Direct Drive mener fysisk tilgang er den første flaskehalsen for embodied AI

En robot kan ha gode sensorer og avansert planlegging, men likevel mislykkes ved det første praktiske kravet: å komme seg frem til arbeidsstedet. Direct Drive Techs tese er at fysisk tilgang – ikke intelligens alene – setter en tidlig grense for embodied AI, altså kunstig intelligens som oppfatter, beslutter og handler gjennom en fysisk kropp.

Hvis roboten ikke klarer en fortauskant, en terskel, ødelagt asfalt, en skråning eller et gjørmete parti, kan den verken utføre oppgaven der eller samle inn de virkelige interaksjonsdataene som trengs for å forbedre systemet. 3437

Det betyr ikke at programvare er uviktig. Embodied AI krever en kropp, et miljø å samhandle med og intelligens som knytter delene sammen. Kroppens fysiske egenskaper begrenser derfor hvor systemet kan operere. 19 Andre analyser peker også på mangel på gode data fra den virkelige verden, svak generalisering, umoden maskinvare, beregningskapasitet og driftssikkerhet som sammenvevde hindringer. 41 Direct Drives særpregede poeng handler først og fremst om rekkefølgen: Først må roboten kunne ta seg inn i flere typer miljøer. Deretter kan intelligensen og bruksområdene bygges ut.

Den fysiske tilgangsflaskehalsen

Mange innendørs mobile roboter er utviklet for forutsigbare, flate underlag. Forutsetningene blir vanskeligere når ruten inneholder en hevet terskel, en fortauskant, trapper, løs jord, skadet asfalt, en bratt overgang eller et skifte mellom inne- og utendørsarealer.

En robot som stopper ved slike grenser, kan fortsatt fungere godt i et strukturert bygg. Men den dekker ikke hele oppgaven – og den får heller ikke samlet data fra stedene der mobiliteten svikter.

Direct Drive og omtale av selskapets strategi beskriver dette som et bærerproblem. Det som mangler, er ikke nødvendigvis mer lagringsplass eller et større treningsbudsjett, men en plattform som faktisk kan nå de krevende forholdene. En robot som bare beveger seg på flatt gulv, kan ikke samle bevegelsesdata fra trapper eller gjørme mens den fortsatt står på flatt gulv. Simulering og video kan bidra til forhåndstrening, men forskning på embodied intelligence viser samtidig et vedvarende gap mellom kontrollerte eller simulerte miljøer og dynamisk fysisk samhandling. 3445

Dette gir en annen tilnærming til utrulling. I stedet for å bygge miljøet om for roboten – med egne ramper, visuelle markører, avgrensede kjørefelt eller andre spesialtilpasninger – bør roboten kunne tilpasse seg vanlige menneskeskapte omgivelser. Det er særlig relevant for oppgaver som beveger seg mellom fortau, bygninger, serviceområder og utendørs terreng.

Hvorfor kombinere hjul og bein?

Debatten om hjul kontra bein blir ofte fremstilt som et valg mellom effektivitet og tilpasningsevne. Direct Drives løsning er å kombinere dem i samme mobilitetssystem.

• Hjul egner seg godt for rask og energieffektiv transport på jevne gulv og veier, men begrenses av trinnhøyde, åpninger og ujevne eller løse underlag.
• Bein kan løfte kroppen, endre stilling og håndtere brudd i terrenget, men krever vanligvis mer styring, energi og teknisk kompleksitet ved vanlig forflytning.
• Hjulbein bruker rulling som standard og reserverer leddbevegelse til å løfte, trå over, stabilisere og justere kroppen når terrenget krever det.

NVIDIA beskriver TITA på lignende måte: Roboten kombinerer hastigheten og smidigheten til hjulgående systemer med beins tilpasningsevne, gjennom direktedrevne ledd og hjulnavmotorer. 1 Poenget er dermed ikke at alle ruter skal gås, men at roboten skal kunne rulle effektivt helt til omgivelsene krever en mer avansert bevegelsesstrategi.

I praksis kan det bety at roboten ruller gjennom en korridor, bruker leddene til å forsere en terskel, justerer kroppsstillingen i en skråning og fortsetter på hjul utendørs. Målet er å redusere antallet steder der oppdraget må stoppe – eller der området må bygges om.

Hva direktedrevne aktuatorer bidrar med

Mobilitetskonseptet forutsetter at roboten kan gjøre raske og kontrollerte endringer i stilling og kraft. Direktedrevne hjulnavmotorer leverer fremdrift direkte ved hjulet, mens direktedrevne eller kvasi-direktedrevne ledd gir dreiemoment til artikulasjon og hindergang. TITA er spesifikt beskrevet med direktedrevne ledd og hjulnavmotorer. 17

Mindre avhengighet av tradisjonelle gir- og transmisjonsløsninger kan gi mer direkte dreiemomentstyring og raskere respons. Det fjerner ikke de tekniske avveiningene: Motorer, konstruksjon, varmehåndtering og styringsprogramvare må fortsatt tåle store belastninger og gjentatte støt.

Direktedrift er derfor ikke en erstatning for intelligens. Det er det fysiske laget som avgjør om en planlagt bevegelse kan gjennomføres pålitelig på ujevnt underlag.

TITA illustrerer hvordan lagene er satt sammen. Direct Drives spesifikasjoner oppgir åtte frihetsgrader, maksimalt dreiemoment på 120 N·m, en bevegelig nyttelast på 10 kilo, batterier som kan skiftes under drift, NVIDIA Jetson Orin NX med 16 GB minne og oppgitt AI-ytelse på 100 TOPS. Plattformen støtter også ROS 2 og flere programvare- og maskinvaregrensesnitt for utvikling. 91132

Sensorpakken omfatter stereokameraer, ultralyd og SPAD-sensorer, slik at roboten kan oppdage og reagere på hindringer. 9 Det viktigste er ikke én enkelt spesifikasjon, men koblingen mellom sansing, beslutninger og en kropp som kan endre posisjon når ruten ikke lenger er flat.

Fra Xingtian til TITA og D1

Produktrekken viser en utvikling fra å demonstrere hjulbeint mobilitet til å bygge mer konfigurerbare plattformer.

Xingtian: et tidlig kommersielt bevispunkt

Selskapet presenterer Xingtian som en tidlig kommersiell, direktedrevet robot med to hjulbein. Senere selskaps- og bransjemateriale beskriver den som en kombinasjon av hjulgående hastighet og beinas evne til å forsere hindringer, med en åpen SDK for videre utvikling. 21

Betydningen i produktutviklingen er at Xingtian etablerte grunnideen: En kompakt hjulbeint kropp kan sikte mot terreng som ville utfordret et konvensjonelt hjulunderstell, uten at roboten må gå med fullverdig beinbevegelse hele tiden.

TITA: en plattform for utviklere

TITA videreførte konseptet som en hjulgående, tobeint plattform med åtte frihetsgrader. Den fikk et mer avansert aktuator- og sensorsystem, modulære monteringsskinner og grensesnitt for forskning og applikasjonsutvikling.

De publiserte spesifikasjonene omfatter ROS 2-støtte, batterier som kan skiftes under drift, aktiv hindergjenkjenning, maksimal hopphøyde på 20 centimeter og en oppgitt toppfart på 3 m/s. Høyere hastigheter krever API-tilgang. 91132

Plattformen posisjoneres for inspeksjon, levering, logistikk, landbruk og forskning. Dette er selskapets bruks- og posisjoneringspåstander, ikke dokumentasjon på at alle bruksområdene er kommersielt løst. De viser likevel retningen: Én mobilitetsplattform skal kunne brukes på tvers av oppgaver i både strukturerte bygg og mer uforutsigbare utendørsområder. 321

D1: roboten kan endre form

D1, også omtalt som D-Infinite, tar ideen videre enn en fast hjulbeint kropp. Plattformen kan fungere som en stående enhet med to hjulbein eller koble moduler sammen til en lavere konfigurasjon for kryping på fire hjulbein. 26

De oppgitte spesifikasjonene angir en maksimal hindrehøyde på 70 centimeter og en nyttelast på opptil 100 kilo i krypemodus. En annen konfigurasjon er oppgitt med 80 kilos nyttelast i stående modus. 24

Den modulære konstruksjonen skal gjøre det mulig å bytte mellom kompakt form og god manøvrering på den ene siden, og stabilitet og lasteevne på den andre, avhengig av oppgaven.

Det kan være nyttig i blandede miljøer. En stående konfigurasjon kan være fordelaktig når roboten trenger en smalere profil eller bedre tilgang rundt fortau og trapper. En lavere, sammenkoblet konfigurasjon kan gi en mer stabil base for tung last og røffere terreng.

Tanken er at generell kapasitet kanskje ikke kommer fra én perfekt kroppsform, men fra en plattform som kan endre den fysiske oppbygningen når jobben endres.

Hva strategien viser – og ikke viser

Direct Drives arkitektur tar tak i en reell begrensning: En robot som ikke kommer seg inn i et miljø, kan verken arbeide der eller samle inn samhandlingsdata der. Hjulbein gir et mulig kompromiss mellom effektiviteten til rene hjul og terrengtilpasningen til rene bein, mens direktedrevne aktuatorer knytter bevegelsesplaner til rask fysisk kontroll. 143

Men fysisk tilgang er bare den første porten, ikke hele flaskehalsen. Robotene trenger fortsatt pålitelig persepsjon, håndtering, navigasjon, sikkerhetsatferd, energistyring, rimelig vedlikehold og modeller som generaliserer på tvers av skiftende forhold. Myndighets- og bransjeanalyser peker også på mangel på gode og gjenbrukbare data fra den fysiske verden, forskjellen mellom laboratorier og virkelige miljøer samt maskinvare som må bli mer driftssikker i stor skala. 41

De kommersielle signalene bør også leses med forbehold. Direct Drives produktsider og selskapsmateriale beskriver funksjoner, bruksområder og ytelse under bestemte konfigurasjoner. Det er ikke det samme som uavhengig dokumentasjon på generell autonomi eller omfattende utrulling. Uavhengig omtale av selskapets robotvirksomhet har beskrevet kommersialiseringen som fortsatt begrenset, selv om relaterte produktlinjer har vokst. 36

Den større lærdommen for embodied AI

Direct Drives foreslåtte rekkefølge er enkel:

1. Bygg en kropp som kan komme seg inn i flere av miljøene der arbeidet faktisk skjer.
2. Bruk denne tilgangen til å utføre oppgaver og samle rikere data fra den virkelige verden.
3. Forbedre persepsjon, styring og generalisering gjennom gjentatt bruk.
4. Gå fra spesifikke bruksområder til bredere kommersiell dekning.

Derfor er selskapets hjulbeinte roboter mer enn et alternativt understell. De uttrykker et syn på hvor utviklingen av embodied AI bør begynne. Før en robot kan bli virkelig generell, må den først ha den fysiske friheten til å møte verdenen den skal forstå.