Guest
Boston Dynamics научили Atlas самостоятельно перемещать крышки двигателей между контейнерами поставщиков и мобильной тележкой для сортировки. На входе робот получает список координат, по которым расположены бункеры для транспортировки деталей. ▶️Для обнаружения и локализации объектов окружающего пространства и отдельных контейнеров Atlas применяет модель машинного обучения (ML) [0:36]. Он также использует специальную стратегию захвата и непрерывно отслеживает состояние объектов, чтобы успешно выполнять задачу. Все движения робота генерируются автономно в реальном времени без использования заранее запрограммированных траекторий или дистанционного управления. ▶️Atlas может распознавать и адаптироваться к изменениям в окружающей среде, например, при перемещении оборудования, а также корректировать свои действия в случае ошибок (таких как невозможность установки крышки, столкновение с препятствиями или другие сбои [1:24]). Для этого он задействует комплекс сенсоров, включая датчики зрения, силы и системы определения положения тела.
