаменитую сцену из фильма «Малыш-каратист», где главному герою травмируют колено — и он, удерживая баланс на одной ноге, всё же побеждает в финальном бою на турнире? Олды всплакнут

🦿Так вот, наши любимые гуманоиды уже отлично могут и в кунг-фу, и в каратэ — пробьют вертушку, сделают сальтуху и т.д. Но… Ни один робот до недавних пор не умел стоять и держать равновесие на одной ноге! 

Все как один современные универсальные политики управления, такие как SONIC, Humanoid-GPT, HoloMotion, MOSAIC, ProtoMotions, TWIST, GMT и OmniXtreme — не смогли в испытаниях чисто удержать ни одну из 90 одноопорных поз. 

⚙Да, многие роботы не падали, однако спасались, подпрыгивая на опорной ноге или слегка касаясь второй пола. Короче говоря, они хитрили и восстанавливали равновесие методом «сделаю вид, что так и было задумано».

🌟 И вот недавно ушлые китайцы из Пекинского университета и тут добились прогресса. Они придумали особый трюк — отслеживать capture point, или экстраполированный центр масс.

👀 Подробности и объяснения, которые никто не читает тут ⬇️

Обычный центр масс говорит, где сосредоточена масса робота сейчас, а capture point учитывает ещё и скорость её движения. Поэтому одно и то же положение центра масс у края стопы может означать как «я стабилизируюсь», так и «я уже лечу лицом в пол».

Беда в том, что для вычисления этого показателя обычно нужна абсолютная линейная скорость основания робота, которую штатные датчики того же Unitree G1 напрямую не измеряют.

И тут авторы проворачивают математический финт: выражают положение и скорость центра масс относительно опорной стопы. И тогда неизвестная абсолютная скорость основания сокращается в формулах. 

Зато остаются данные энкодеров суставов, гироскопа и направления силы тяжести из инерциального измерительного модуля, а также кинематическая и массовая модель.

❗️В итоге робот без единого нового сенсора начинает «чувствовать», в какую сторону теряет равновесие.

👀 Дальше — чистая биомеханика, переложенная на язык функций вознаграждения ⬇️

Гуманоида штрафуют не только за выход capture point за край стопы, но и за приближение к нему. Защитная зона составляет 2 см при одной опоре и 3 см при двух.

Кроме того, система оценивает время до пересечения границы: если оно становится меньше 0,3 секунды в одноопорной фазе, штраф включается заранее.
 
В системе также воспроизведена человеческая иерархия коррекций: сильнее всего ограничивают резкие изменения команд голеностопу, слабее — колену, а для тазобедренного сустава отдельного штрафа такого типа вообще нет.

Зато есть штраф за «дрожь» (jerk) — резкие высокочастотные изменения управляющего действия. 

🪩 Теперь осталось добавить к этому динамическое CoM-наблюдение, отслеживание траектории и контактные ограничения, — и получаем новую политику FDDC (First Deployable Dynamic-CoM), благодаря которой любой гуманоид может сдать тест гаишнику, у которого сломался алкотестер! 

👀 Ну ладно, не всё так радужно, ведь проверяли новую политику в том же унифицированном sim-to-sim-бенчмарке одноопорного равновесия, что и другие политики ⬇️

Тут FDDC чемпион — чисто удержала 86 из 90 ранее не показанных ей движений при 95,6% успешных попыток, трёх коррекциях и единственном падении. Главным элементом оказался именно динамический центр масс: без него успешность падала до 55,6%, а при имитации сенсорного шума — с 62,2% до 8,6%. 

И таки да, политику без дополнительной дистилляции перенесли на реальный Unitree G1, где робот продемонстрировал несколько одноопорных поз. Но полноценной статистики физических испытаний пекинские инженеры пока не опубликовали.

Почитать препринт на ArXiv
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника, #Глубокое_обучение #Гуманоидные_роботы #Искусственный_интеллект #Воплощенный_ИИ

😘 Коты сначала занимают коробку, потом квартиру, а затем — шестикоординатный манипулятор!

🐈 🤖 Японский мейкер под ником yo_michi собрал Atom_Nyarm — робокота, в котором манипулятор SO-ARM101 из экосистемы LeRobot играет роль тела, а миниатюрный  настольный робот Stack-chan K151 дает ему мозг, характер и привычку подозрительно мило махать лапками.

🐈 ⚙️ Главный инженерный трюк в том, что Stack-chan K151 даже не пришлось перепрошивать. Дополнительный контроллер AtomS3R подключён к линии его шейных сервоприводов одним сигнальным проводом (плюс общая земля) и только слушает команды. 

🐈 🧠 Передающая линия контроллера вообще не соединена с роботом, поэтому вмешаться в его работу мост физически не может. Stack-chan не подозревает, что его прослушивают, и что у него появилась огромная дополнительная конечность в виде «кошки.

🐈 😍 Когда оригинальный робот получает команду повернуть или наклонить голову, AtomS3R перехватывает пакет, переводит его из протокола маленьких сервоприводов в формат SO-ARM101 и формирует согласованные команды для приводов шестиосевого манипулятора.

🐈🫂 Так робокот воспроизводит движения, сопровождающие анимации, танцы и голосовые сценарии Stack-chan, который тоже крутится в такт.

🐈 😎 Поскольку команды игрушечного робота теперь управляют гораздо более мощным механизмом, разработчик добавил отдельный контур безопасности: ограничения углов и скорости, сторожевой таймер, аварийную остановку, автоматическую парковку при потере связи и блокировку опасных записей в память сервоприводов.

Усилие захвата ограничено 10% — лапы не должны больно щипаться, хотя из-за этого фактическая амплитуда некоторых движений достигает лишь около 30% заданной.

🐈 🕹️ По данным автора, средняя задержка от перехвата команды до её отправки манипулятору составила 1,6–8,5 мс, максимальная — около 50 мс. Во время отдельного десятиминутного теста система обработала 55 616 пакетов без ошибок контрольной суммы и сбоев. Для программных компонентов написано 104 теста.

🐈 💪 Почти весь код и план проверки проекта, как утверждает создатель, подготовили две модели Claude: одна спроектировала архитектуру и тесты, другая компилировала код, прошивала контроллер, читала логи и исправляла ошибки. На долю человека пришлись лишь дизайн, сборка, физические эксперименты и последнее слово в плане безопасности. 

🐈 ❤️ Очень символичное разделение труда: ИИ написал робокота, человек водил его за лапу, а Stack-chan даже не заметил, что стал донором «сознания».

Atom_Nyarm на Hackster.io

Официальный репозиторий Stack-chan

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #DIY #Манипуляторы #Будущее_наступило #Искусственный_интеллект

❗️❗️❗️ Друзья, робопрагматики, роборомантики, уже разумные гуманоиды со сверхинтеллектом, обольстительные фемботы, мудрые репликанты и все сочувствующие — а подкиньте бустов каналу, кому не жалко?!

😍 Уж больно хочется многоязычный перевод и новые возможности верстки опробовать! 😎

1️⃣Заходим в профиль канала.
2️⃣Кликаем на ⏺⏺⏺справа вверху (ещё)
3️⃣Нажимаем на ⚡️ «Голоса»|Boost Channel

Скама нет: мы роботы друг друга не обманываем!

🐶 Использовать робособак для поисковых операций в опасных условиях всегда казалось заманчивой идеей. В конце концов, сенбернары хороши в снежных Альпах, но если у вас есть сердце, то вы не отправите своего питомца в горящие и задымленные помещения искать потерявших сознание людей. Лучше делегировать это машине!

🤖 А вот с этим есть проблемы: робопёс, забежав в незнакомое помещение после землетрясения или пожара, обычно ведёт себя как пылесос, который впервые оказался в новой квартире. Он строит карту и тупо идёт к ближайшей неизведанной точке.

Это называется frontier-based exploration (исследование на основе границ) — подход, основанный на систематическом расширении известной территории, когда машина направляется к «границам» (frontiers) — зонам на стыке исследованного (свободного) и неисследованного пространства.

🏠 Однако цель спасательной операции, как ни странно, в спасении пострадавших. А ближайшая неизведанная точка может оказаться длинным коридором, уводящим в сторону от завала в десяти метрах левее, откуда раздаются крики о помощи.

❗️Короче говоря, необходимо, чтобы квадрупед понимал, куда ему идти в первую очередь. Для этого разработали situation-aware frontier prioritization — ситуационно-зависимую приоритизацию «границ».

🤖 Каждое возможное направление робот оценивает по пяти критериям:

1️⃣сколько новой информации оно даст для построения карты;

2️⃣ насколько плохо обследован участок;

3️⃣ есть ли поблизости предварительные признаки пострадавшего;

4️⃣ насколько сложна или рискованна дорога;

5️⃣ сколько времени и пути потребуется до цели.

✨ Главное новшество — система использует даже предварительные визуальные сигналы. Если робот заметил возможную цель, он еще не считает пострадавшего подтвержденным, но повышает приоритет соседних «границ». Получается машинная версия здравого смысла:

«Возможно, мне показалось, но если там действительно человек, лучше проверить сейчас».

⏺Проверка эффективности:

Алгоритм испытали в Gazebo на цифровой модели Unitree Go2 под управлением ROS 2. Роль пострадавших выполняли визуальные прокси, а предварительные наблюдения засчитывались как подтвержденная цель только после повторного обнаружения.

В сложном окружении — с двумя целями, плотными препятствиями, разветвленной планировкой и несколькими конкурирующими направлениями новый подход оказался наиболее успешен:

🟢 Situation-aware — 20 успешных миссий из 20 и в среднем 2 подтвержденные цели;

🟡 Risk-aware — 19 из 20 и 1,95 цели;

🟠 Nearest Frontier — 18 из 20 и 1,80 цели;

🔴 Information Gain — 14 из 20 и 1,55 цели.

👨‍🚒 Впрочем, удостоверение спасателя Unitree Go2 пока выдавать рано. Исследование проведено исключительно в симуляции: два виртуальных окружения, условные пострадавшие, никаких испытаний с реальным дымом, пылью, динамическими обрушениями или отказами датчиков.

Физический робот в эксперименте не участвовал и никого не эвакуировал.

В общем пока квадрупеды всё ещё отличные инспекторы БТИ, но спасатели так себе. Хотя очевидно, что заголовки новостей, вроде «робот спас человека из-под завалов» скоро перестанут быть научной фантастикой.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Робособаки #Инспекционные_роботы #Спасательные_роботы

💪 Когда наши машины возвращаются с обеда, зазевавшимся кожаным приходится жаться к стеночке!

Руководитель лаборатории 💚💚💚💚💚 Антон Якимов и его любимый робопёс Unitree B2 готовы к освоению новых навыков.

Сейчас у нас в лаборатории работают четыре платформы: гуманоиды Unitree G1 EDU+, Leju Kuavo 4Pro и UBTech Walker Tienkung — Embodied Intelligence, а также промышленный квадрупед Unitree B2. Мы активно экспериментируем с ними и обучаем роботов сценариям реального применения и решению бизнес-задач.

🧠 Мы открыты к обмену опытом, сотрудничеству, совместной работе над интересными проектами и просто знакомству с увлеченными людьми. Хотите увидеть современных роботов воочию — напишите нам и приезжайте на экскурсию в лабораторию Москву (м. Павелецкая).

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Лаборатория_361 #Робототехника #Робособаки #Инспекционные_роботы
#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы

🍾 Хотите, чтобы робот открывал вам бутылки с пивом? Сначала покажите ему миллион часов со своей кухни, а потом добавьте четверть часа профильной практики!

🤝 Dyna Robotics представила Dyna‑2 — модель для управления роботами, предварительно обученную более чем на миллионе часов видео от первого лица. Люди готовят еду, складывают одежду, убирают, работают с инструментами. Камера на голове фиксирует их действия. А нейросеть наблюдает за человеческими руками и учится предсказывать, что произойдёт дальше и какие действия к этому приведут.

Миллион часов эквивалентен примерно 170 годам человеческого опыта, если считать по 16 часов бодрствования в сутки. При круглосуточном пересчёте это около 114 лет непрерывной записи. Интересно, сколько заплатили отчаянным домохозяйкам, чтобы они носили GoPro на голове днями напролёт?

❗️ Dyna‑2 относится к классу World-Action Model (WAM). Их особенность в том, что они одновременно прогнозируют, как будет меняться окружающая среда, и генерируют действия робота, которые нужно совершить, чтобы этого добиться. 

⏺ Видеодиффузионная архитектура со связанными блоками трансформеров позволяет преобразовать видео и действия в отдельные последовательности токенов. Модель также получает текстовую инструкцию и проприоцептивные данные о состоянии исполнительного устройства. Видеопредсказание влияет на общие параметры модели и тем самым улучшает представления, используемые модулем действий.

⏺ Однако при непосредственном управлении роботом не генерирует видеоролик перед каждым движением и не использует предсказанные кадры как промежуточный план. Исполнительная политика выдаёт действия напрямую и остаётся реактивной. Моделирование видео служит исключительно для обучающей задачи на этапе предобучения (pretraining).

🥒 На практике это означает, что после просмотра сотен часов «готовки с GoPro» робот понимает, что крышку банки с солеными огурчиками нужно не просто сжимать, а вращать. И, судя по тестам, с каждым удвоением обучающего корпуса он понимает это всё лучше!

🕔 Исследователи обучили четыре версии Dyna‑2 — на 1 тыс., 10 тыс., 100 тыс. и 1 млн часов. Чем больше человеческого опыта получала модель, тем точнее она прогнозировала действия на данных незнакомых роботизированных установок.

⏺ После дообучения на небольших наборах демонстраций средний результат в 14 физических задачах вырос по цепочке: 20% → 28% → 45% → 53%. Впору вспомнить старую мудрость: «Смотри, как бабушка лепит пельмени, и однажды сам слепишь». А у роботов теперь есть насмотренность на всех бабушек мира!

⏺ В отдельных тестах масштаб оказался особенно важен. Версии до 100 тыс. часов ни разу не смогли повернуть ключ в замке, а миллионная справилась в 9 из 10 попыток.

⏺ Для откручивания крышки двумя пяти­палыми роборуками ей понадобилось всего около 13 минут локальных демонстраций. Выбор нужного напитка по текстовой команде улучшился с 58 до 83%.

👁️ В общем, путь к технологической сингулярности лежит через безмолвное наблюдение за тем, как мы чистим картошку и режем сельдерей. Так что если заметите, как ваш робот-пылесос пристально смотрит на вас во время утренней йоги — не обольщайтесь, он не заворожен красотой и динамикой исполнения виньяс...

...он просто собирает данные для робототехнической компании, чтобы через пару лет какой-нибудь гуманоид сделал «собаку мордой вниз» лучше вас.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Коллаборативные_роботы #Воплощенный_ИИ #Искусственный_интеллект #Манипуляторы #Нейросети

Рекордный прыжок секретного Супермена

❗️На прошлой неделе IPO Unitree стало главным событием в мире коммерческой гуманоидной робототехники. Подписка превысила предложение более чем в 8000 раз, что стало рекордом для STAR Market. Компания окончательно утвердилась в статусе первого крупного публичного производителя гуманоидов.

🦿 И для закрепления успеха сегодня Unitree выпустила вирусное видео с загадочным гуманоидом, которого пользователи Reddit уже успели окрестить «Человеком-пауком», «Бэтменом», «Суперменом».

💪 По заявлению компании, он прыгает на два метра с места и разгоняется до 12,66 м/с — быстрее, чем когда-либо бегал Усэйн Болт. При этом, якобы, робот находится в разработке всего три месяца!

😎 Большую подборку рекордов роботов можно прочитать здесь: КЛАЦ

❓ Впрочем, китайская компания пока не опубликовала методику измерений, поэтому оба результата нельзя считать независимо подтверждёнными. 

Мы решили посмотреть на видео без супергеройских очков. Вот наш анализ:

🏃 Начнём со скорости. 12,66 м/с — это 45,6 км/ч. Для сравнения: максимальная скорость Усэйна Болта во время рекордного забега на 100 метров в Берлине в 2009 году оценивается примерно в 12,42 м/с на наиболее быстром участке дистанции. Если сопоставлять именно эти показатели, заявленная скорость робота оказывается примерно на 1,9% выше.

► Любопытно и другое. Если чисто теоретически предположить, что робот способен поддерживать скорость 12,66 м/с на всей дистанции 100 метров, время её прохождения составило бы 7,9 секунды. 

► В опубликованном ролике отсутствует методика измерения скорости. Компания не сообщает длину контрольного участка, частоту измерений, способ определения координат или временной интервал, по которому рассчитывался показатель 12,66 м/с. Из видео представляется, что это разовый рекорд на участке в 10 метров, но начинал ли гуманоид бег до него и продолжал ли после? Насколько валидно его экстраполировать?

🦘 С двухметровым прыжком ситуация ещё интереснее. В ролике присутствует визуальная разметка, которую можно интерпретировать как двухметровую шкалу. Однако компания не публикует описание этой шкалы и не объясняет, что именно измеряется.

Остаётся несколько вариантов:

🟢высота подъёма стоп;
🟢высота подъёма центра масс;
🟢высота подъёма какой-либо точки корпуса;
🟢преодоление определённой вертикальной отметки.

► Без этой информации невозможно корректно определить значение прыжка по одному видеоряду. Сам ролик действительно демонстрирует исключительно мощное движение, однако он не является самостоятельным доказательством результата ровно 2,00 метра.

► Есть и ещё одна любопытная деталь. Зарегистрированный в Книге рекордов Гиннесса лучший прыжок вверх с места среди людей составляет 1,70 метра. Если Unitree использует сопоставимую методику измерений и результат действительно равен двум метрам, то робот получает заметное преимущество.

► Любопытна и сама физика прыжка. Если в качестве мысленного эксперимента предположить, что заявленные 2 метра относятся именно к подъёму центра масс, то вертикальная скорость отрыва должна была бы составить около 6,3 м/с, а время подъёма до верхней точки — примерно 0,64 секунды.

► Но это исключительно теоретический расчёт. Компания не уточняет, какую именно точку робота измеряла, поэтому использовать эти значения в качестве доказательства нельзя.

⚙️ А что можно сказать о самом роботе?

По видеозаписи можно сделать лишь несколько осторожных выводов.

► Во-первых, это явно не серийный Unitree G1. Во-вторых, компания использует формулировку new machine, то есть прямо говорит о новой платформе.

► При этом официальные характеристики отсутствуют. Мы пока не знаем:

🟢массу робота;
🟢количество степеней свободы;
🟢тип приводов;
🟢ёмкость аккумулятора;
🟢вычислительную платформу.

🤖 По сути, Unitree пока показала лишь короткий тизер будущей системы. Осталось дождаться, когда появится не только эффектный вирусный ролик, но и секундомер, рулетка, а также инженер, готовый объяснить, как именно всё это измерялось!

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Рекорды #Китайские_роботы #Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Робоспорт

202 чашки кофе в час. 24 часа без перерывов. 0 кожаных бариста. 

☕️ Сейчас в кофейнях бариста ставят банку для чаевых с подписью: «Коплю на путешествие». Похоже, теперь им нужно собирать пенсионный фонд. Вчера маркетплейс JD.com (кит. «Цзиндун») запустил в Galaxy SOHO в Пекине 7 Fresh Coffee — первую в мире круглосуточную интеллектуальную кофейню.
 
🧋 Весь процесс — от помола зёрен и экстракции эспрессо до смешивания, взбивания и выдачи стакана — выполняют роботы. Все операции координируются цифровой платформой JD. А человек может лишь нажать кнопку в киоске или в приложении и наблюдать, как гуманоид в сером лонгсливе, кепке и наушниках аккуратно ставит напиток в ячейку выдачи.

☕️ Во время демонстрации система приготовила 202 чашки кофе за час. То есть примерно одна чашка каждые 18 секунд — данный факт удостоился сертификата Книги рекордов Гиннесса. При одновременном обслуживании 7-8 клиентов время выполнения заказа поднимается до 30 секунд. Впрочем, за это же время типичный московский бариста успевает только сонно переспросить, на каком молоке вы хотите. 

🧋 Роботизация позволяет позволяет решить извечные боли кофейных точек: нестабильное качество, высокие зарплаты, текучка персонала, ограниченный график. При этом взгляните на цены: 15–20 юаней (это $2,2), что вдвое дешевле, чем в большинстве московских «кофе с собой». 

☕️ А кастомизация такая, что даже самый капризный любитель тыквенного латте будет удовлетворен: можно тонко настраивать сладость, крепость кофе и концентрацию сока в апельсиновом бамбле. Кстати, даже название напитка можно придумать своё и сгенерировать карточку для соцсетей.
 
☕️ В дальнейшем JD обещает внедрить ИИ, который будет давать персональные рекомендации по потреблению кофеина, опираясь на состояние вашего здоровья. Правда как именно это будет реализовано, пока не очень ясно. 

Так что скоро исчезнет даже приятное для эго любого кофемана «этот бариста знает мои предпочтения наизусть». Робот тоже знает. Из базы данных с историей заказов. 

Экономический постскриптум:

❗️Формально проектами роботизированных кофеен сейчас никого не удивишь. Роботы готовят кофе в аэропортах, торговых центрах и на выставках уже несколько лет.

Наиболее известные проекты:

⏺Cafe X (США);
⏺Briggo (США);
⏺Ratio (Китай);
⏺PangDa Coffee (Китай);
⏺HOOLOO Coffee (Китай).

📊 Но в случае JD  речь идёт не о демонстрационном стенде, маркетинговом аттракционе в виде временной инсталляции, а о коммерческой точке, рассчитанной на постоянную эксплуатацию.

📄 Это пилотный проект, который оценивают по совершенно другим критериям: стоимости эксплуатации, производительности, надёжности, скорости обслуживания и сроку окупаемости.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Китайские_роботы #Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Общепит