河南
人形机器人出现在工厂车间的速度比大多数制造商预期的要快得多。但它们如何胜任工作却不太为人所知 ：它们能够根据真实工人的技能和动作来适应现有的工业环境。
旧模式是手工编程：工程师为每个机器人的每个任务编写每个动作的代码。
取而代之的是技能转移模式：捕捉熟练工人实际执行任务的方式，将演示转化为结构化数据，在模拟环境中验证其有效性，然后进行部署和复用：跨任务、跨机器人，最终跨工厂，这几乎是当今所有严肃的工业人形机器人项目背后的模式。
人形机器人动作捕捉流程，端到端
捕获 → 重定向 → 模拟 → 测试 → 部署。
- 动作捕捉：一名工人在执行任务时佩戴动作捕捉硬件，以收集关节角度和时间数据、抓握数据手套以及手指动作顺序数据。
- 重新定位：机器人的构造与人类不同，而且市面上有很多已投入工业应用的机器人。它们的肢体比例、关节活动范围和驱动方式各不相同。必须将人类的运动映射到机器人的构造上，才能使其运动合理化。
- 模拟：在任何实际应用之前，都会先在模拟环境中进行压力测试。这可以增加测试的灵活性，并涵盖数字环境安全方面的更多极端情况。
- 测试：经过验证的技能在受控的试点项目中转移给了机器人，集成和安全团队从一开始就参与其中。
- 部署：一旦机器人技能经过多次迭代测试和验证，机器人就可以开始在实际工作现场执行任务。
引领人形工业自动化的公司
汽车制造商尤其成为了技能转移渠道的试验场。装配厂最初是为人类建造的，这意味着机器人工人需要以类似人类的方式移动，以避免重建所有工业厂房。
宝马公司在公开场合采取了最为软件化的策略。其位于兰茨胡特的工厂正在开发公司人形机器人项目的训练数据和仿真层，并明确地将演示捕捉和策略学习构建为可重用的基础设施。该项目采用了Manus公司的Xsens Link和Metagloves，这套硬件组合在人形机器人训练行业中应用广泛。宝马公司将软件研发与实际生产工时相结合：Figure公司的人形机器人在宝马位于斯帕坦堡的工厂累计运行超过1250小时，搬运了超过9万个零部件。
梅赛德斯-奔驰
与Apptronik公司达成商业协议，在其制造工厂内试运行Apollo人形机器人，主要任务包括装配套件配送和零部件检验。之所以选择这些任务，是因为它们对体力要求很高，而且难以配备足够的人员。
现代汽车作为波士顿动力公司的母公司，正在其佐治亚州工厂积极测试其 Atlas 人形机器人，采用相同的捕获-重定向-模拟-部署循环：从人类演示者身上捕捉动作，重定向到 Atlas 截然不同的身体，在模拟环境中进行大规模训练，然后将其应用到真正的机器人上。
亚马逊和GXO物流公司正在实际仓库运营中使用Agility Robotics 的 Digit机器人，在传送带之间移动周转箱：这是物流方面与相同底层训练方法相对应的应用，应用于半结构化而非固定线环境。
不同的机器人，不同的公司，不同的任务，但底层循环却是一样的。
为什么基于动作捕捉的学习方法能够胜出
与手动编程每个动作相比，基于演示的技能传授具有以下优势：
- 更快地创建任务数据库。记录动作；无需逐行编写代码，从而加快构建动作模式的速度。
- 更好地利用内部流程知识，否则这些知识将保持隐性状态，并随着掌握这些知识的员工离职而流失。
- 接触非常规的移动模式。虽然程序员可以编写标准的移动轨迹，但真正的操作人员可以展示他们提升效果的最佳技巧和诀窍。
- 真正有可能在不同的网站和机器人品牌之间重复使用已掌握的技能，而不是每次都从头开始。
如果你正在构建管道，这意味着什么？
机器人工业自动化正在发展，但仍处于早期阶段。近期内，关键在于优化技能转移流程：数据采集的便捷性、精确度、与目标机器人的连接方式，以及机器人如何融入现有生产环境。真正取得成效的制造商，往往关注的是广度：包括多名操作员、多种零件型号、照明变化，以及至关重要的故障恢复，而不仅仅是运行成功。
这就是Xsens Link的设计初衷：将全身运动转化为结构化的、可重用的训练数据，这是每个技能迁移流程运行的原始素材。
关于搜维尔科技
我们热衷于动作捕捉技术的研发与推广。我们热衷于推动技术发展，使其处于技术前沿甚至更前沿。在这个频道上，我们想分享我们基于动作捕捉技术的最新体验。搜维尔科技与Xsens总部签署代理合作协议，成为其在中国大陆地区授权代理经销商。搜维尔科技现支持相关产品购买、咨询与售后支持等服务，欢迎垂询。
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