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GR

May 27, 2024

中国企業フーリエ・インテリジェンスは、2023年末までに汎用人型ロボットGR-1を100台製造する予定で、自重に近い重量を運ぶことができると驚くべき約束をしていると述べた。 彼らはまた、独特の焦点を持っています。

フーリエは主にリハビリテーション技術を専門としているようです。 同社の RehabHub プラットフォームは、手首の筋力トレーニングから、手と指の握力トレーニング、そして人々が歩く、座る、立つ、バランスをとる、階段を登る訓練を行うための下半身の外骨格に至るまで、さまざまな問題を治療するための一連の統合理学療法装置を提供します。 。

そのため、2019 年に開始された GR-1 ヒューマノイド プロジェクトは、少し常識外れに見えるかもしれません。 しかしその一方で、下半身の理学療法用外骨格は、おそらくロボットの脚と同じハードウェアを多く使用し、同じ問題の多くを解決する必要があるでしょう。

言うまでもなく、中国は残酷な困難な未来に直面している。 世界平均と比較した人口ピラミッドを見てください。 日本と同様、仕事をする若者よりもサポートすべき高齢者の方がはるかに多い近未来を見据えている。

もちろん、ロボットが多くの仕事を引き継いでくれるようになれば、若者はそれほど多くの仕事をする必要がなくなる。 そしてそれが、GR-1 が人型ロボットに対する興味深い見方をしている理由です。 フーリエはこれを、テスラやフィギュアなどが取り組んでいる種類のロボットと同様の汎用ロボットとして扱っているが、初期のユースケースの一部として介護や理学療法支援にも目を向けていることは明らかだ。

したがって、おそらく、これらのレンダリングでロボットの腰の周りにある紫色の部分は、少なくともリハビリ センターのあらゆる種類のデバイスにあるグリップ ハンドルのように見えるようにデザインされていることは明らかです。

身長 165 cm (5 フィート 5 インチ)、体重 55 kg (121 ポンド) で、スクリーンに面した GR-1 の最高歩行速度は約 5 km/h (3 マイル) です。 ボストン ダイナミクス社のアトラス ボットのようなロボットの油圧システムとは対照的に、テスラ ロボットやフィギュア ロボットのような関節は電動アクチュエータを使用して比較的控えめな 40 度の自由度を実現します。

これらの電気モーターも強力なものになるでしょう。おそらくその戦利品の臀部にある最大のものは、最大 300 Nm (221 ポンドフィート) のトルクを発生させることができます。

したがって、缶に書かれているとおりに動作する場合、それは非常に強力になるでしょう。 アトラスは、今日の最先端技術として、11 kg (24 ポンド) の耐荷重を誇ります。 しかし、フーリエ氏は、GR-1 は自重に近い、驚くべき 50 kg (110 ポンド) までの荷重に耐えることができると主張しています。

Euronews によると、これにより、このヒューマノイドは、動けない(そしてかなり軽い)患者をベッドと車椅子の間で運ぶなどのタスクを処理できるようになります。

「私たちが前進するにつれて、GR-1全体が介護者になる可能性があり、セラピーアシスタントになる可能性があり、一人でいる高齢者の自宅の仲間になる可能性があります」とCEO兼共同創設者のZen Koh氏は語ったと言われています。 「システム自体は、自己バランス歩行を実現し、さまざまなタスクを実行できます。 座ったり、立ったり、ジャンプしたりするようにプログラムできます。 調理器具や工具を持ち上げて、エンジニアが望むようにタスクを実行するようにアームをプログラムすることができます。」

同社は、2021年以来、さまざまな部分的および全身のプロトタイプを構築し、テストを行ってきた。以下のビデオでは、歩き方、アトラス社が有名にした古いほうきの柄で突き出すテストの扱い方、繊細な物体を拾ったり置いたりすることを学習している様子が見られる。ガラス瓶のように、初歩的なダンスの動きを披露し、人間からの物理的な入力に反応し、いくつかの障害物を回避します。

必要に応じて、かなり活発かつ堂々と歩くことができるようです。2023 年の映像の多くはスピードアップしているように見えますが、フーリエは明らかにハードウェアとソフトウェアの洗練度が一定レベルに達しており、新興映画の候補に入れるのに十分です。汎用人型マーケット。

もちろん、Figure の Brett Adcock が説明しているように、ハードウェアを構築して、歩行などの基本的な動作を有効にするのは簡単です。 それは多かれ少なかれ解決された問題です。 難しいのは、これらのボットに、混沌とした不慣れな環境で自律的に世界を移動し、特にプログラムされていないタスクを実行する方法を教えることです。