Panel de la Cumbre Robotics explora el estado del diseño de robot humanoide

Un panel de expertos de la industria discutió el estado del desarrollo de robots humanoides en la 2026 Cumbre de Robótica " Expo. Fuente: RealSense

Mientras que los brazos robóticos se han dominado para la fabricación, es otra cosa completamente para diseñar y construir un robot bipedal que pueda caminar y manipular objetos. Además, existe la complejidad agregada de ese sistema que trabaja en un entorno de ritmo rápido con trabajadores humanos, montacargas y otras máquinas. En la Cumbre Robotics del mes pasado " Expo " , un panel de notas se centró en el estado de los robots humanoides.

La sesión contó con una formación estelar:

• Al Makke, jefe de la robótica humanoides para América del Norte Schaeffler
• Mike Nielsen, jefe de marketing de Real.
• Aaron Prather, director del Programa de Sistemas Autónomos Robotticos ASTM International
• Alberto Rodriguez, director de comportamiento robot para Atlas en Boston Dynamics
• Pras Velagapudi, director de tecnología en Agilidad
• Mike Oitzman, moderador y editor senior enThe Robot ReportyAlmacén automatizado

El Robotics Summit & Expo, celebrada en el centro de exposiciones Thomas M. Menino Convention & Exhibition de Boston, incluyó increíbles notas, presentaciones y mesas redondas sobre el mundo de los robots, desde su diseño hasta su implementación. Presentado por The Robot Report, aproximadamente 3.900 asistentes llenaron las presentaciones y exploraron la sala de exposiciones, viendo todo desde los fabricantes de componentes a los robots de tiro de pelota de tenis.

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Los desarrolladores de Humanoid miran más allá de las demos

Para Boston Dynamics, su Estrella del Norte para su programa Atlas le ha permitido funcionar como una máquina de uso general para el trabajo físico. Rodríguez dijo que una de las cosas que la empresa ha visto mientras bucea profundo con muchos clientes es que, excepto por muy pocas aplicaciones con una escala muy grande y estable, la norma es que casi todos los trabajos son uno de un tipo.

“Nuestra hoja de ruta está construyendo la tecnología necesaria para promover ese caso de uso general en los niveles de hardware, en los niveles de los modelos y arquitecturas que están impulsando el comportamiento, y también muy importante en el nivel de la estrategia de implementación”, dijo. “Para la estrategia de integración, si fallas en encontrar una estrategia general para cualquiera de esas tres cosas, se vuelve demasiado caro”.

Rodríguez explicó que Boston Dynamics ha comenzado con la logística en fabricación, una aplicación donde la empresa y su padre Hyundai piensa que hay un buen equilibrio entre generalidad y complejidad.

“Tienes que manejar todas las partes, por ejemplo, como ir a un carrito, pero todavía no está lo suficientemente cerca de la línea de montaje que tienes que lidiar con las limitaciones de tiempo y la limitación de seguridad de tener que trabajar justo al lado de otras personas”, señaló. “El año pasado, trajimos a Atlas como una especie de primer ejercicio en una fábrica para hacer una primera prueba de concepto demostración de comportamiento de conducción de arquitectura totalmente basado en datos y escenario de secuenciación.”

“Lo trajimos a CES este enero para una semana entera, simplemente demoler, y el próximo año, vamos a volver», agregó Rodríguez. “Este año, vamos a volver a la fábrica para mostrar una demostración más final a fin de Atlas, un conducto de aprendizaje completo, no sólo manejar el comportamiento, sino manejar todo el flujo de trabajo, conectarse a la fábrica y manejar excepciones”.

También señaló que en el viaje de Boston Dynamics a escala de producción masiva, la compañía ha asegurado ya suficientes clientes (incluyendo Hyundai) que se ha comprometido a desplegar en el orden de 25.000 humanoides en fábricas. Boston Dynamics ha asumido un compromiso adicional para aumentar la capacidad de producción a 30.000 Atlas robots por año para 2028.

Agilidadantiguamente agilidad Robotics) también ha pasado proyectos piloto. Ha trabajado en despliegues de Digit humanoid con empresas incluyendo Amazon, GXO, Schaeffler, Toyota, y Mercado Libre.

“Realmente hemos estado expandiendo el lado comercial y aprendiendo de eso para averiguar, ¿qué necesitamos para cerrar los vacíos que nos permiten escalar?” dijo Velagapudi. “Eso es un par de cosas diferentes: Es descubrimientos alrededor de lo que necesitábamos fuera del caso de seguridad, que ha sido una enorme pieza de todo esto con un robot increíblemente potente, dinámicamente estable. ¿Cómo podemos movernos alrededor de estas instalaciones y ser capaces de trabajar más cerca o sin cuidar a los humanos?

Velagapudi también señaló que Agility ha creado un comité/grupo de trabajo ISO con Boston Dynamics y otros para estudiar el seguridad emitir y encontrar una solución que incorporará a la próxima generación de su robot.

Agregó que Agility se ha expandido más allá de sus aplicaciones iniciales de tote, caso y manipulación de contenedores. Ahora se está moviendo hacia la manipulación de artículos en el próximo año o así.

Continúan los esfuerzos en materia de seguridad y normas

El estado de Normas en seguridad robótica en todo el mundo está evolucionando tan rápido como los propios robots. Prather explicó que ASTM es consciente e implicado en numerosas iniciativas.

“ISO tiene dos nuevos grupos: seguridad presidida por Boston Dynamics, y luego China lidera el esfuerzo de datos”, dijo. “Este es el siguiente esfuerzo que estamos trabajando con NIST en … una propuesta para una cama de prueba humanoide de aproximadamente 10 pruebas.”

Prather detalló cómo camas de prueba incluiría capacidades como locomoción y manipulación. Algunos productores tendrán estos exámenes enviados a ellos, para que puedan utilizarlos internamente. Pero otro objetivo es utilizar estas camas de prueba para futuras competiciones, por lo que los equipos pueden poner su robot a la prueba delante del mundo en eventos robóticos.

Estas pruebas también están destinadas a ayudar al desarrollo de estándares de robótica, señaló Prather. Se están llevando a cabo iniciativas de seguridad ISO, ASTM y NIST-dijo. “Estamos empezando a trabajar en las pruebas de repetibilidad del rendimiento, y hay muchos otros esfuerzos en marcha”.

En respuesta a una pregunta sobre la seguridad humanoide, Prather dijo que esperaba que las primeras normas de seguridad se redactaran en los próximos dos años.

Sin embargo, AI fundamentalmente cambia el paisaje, reconoció a los panelistas. Las metodologías tradicionales de seguridad que son deterministas son menos adecuadas para sistemas complejos que implican comportamientos inclinados. Algunos de los nuevos retos de ingeniería aquí incluyen:

• Predicción precisa del comportamiento del fracaso
• Repetibilidad del rendimiento
• Evaluación del riesgo de interacciones humana-robot
• Validación de la adopción de decisiones por AI

Rendering of a proposed equipment for standardized testing of humanid robot capabilities. Fuente: NIST, ChatGPT

Cuestiones de percepción que deben superarse

Nielsen dijo a la multitud en el Cumbre sobre robótica que el crecimiento de RealSense ha sido “extraordinario” y que las cosas se mueven muy rápidamente.

“Desde una perspectiva de tendencia, estamos viendo algunas cosas simultáneamente, y ahora podemos hacer las cosas mucho más rápido”, dijo. “Uno de ellos es asociaciones con otros proveedores de tecnología tanto en el silicio como en el espacio AI más amplio, por lo que estamos haciendo mucho trabajo ahora mismo simulación. La brecha sim2real está cerrando .

“Ha sido un trabajo fantástico, pero hay mucho trabajo que hacer”, dijo Nielsen. “Hay alguna actividad realmente interesante ahora mismo con NVIDIA y algunos otros en el desarrollo … un modelo de visión universal, que le permite tomar una cámara RealSense en cualquier modalidad que desee y aplicar los en Isaac, para que pueda aterrizar en tiempo real, incluyendo modelos de ruido.”

“La mayor brecha que vemos es tomar un modelo puro y aplicarlo en el mundo real y empezar de cero”, señaló. “Porque si no tienes implicaciones del mundo real construidas en el modelo, entonces realmente estás usando cara y globos oculares.”

Nielsen también dijo que su compañía está aprendiendo mucho de China, donde los clientes se mueven muy rápido. Explicó que los ciclos de vida de los productos en las iteraciones chinas están en el orden de 30 a 40 veces más rápido de lo que ven en otras áreas, porque la tolerancia al riesgo es mayor.

“Estamos viendo… sobres siendo empujados desde una perspectiva mecatrónica, cosas como robots de baile, incluyendo lo que vimos en SportsCenter la otra noche”, dijo. “Esa transición de robots que pueden moverse lentamente a robots que pueden moverse y hacer judo entonces tiene el siguiente paso a ella, que es cómo hacen las cosas de manera autónoma, y [ hace] la pila de autonomía?”

Según Nielsen, los requisitos de percepción para robots humanoides son muy diferentes que para otros sistemas.

“Hay algunas modalidades básicas en las que usted necesita densidad de información a velocidad cercana o en rango cercano”, dijo. “Las velocidades son diferentes, y difieren en base a la z del robot, porque un brazo oscilante es mucho más rápido que un torso giratorio”.

“Las cosas que caen son muy diferentes que las cosas en su conjunto, así que en realidad tuvimos un incidente donde uno de nuestros ingenieros estaba haciendo algo que probablemente no debería haber hecho con un robot con un cliente, y cayó sobre él”, dijo Nielsen. “Por lo tanto, estos son fracasos muy diferentes con los que estamos tratando que tienen una gran dependencia de la percepción — para averiguar cuándo fallan, además de las velocidades, las distancias, la densidad de la información, y luego la reconstrucción de la escena”.

Rodríguez también planteó un punto interesante sobre la reducción de imágenes de alta resolución en un tamaño más compatible con lo que las redes neuronales pueden manejar.

“Una de las cosas que hemos visto que ha sido un cambio dramático es que tenemos mucho más valor de menos píxeles que son de mayor calidad, pero en última instancia las arquitecturas de comportamiento que están impulsando la mayoría de lo que los humanoides hacen hoy terminan escalando imágenes a 240 por 240 píxeles, porque eso es lo que alimentamos en redes neuronales”, dijo. “No podemos alimentar imágenes gigantes [en las redes neuronales], así que en última instancia lo que sucede es que eliminamos mucha información que ha sido capturada”.

“En lugar de ello, estaríamos mejor con píxeles de mayor calidad que tienen mayor rango dinámico que tienen un obturador global, por ejemplo, que no tienen problemas cuando el torso se mueve rápido, que tienen alta resolución en proximidad, o se centran en proximidad”, dijo Rodríguez.

La pregunta de $20,000 humanoides

Una de las preguntas más duraderas de la industria gira en torno a la economía de los humanoides: ¿Puede el costo de la tecnología llegar a donde un precio de $20,000 es alcanzable? Los panelistas expresaron un optimismo cauteloso sobre el concepto, gracias a automoción– técnicas de fabricación de estilo, volumen creciente de producción, consolidación de sensoresmejor actuador diseño, y cierto grado de estandarización de componentes.

“Hay presiones muy interesantes, obviamente de algunas personas en el escenario, así como de un montón de otros clientes”, dijo Nielsen. “Los costes del sensor pueden ser muy altos, especialmente en AMRs, donde se pone como súper peligroso, porque están llevando cosas pesadas .

“El montón de percepción total de un robot es de unos $20,000, casi el precio de lo que estamos hablando para todo el robot. Es fundamentalmente insostenible”, agregó. “Entonces, parte del trabajo que hemos estado haciendo es colapsar las modalidades. A veces necesitas escasa información, y a veces tienes que ser capaz de leer un código de barras. Esos son problemas fundamentalmente diferentes para resolver, pero no quieres comprar literalmente dos cámaras diferentes para resolver para esos dos tipos de problemas. Así que la investigación se está acelerando en RealSense — menos sensores es bueno, sin perder la percepción de 360 grados».

Makke señaló que en la 2025 Robotics Summit " Expo, un miembro del panel dijo que eran un poco pesimistas sobre el concepto.

“Dije, ‘Veo tu pesimismo, y te crié con optimismo’, y todavía siento lo mismo, probablemente aún más”, bromeó Makke. “Una cosa tiene que suceder, y es una situación de pollo o huevo. Necesitas una cierta factura de material [BOM] costo para justificar un ROI, por lo que el volumen aumenta.”

“Tienes que probar estas tecnologías de bajo nivel de disponibilidad de TRL, y tienes que estar dispuesto a fracasar un poco”, dijo. “Tenemos que mercantilizar algunos de los componentes clave. Los actuadores son una gran parte de los costos de la BOM, los motores también lo son, y los sensores y PCB también lo son”.

Makke dijo que si tuviera que adivinar en un plazo para ese tipo de precios, diría en los próximos tres a cinco años.

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