Manufactura
Robot Humanoide ‘Digit’ Impulsado por un Modelo Base de Control de Todo el Cuerpo
Agility Robotics
Objetivo
Agility Robotics es un desarrollador de robots humanoides de uso general que pueden trabajar en varios entornos. Digit, el robot humanoide de la empresa, está diseñado para integrarse al trabajo en entornos diseñados para humanos, sin que hagan falta costosas modificaciones en las instalaciones. Los casos de uso iniciales de Digit se centran en abordar la escasez crítica de mano de obra en la manufactura, los depósitos y los centros de distribución. En última instancia, Agility Robotics tiene la intención de implementar Digit en todos los casos de uso, desde entornos industriales hasta hogares y hoteles. Para superar la complejidad inherente de lograr un control confiable de todo el cuerpo en robots humanoides que puedan operar de forma segura junto a trabajadores humanos, Agility Robotics aprovechó NVIDIA Isaac Sim™ e Isaac™ Lab, frameworks referenciales de simulación y aprendizaje de robótica basados en NVIDIA Omniverse™, para crear una metodología de entrenamiento innovadora.
Socio
Agility Robotics
Cliente
GXO Logistics
Schaeffler
Caso de Uso
Robótica
Productos
NVIDIA Omniverse
NVIDIA Isaac
Beneficios Principales
- Desempeño de Recuperación Mejorado: entrenado en miles de millones de pasos de simulación para mejorar el manejo de la estabilidad de Digit cuando este se topa con perturbaciones físicas como fuerzas repentinas o terreno inesperado.
- Cronología de Desarrollo Acelerada: Los ciclos de iteración para desarrollar y probar nuevos controladores se reducen de semanas a días gracias a la simulación basada en la física de múltiples GPU antes de la implementación en el mundo real.
- Mayor Éxito de la Implementación en el Mundo Real: Implementación exitosa de modelos base de control del cuerpo completo entrenados desde la simulación hasta las operaciones reales de almacenes y manufactura con una confiabilidad y un desempeño de tareas mejorados.
Ingenieros Trabajan en el Control Complejo de Todo el Cuerpo, a Escala
En los Estados Unidos, almacenes y depósitos enfrentan brechas de mano de obra persistentes en las líneas de manejo de materiales, pero remodelar instalaciones para una automatización fija es lento y costoso. Los robots humanoides ofrecen una alternativa directa, pero solo si pueden moverse con la agilidad del humano en espacios que nunca fueron diseñados para máquinas.
La solución
Agility Robotics adopta un enfoque de “simulación primero” para enseñar a su robot Digit a mantenerse en pie en nuevos entornos.
Los ingenieros comienzan por modelar el chasis del robot en Isaac Sim, y usan OpenUSD para preservar todas las articulaciones, masa y superficies de contacto. Los datos de CAD y BIM de los clientes se guardan en el mismo gráfico de escenas y el equipo elabora miles de escenarios de pruebas de estrés (anchos de pasillos variables, fricción de los pisos, iluminación y fuerzas de empuje variables) para investigar todos los casos de edge que rompan el equilibrio del sistema.
Las simulaciones con digital twins fluyen al laboratorio Isaac, donde millones de episodios de aprendizaje por refuerzo paralelos refinan el controlador de todo el cuerpo de Digit: la “corteza motora” del software del robot. Los datos de percepción se mantienen en el bucle, lo que permite a Digit aprender cómo interactúan la visión y el movimiento. Las GPU de NVIDIA llevan el entrenamiento a los miles de millones de interacciones que exige una verdadera destreza.
Para demostrar que la física de los controladores no corresponde específicamente a los simuladores, Agility ejecuta la misma política en un pipeline de MuJoCo en contenedores; las diferencias en la física de los contactos exponen casos excepcionales y endurecen la política.
Para el momento en que el código se implementa en el hardware del robot, Digit puede soportar golpes, evitar obstáculos y ponerse a trabajar sin que el costoso aprendizaje de prueba y error deba ocurrir dentro del depósito.
Agility Robotics
Escalado de la Inteligencia de Robots Humanoides para Aplicaciones Empresariales
Se están implementando con éxito robots Digit que realizan tareas complejas de manejo de materiales en operaciones en vivo.
GXO Logistics: Primera Implementación de RaaS Humanoide del Mundo
Bajo un acuerdo de Robots como Servicio inédito en la industria, GXO está ejecutando flotas de Digit en un centro de distribución en Georgia. Los robots seleccionan contenedores, clasifican y administran el inventario junto con los equipos humanos, lo que valida que las habilidades aprendidas en Isaac Sim se pueden aplicar directamente al trabajo de almacenes de alto volumen.
Schaeffler: Tareas de Precisión en la Manufactura Automotriz
El proveedor global de tecnología de movimiento Schaeffler usa el Mega NVIDIA Blueprint para probar workflows antes de sacar su hardware al mercado. En la planta de Schaeffler de Cheraw, Carolina del Sur, Digit ahora carga y descarga carcasas de lavadoras, lo que demuestra que un único modelo base de cuerpo completo puede manejar trabajos delicados y de alta tolerancia que una vez se consideraron imposibles para un robot de uso general.
Estas implementaciones muestran que las habilidades entrenadas con OpenUSD de Digit van desde contenedores de logística hasta estampados de metal, lo que les brinda a Agility y NVIDIA un ecosistema de socios de rápido crecimiento y confirma que la inteligencia humanoide está lista para la producción empresarial.
Agility Robotics
Mirando hacia el Futuro: El Futuro de la Robótica Humanoide Impulsada por IA
Agility Robotics imagina un futuro cercano en el que robots humanoides como Digit se convertirán en compañeros de equipo diarios, abasteciendo los estantes de los pasillos de las tiendas minoristas, transportando piezas a las plantas de manufactura y subsanando la escasez de mano de obra en los almacenes y centros de última milla. Para lograr ese objetivo, la empresa está desarrollando sistemas de aprendizaje adaptativos que permiten a cada robot ver una tarea demostrada una vez y luego practicar en simulación hasta dominarla de forma autónoma.
Al entrenar modelos base de control de cuerpo completo más grandes y capaces en Isaac Sim impulsado por GPU y validarlos en gemelos digitales de Omniverse, Agility espera que Digit pueda adaptarse a nuevos workflows o diseños desconocidos en horas, en lugar de semanas. A medida que los modelos se vayan generalizando en todas las industrias y entornos, la implementación de robots humanoides pasará de los proyectos de integración a medida a una realidad escalable e inmediata que se podrá usar en casi cualquier entorno.
“Isaac Sim, que se ejecuta en las GPU de NVIDIA, nos permite simular años de aprendizaje del mundo real para Digit en solo horas. Esa aceleración de la simulación significa que podemos entrenar para todas las condiciones que podríamos ver en las plantas de las fábricas”.
Pras Velagapudi
, Director de Tecnología, Agility Robotics
Agility Robotics
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