Cơ thể: Unitree cung cấp khung robot hình người H2 Plus, một robot hai chân cao gần 1,8 mét và nặng khoảng 68 kg. Nó sở hữu 31 bậc tự do trên thân, với mô-men xoắn cánh tay lên đến 120 Nm, mô-men xoắn chân lên đến 360 Nm, và khả năng chịu tải định mức 7 kg và tối đa 15 kg . Hệ thống được hoàn thiện bởi đôi bàn tay xúc giác năm ngón Wave của Sharpa, mỗi bàn tay có 22 bậc tự do, nâng tổng số lên 75 cho toàn bộ robot
.
Bộ não: Trí thông minh trên bo mạch được cung cấp bởi mô-đun Nvidia Jetson Thor, bao gồm GPU Blackwell mang lại hiệu suất AI lên đến 2070 FP4 TFLOPS (một phép đo sức mạnh tính toán cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo), CPU Arm 14 nhân và bộ nhớ 128GB . Hệ thống này vận hành nền tảng phát triển mở NVIDIA Isaac GR00T, một chồng phần mềm toàn diện trải dài từ thu thập và tạo dữ liệu, tạo dữ liệu chuyển động tổng hợp, huấn luyện mô hình, đánh giá, cho đến triển khai cuối cùng ra thế giới thực
.
Dự án quy tụ ba công ty với chuyên môn riêng biệt nhưng bổ trợ cho nhau.
Giá trị cốt lõi của thiết kế tham chiếu Isaac GR00T là sự thống nhất một quy trình vốn rất manh mún. Thông thường, các phòng thí nghiệm robot phải tự tìm nguồn phần cứng, tích hợp với phần mềm tùy chỉnh, thiết lập quy trình thu thập dữ liệu, xây dựng môi trường mô phỏng, huấn luyện mô hình, rồi sau đó mới triển khai. Quá trình này có thể kéo dài hàng tháng trước khi bất kỳ nghiên cứu ý nghĩa nào bắt đầu .
Thiết kế tham chiếu thu hẹp đáng kể dòng thời gian này bằng cách cung cấp một hệ thống "cắm là chạy". Vì 'cơ thể' và 'bộ não' đã được tích hợp sẵn, các nhà nghiên cứu có thể bỏ qua giai đoạn thiết lập phần cứng và tiến thẳng đến việc phát triển và thẩm định các kỹ năng mới .
Cách tiếp cận theo tiêu chuẩn mở này cũng "dân chủ hóa" khả năng tiếp cận phần cứng robot hình người tiên tiến. Những viện nghiên cứu trước đây thiếu nguồn lực để xây dựng hoặc mua các nền tảng độc quyền giờ đây có thể sử dụng những công cụ hàng đầu này . Bản thân nền tảng Isaac GR00T cung cấp một quy trình làm việc hoàn chỉnh bao gồm khả năng tạo dữ liệu chuyển động tổng hợp – các kịch bản huấn luyện ảo giúp robot học các hành vi mới và thích nghi với những điều kiện thay đổi trong thế giới thực
.
Nhiều tổ chức nghiên cứu hàng đầu đã cam kết sử dụng nền tảng này cho công việc của họ, bao gồm Viện Trí tuệ Nhân tạo Allen (Ai2), ETH Zurich, Trung tâm Robot Stanford, và Phòng thí nghiệm Robot Tiên tiến tại UC San Diego . Các lô hàng cho những đối tác ban đầu này dự kiến sẽ bắt đầu vào tháng 10 năm 2026
.
Comments
0 comments