| Разработчики: | Массачусетский технологический институт (MIT), Калифорнийский университет в Беркли (UC Berkeley) |
| Дата премьеры системы: | сентябрь 2025 г. |
| Отрасли: | Электротехника и микроэлектроника |
| Технологии: | Робототехника |
2025: Анонс продукта
В сентябре 2025 года исследователи из Improbable AI Lab, Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета в Беркли (UC Berkeley) представили пассивный экзоскелет Dexop для кистей рук. Устройство предназначено для сбора данных, с помощью которых роботы учатся хватать предметы.
Экзоскелет физически связан с роботизированной рукой и точно передает движения пользователя машине. Система фиксирует не только движения, но и усилие захвата благодаря датчикам давления на кончиках роботизированных пальцев. Робот, обученный с помощью Dexop, вкручивал лампочку за 11 секунд против 86 секунд при использовании традиционных методов.
Традиционные методы обучения роботов основаны на цифровых симуляциях и джойстиках. Устройства запоминают движения и учатся их воспроизводить. Такое обучение занимает значительное время, а получаемые наборы данных содержат много «шума» и неточностей.Российский рынок BPM-систем: оценки, лидеры, тренды и перспективы. Обзор TAdviser 
Машинам сложно определить оптимальную силу сжатия предметов. Роботы должны удерживать объекты достаточно крепко, но не повреждать их. Калибровка силы захвата представляет серьезную техническую проблему для разработчиков роботизированных систем.
Экзоскелет Dexop решает эти проблемы через прямую физическую связь с роботизированной рукой. Когда пользователь сгибает указательный палец, робот в точности повторяет это движение. Синхронизация происходит в режиме реального времени без задержек.
Датчики давления на кончиках роботизированных пальцев регистрируют силу воздействия на объекты. Система записывает не только траектории движений, но и динамику приложения усилий. Комплексный сбор данных повышает качество обучающих наборов.
Результирующие наборы данных содержат меньше артефактов и неточностей по сравнению с традиционными методами. Более чистые данные ускоряют процесс машинного обучения. Роботы быстрее осваивают сложные манипуляции с предметами.[1]
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Promobot (Промобот) (31) Яндекс (Yandex) (18) Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14) Сбербанк (12) Intuitive Surgical (11) Другие (580) Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) (2) Яндекс (Yandex) (2) Яндекс.Облако (Yandex Cloud) (2) Инфосистемы Джет (2) Fora Robotics (Фора Роботикс) (2) Другие (41) Наносемантика (Nanosemantics Lab) (2) Сбер Бизнес Софт (2) Синимекс (Cinimex) (2) Университет Иннополис (2) Яндекс (Yandex) (2) Другие (52)Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Promobot (Промобот) (12, 34) ABB Group (8, 23) Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (4, 21) Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21) Яндекс (Yandex) (2, 15) Другие (653, 157) Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2) Intuitive Surgical (1, 1) НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет) (1, 1) Яндекс (Yandex) (1, 1) Aripix Robotics (Арипикс Роботикс) (1, 1) Другие (5, 5) Pudu Robotics (Pudu Technology) (1, 2) Яндекс (Yandex) (1, 2) КиберСклад (1, 1) Unitree Robotics (1, 1) Intuitive Surgical (1, 1) Другие (1, 1) Яндекс (Yandex) (1, 4) Pudu Robotics (Pudu Technology) (2, 2) Геоскан (Geoscan) (1, 2) РОББО (ранее ScratchDuino, СкретчДуино) (1, 1) Университет Иннополис (1, 1) Другие (5, 5) Яндекс.Маркет (1, 1) Promobot (Промобот) (1, 1) Яндекс Роботикс (1, 1) ABB Group (1, 1) Дабл Ю Экспо (1, 1) Другие (0, 0)Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Promobot - 26 Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21 ABB IRB Промышленные роботы - 19 Яндекс.Ровер - 14 Da Vinci (робот-хирург) - 12 Другие 138 For-1 Антропоморфный робот - 2 Dobot CR-серия Коллаборативные роботы - 1 Aripix A1 Робот-манипулятор - 1 Robotech: RP-серия Роботы-паллетайзеры - 1 Яндекс: Складские роботы - 1 Другие 2 Яндекс.Ровер - 2 Pudu CC1 Робот-уборщик - 2 Da Vinci (робот-хирург) - 1 Ronavi S-серия Роботы для сортировки товаров - 1 Unitree H1 Антропоморфные роботы - 1 Другие 1 
