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Aaron Saunders
Avec les analyses de Aaron Saunders, ancien CTO de Boston Dynamics,
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AMS

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Guide sur le robot humanoïde du logo Kinetix AI

AMS est un système d’entraînement humanoïde développé par Kinetix AI qui permet aux robots d’acquérir des mouvements agiles et un équilibre stable grâce à la combinaison de données réelles et simulées.

Disponible sur commande



Spécifications et détails :

Type Plates-formes de téléopération
Disponibilité En cours de production
Fabricant KinetixAI
Nationalité Chine
Site web https://www.kinetixai.tech/en/
Fonction principale Apprentissage et contrôle des mouvements du corps entier
Méthode de formation Hybride (capture de mouvement + données synthétiques)
Contrôle en temps réel Oui (prend en charge la téléopération en temps réel)
Capacité d'adaptation Élevé (s'applique aux mouvements non observés)
Données d'entrée Estimation de la posture humaine (à partir d'images RVB ou de vidéos)
Déploiement Simulation + robots humanoïdes réels
Cas d'utilisation principal Formation d'humanoïdes à des tâches dynamiques et stables

Description

AMS est un système d’entraînement pour robots humanoïdes développé par Kinetix AI, qui vise à enseigner aux robots à se déplacer avec agilité et équilibre. Il combine la compréhension des mouvements humains à des méthodes d’apprentissage avancées, permettant ainsi aux robots de reproduire des mouvements naturels tels que la marche, la course ou le maintien de la stabilité dans des postures complexes. Au lieu de s’appuyer sur une programmation rigide, AMS permet aux robots d’apprendre à partir de données de mouvement variées, ce qui les aide à se comporter de manière plus fluide dans des environnements réels. Ainsi, les robots formés avec AMS peuvent s’adapter plus rapidement à de nouvelles situations et accomplir des tâches avec une coordination plus proche de celle des humains.

De plus, l’AMS comble une lacune majeure en robotique en réunissant, au sein d’un même système, des mouvements dynamiques et un contrôle stable. Il s’appuie sur une combinaison de données de capture de mouvement et de scénarios d’entraînement simulés pour apprendre aux robots à passer en douceur d’actions rapides à un équilibre précis. Cette approche améliore la généralisation, ce qui signifie que les robots peuvent gérer des mouvements inhabituels sans avoir besoin d’être réentraînés. De plus, l’AMS prend en charge l’interaction en temps réel et la téléopération, permettant ainsi à l’intervention humaine de guider le comportement du robot lorsque cela est nécessaire. Dans l’ensemble, il joue un rôle essentiel dans la conception d’humanoïdes polyvalents capables de fonctionner de manière fiable dans des environnements industriels, de services et de la vie quotidienne.

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Site web : https://www.kinetixai.tech/en/research/AMS