Tian Yanlin, desde Aofeisi
QbitAI (Quantum Bit) | Cuenta oficial QbitAI
¡Bastante fuerte! La empresa de robots humanoides esta vez se propone desmontar la caja negra tecnológica hasta el fondo.
Hay que saber que, en el caso de los robots humanoides, hacerlos de código abierto no es nada sencillo. Desde la estructura mecánica y los sistemas eléctricos hasta el control de articulaciones y los algoritmos de movimiento, el software y el hardware están entrelazados.
Antes, algunos robots presumían de ser «de código abierto», pero lo que los desarrolladores recibían quizá era solo un SDK, unas cuantas API o parte del código de los algoritmos.
¿Quieres modificar el control de articulaciones? Imposible. ¿Quieres ajustar la estructura mecánica? No hay planos. ¿Quieres hacer que tu modelo entrenado funcione en el robot real? La interfaz de bajo nivel se convierte en el obstáculo.
Pero ahora, el código abierto de los robots humanoides comienza a avanzar hacia lo más profundo del hardware.
Quien da el paso esRoboParty萝博派对. Recientemente, RoboParty lanzó oficialmenteel robot humanoide RP1 de pila completa y código abierto。
Desde los planos mecánicos, el sistema eléctrico y las articulaciones de desarrollo propio, hasta el control de bajo nivel, la simulación, el entrenamiento y el despliegue, RoboParty busca poner ante los desarrolladores toda la cadena de I+D del robot humanoide, del hardware al software.
Esta es también la mayor diferencia entre un código abierto de pila completa y la simple apertura de un SDK o parte del código de los algoritmos.
Los desarrolladores no solo pueden usar las funciones ya existentes del robot, sino también profundizar en el nivel más bajo, investigar por qué se mueve y cómo lo hace, e incluso modificarlo.
Además, la capacidad de movimiento del propio RP1 es interesante.
Con una altura de 135 cm y múltiples configuraciones del cuerpo con 24～30 grados de libertad, puede adaptarse a diferentes escenarios como la educación e investigación, la recolección de datos, las visitas guiadas y el entretenimiento. El RP1 ya ha demostrado una serie de capacidades de movimiento reales: caminar de forma continua, seguimiento de movimientos humanos, recuperación ante perturbaciones y levantarse tras caer.
Lo que sostiene estos movimientos sonlos módulos de articulación ROMOMO desarrollados por la propia RoboParty, junto con las herramientas de control de movimiento y entrenamiento que los acompañan.
Por un lado, un rendimiento real visible; por otro, una tecnología de bajo nivel que se pretende entregar a los desarrolladores.
Las posibilidades para los desarrolladores se multiplican, pero del código abierto al uso real todavía hay bastantes detalles que dominar.
¿Por qué un robot humanoide debe abrir su capa más profunda?
Aunque todo se llame código abierto, hasta qué punto se puede abrir un robot humanoide marca una diferencia enorme.
Por ejemplo, un equipo de investigación quiere que el robot camine con un nuevo tipo de marcha.
Si el fabricante solo abre las API de alto nivel, los investigadores pueden dar órdenes de caminar y ajustar algunos parámetros.
Sin embargo, en cuanto se trata de la respuesta de los motores, del control de bajo nivel o incluso de la estructura de las articulaciones, hay que pedir ayuda al fabricante.
Y si los resultados del experimento no son buenos, no hay forma de localizar rápidamente dónde está el problema.
¿El algoritmo no se entrenó bien? ¿Las articulaciones no responden? ¿O hay una desviación entre el modelo de simulación y el robot real? Capa tras capa, la caja negra tecnológica bloquea el camino y a los investigadores les resulta muy difícil llegar al fondo.
Que un robot «código abierto» tenga o no verdadera honestidad depende de hasta qué capa pueden llegar a modificar los desarrolladores.
Si solo se abre el SDK, los desarrolladores se limitan principalmente a llamar funcionalidades. Si se abren los algoritmos de control, se puede profundizar en la generación y la lógica de ejecución de los movimientos del robot.
Si los planos mecánicos, el sistema eléctrico, la información de las articulaciones, el software embebido y las herramientas de entrenamiento en simulación se abren todos, el espacio de investigación es mucho mayor.
Esta es la razón por la que RP1 hace hincapié en el «código abierto de pila completa».
Sobre todo para las instituciones de investigación, la autonomía en la investigación es demasiado importante.
Que el robot de un artículo camine firmemente y que, al cambiar a otra máquina, se voltee de inmediato: cosas así no son nada raras en los laboratorios. (doge)
La disposición de las articulaciones, los protocolos de los dispositivos, las frecuencias de control e incluso la definición del punto cero (es decir, qué posición se toma como referencia de 0° para cada articulación) pueden influir en los resultados experimentales.
Si no se puede acceder a la información de bajo nivel, los investigadores deben dedicar mucho tiempo a adaptar la plataforma. Algunas líneas de investigación incluso quedan limitadas por el hardware.
Las empresas de modelos embodied tienen inquietudes similares.
Ahora se turnan los VLA, los modelos de mundo y las políticas de control del movimiento: los modelos entrenan bastante bien en simulación, pero al llegar al robot real no siempre obedecen.
Por ejemplo, el modelo planifica que el robot levante el pie para superar un obstáculo; en la simulación todo va sin problemas, pero en el robot real falla por diferencias en la respuesta de las articulaciones o en la dinámica.
¿Es un problema del modelo o el robot cometió una desviación en la ejecución?Si los datos, el control y la retroalimentación del hardware se pueden consultar y ajustar, hay más puntos de apoyo para localizar el problema.
La educación universitaria también necesita este nivel de apertura.
Antes, los estudiantes quizá solo necesitaban llamar a una API para que el robot realizara movimientos predefinidos.
Pero para comprender de verdad el principio de funcionamiento de un robot, saber llamar a interfaces claramente no basta.
Poder modificar por uno mismo los algoritmos de control, reemplazar componentes e incluso rediseñar la estructura mecánica amplía naturalmente el espacio para la docencia y la investigación.
Las instituciones de investigación quieren autonomía, las empresas de modelos embodied quieren eficiencia en I+D y las universidades quieren que los estudiantes trabajen realmente con las manos.
Los puntos de partida de los tres tipos de clientes parecen distintos, pero en realidad,todos quieren que el robot se ajuste a las necesidades de la investigación, y que la investigación no quede atrapada por los límites funcionales del fabricante.
El papel que RoboParty espera que desempeñe el RP1 es precisamente el de una plataforma abierta de investigación y desarrollo.
Por supuesto, hasta qué punto puede llegar el código abierto depende de qué aporta realmente.
De las articulaciones a los algoritmos, ¿cuánto abre exactamente el RP1?
En el video de demostración oficial, el robot no solo puede caminar, correr y saltar, sino que, combinado con la visión, también puede hacer parkour superando obstáculos, subir y bajar escaleras de forma autónoma, planificar la marcha según el terreno real, levantarse rápidamente tras una caída y seguir movimientos del cuerpo humano, además de ajustar su postura de inmediato tras una perturbación, manteniendo el equilibrio y conservando el estado de movimiento actual.
Detrás de estos movimientos fluidos hay todo un conjunto de software y hardware trabajando en conjunto.
Tomemos como ejemplo la recuperación tras una perturbación: el sistema de control debe ajustar los movimientos según el estado del cuerpo, los módulos articulares se encargan de responder a las órdenes, y las estructuras mecánicas de la cadera, la rodilla y el tobillo determinan con qué postura puede el robot completar el ajuste.
Levantarse tras una caída es aún más complejo: cómo contacta el cuerpo con el suelo, cómo hacen fuerza las articulaciones y cómo se transfiere el centro de gravedad requieren una coordinación mutua.
El RP1 ofrece dos configuraciones de cuerpo.
La versión de código abierto tiene 24 grados de libertad activos, y la versión de código abierto Pro aumenta a 30de los cuales la cabeza tiene 2 grados de libertad y cada brazo 7 grados de libertad, más adecuados para la investigación en manipulación compleja.
Merece la pena destacar además que los módulos de cabeza y manos del RP1 son seleccionables, para adaptarse a diferentes escenarios.
A nivel de hardware, el módulo articular es un eslabón clave.
El RP1 está equipado conlas articulaciones rotatorias integradas ROMOMO desarrolladas por la propia RoboParty.
Según la tabla oficial de parámetros articulares, el parpico de los módulos cubre de 25 a 160 N·m, con alimentación de 48 V y comunicación CAN-FD.
Huang Yi, fundador de RoboParty, y la pared de piezas del RP1 que hay detrás de él
¿Por qué el rango de par es tan amplio?
Las caderas y las rodillas deben soportar el cuerpo, por lo que exigen un par mayor; los extremos de los brazos, en cambio, requieren equilibrar peso, volumen y velocidad de respuesta.
ROMOMO utilizaun esquema de motor de rotor interno combinado con un reductor planetario NGW. La menor inercia del rotor favorece una respuesta rápida, mientras que el reductor planetario equilibra rigidez, capacidad de sobrecarga y coste.
La estructura mecánica también tiene su detalle.
El RP1 adopta un diseño de cadera no concorrente y tobillo paralelo. En él, el tobillo paralelo hace que dos motores participen conjuntamente en los movimientos de pitch y roll del pie, sin que ninguno de los dos motores controle por sí solo una dirección determinada.
El módulo articular también emplea una fijación de abrazadera y un diseño de cableado hueco, lo que facilita el desmontaje y reduce la interferencia de los cables durante el movimiento.
Para los usuarios comunes, todo esto está oculto dentro de la carcasa del robot. Pero precisamente en estos detalles es donde se enfocan los investigadores.
¿Por qué se distribuyen así las articulaciones? ¿Qué pasaría si se cambiara un actuador? Tras ajustar el mecanismo, ¿cómo debería adaptarse el sistema de control?
Por ahora,RP1 ya ha hecho públicos recursos como el URDF, el MJCF y los modelos de malla. Los desarrolladores pueden examinar las conexiones entre las articulaciones y los eslabones del robot, para usarlas en simulación e investigación de control de movimiento.
Los materiales de diseño mecánico también abarcan la disposición de los ejes de las articulaciones, los rangos de movimiento, los métodos de ensamblaje y la arquitectura eléctrica.
En cuanto a materiales de nivel más profundo, como los CAD, los BOM y los archivos de fabricación de placas de circuito, parte de ellos siguen siendo registros internos de ingeniería, y el alcance exacto de lo abierto deberá consultarse en el repositorio del proyecto.
Las articulaciones se encargan de ejecutar los movimientos, pero cuándo aplicar la fuerza y cuántos grados girar lo decide el sistema de control.
El software embebido de RP1 conecta el hardware, como motores, sensores inerciales y sistemas de gestión de batería, mediante abstracción de dispositivos e interfaces unificadas.
Los algoritmos de nivel superior generan los objetivos de las articulaciones, los controladores de nivel inferior se encargan de la comunicación y la ejecución, y luego devuelven el estado de las articulaciones como retroalimentación.
Su software complementario emplea una frecuencia de control de 500 Hz y una frecuencia de actualización de política de 50 Hz. Los desarrolladores pueden estudiar la relación entre el control y la retroalimentación de los dispositivos en torno a una interfaz unificada de comandos de articulación.
Para que un robot aprenda nuevos movimientos, también necesita herramientas de entrenamiento.
RoboParty también haliberado hhtools (human-humanoid-tools), una herramienta de reorientación de movimientos del cuerpo humano.
hhtools primero mapea los movimientos humanos a la estructura del robot y luego corrige el movimiento combinando restricciones como los límites articulares y el contacto con el suelo, generando trayectorias de movimiento que el robot puede utilizar.
Ejemplos de reorientación con hhtools: transporte, baile, escalones y obstáculos
Estos datos pueden entrar en el flujo de entrenamiento en simulación y, tras el aprendizaje de políticas y el ajuste de parámetros, desplegarse en el robot real para su verificación.
Los desarrolladores pueden estudiar el mapeo de movimientos y las etapas de entrenamiento y despliegue, y probar sus propias estrategias de control.
Cómo aprende un robot un movimiento es algo en lo que los desarrolladores también pueden participar.
Según se ha informado,RoboParty también está construyendo PartyOS, una base de desarrollo abierta.
Por ahora, parte de System0, el control de movimiento básico, y de la infraestructura relacionada ya está abierto, incluyendo proyectos como hhtools, MimicLite y UFO. Entre ellos, UFO se dedica a la investigación sobre la recuperación ante perturbaciones y el levantarse tras una caída, y ofrece configuraciones para varios robots, incluido RP1.
System1 y System2, orientados a la representación de intenciones y la orquestación de habilidades de Agentes, siguen en fase de investigación.
Para que los algoritmos corran en el robot real, los experimentos diarios también deben poder seguir el ritmo.
RP1ha establecido flujos de captura y registro de datos sobre el estado del robot, los sensores y los movimientos, ayudando a los desarrolladores a verificar la correspondencia entre los datos y los comandos de control.
El cambio de batería en caliente, el desmontaje modular, el mantenimiento estandarizado, así como las distintas configuraciones de cabeza, efector final y capacidad de cómputo, también facilitan la experimentación continua.
Interfaz de la muñeca de RP1 y tres herramientas finales intercambiables
Al fin y al cabo, que el robot se quede sin batería, que una pieza se dañe o que el equipo necesite modificaciones puede detener los experimentos.
Solo si los desarrolladores pueden modificarlo, ponerlo en marcha y verificarlo repetidamente, una plataforma abierta tiene un verdadero valor para la I+D.
La caja negra tecnológica se abre, y el ecosistema apenas comienza
La industria de la robótica se ha beneficiado del código abierto durante muchos años.
Herramientas de código abierto como ROS han ahorrado a muchos desarrolladores la molestia de construir repetidamente la infraestructura de software.
Hoy en día, el código abierto comienza a profundizar en las estructuras mecánicas, las articulaciones, los sistemas eléctricos y de control, y más tecnologías que antes estaban en manos de los fabricantes tienen la oportunidad de convertirse en recursos básicos compartidos por la industria.
Antes del RP1,RoboParty había lanzado el robot de código abierto RPO. Este proyecto obtuvo en GitHubaproximadamente 2600 Starsy acumuló un grupo de seguidores.
Con este lanzamiento del RP1, el alcance abierto se extiende aún más a toda la cadena de desarrollo del robot completo.
En torno a este sistema, RoboParty ha construido tres partes que funcionan de manera conjunta.
- Open Body: proporciona el cuerpo del robot y recursos de hardware, incluyendo las articulaciones RPO, RP1, ROMOMO y la RP Hand.
- PartyOS: conecta herramientas de investigación y desarrollo como el control del movimiento, la interacción perceptiva y la manipulación de cuerpo completo; algunos de estos proyectos siguen en desarrollo.
- Developer Ecosystem: dirigido a desarrolladores individuales, equipos de investigación universitarios y empresas de modelos encarnados, con la esperanza de atraer a más personas a participar en el desarrollo técnico y su perfeccionamiento.
¿Cómo se puede aprovechar esta combinación?
Por ejemplo, una empresa de modelos que haya entrenado una nueva estrategia de control del movimiento puede intentar validarla en el RP1; los investigadores de una institución científica que hayan mejorado una articulación o un módulo de control también tienen la oportunidad de seguir desarrollando sobre diseños ya existentes.
Aunque las líneas de investigación de cada uno son distintas, todos tienen la oportunidad de reutilizar los recursos de base, dedicar menos tiempo a adaptar el hardware y reservar su energía para los problemas que realmente quieren resolver.
Esto es especialmente importante para la industria de la inteligencia encarnada.
Actualmente, la evaluación de modelos de robótica aún enfrenta problemas como las grandes diferencias entre hardware y la falta de condiciones de prueba uniformes. Una misma tarea puede cambiar su tasa de éxito al cambiarse de robot.
Si más equipos realizan experimentos basados en versiones de hardware estables, herramientas de entrenamiento y normas de prueba, los resultados de investigación contarán con referencias más comparables, y los logros técnicos serán más fáciles de verificar y mejorar por quienes vengan después.
Pero el código abierto es solo el punto de partida.
¿La documentación está completa? ¿El repositorio se mantendrá de forma continua? ¿Qué hacer si el hardware presenta problemas? ¿Podrán los desarrolladores reproducirlo y modificarlo sin dificultad? ¿La licencia permite el desarrollo derivado y el uso comercial?
Estas son pruebas inevitables para cualquier proyecto de código abierto.
Desde el RPO hasta el RP1, RoboParty ya ha presentado el marco del cuerpo abierto, las herramientas de software y el ecosistema de desarrolladores.
Si realmente llega a formarse un ecosistema dependerá de cuántos desarrolladores estén dispuestos a participar y de cuántos resultados prácticos se logren acumular.
Para toda la industria, el significado de esto podría ser mayor que el de lanzar un robot de código abierto más.
La barrera de entrada al desarrollo de robots humanoides siempre ha sido muy alta. Mecánica, electricidad, control, algoritmos: cada eslabón requiere profesionales especializados y una inversión a largo plazo.
Incluso para validar una sola idea nueva, puede ser necesario dedicar bastante tiempo antes a construir una plataforma básica.
El código abierto permite a quienes llegan después apoyarse en logros ya existentes para continuar investigando, y permite que una misma tecnología sea verificada, mejorada y continuada repetidamente por distintos equipos.
Por supuesto, publicar planos y código no significa que los costos de hardware y las dificultades de ingeniería desaparezcan. Para formar realmente un ecosistema se necesita un mantenimiento y contribuciones continuos.
Es solo que, cuando cada vez más tecnologías de base pueden ser estudiadas, modificadas y reutilizadas, la industria de los robots humanoides quizás pueda reducir el trabajo de reinventar la rueda y tener más oportunidades de explorar nuevas tecnologías.
Las direcciones que una sola empresa puede explorar son, al final, limitadas.
Solo abriendo la caja negra de la tecnología se podrá dar la oportunidad de que más personas participen y avancen juntos los robots humanoides.
Anexo: recursos de código abierto e información de la prueba beta del RP1
[1]Recursos de desarrollo del RP1:
https://github.com/Roboparty/RP1
[2]Libro técnico (white paper):
https://roboparty.com/documents/roboto-01
Actualmente, RoboParty ha abierto las solicitudes para la co-creación de la prueba beta del RP1, dirigida a desarrolladores y equipos con necesidades reales de proyecto y dispuestos a participar de forma continua en la iteración del producto. Los participantes podrán reportar problemas, enviar Issues y disfrutar del precio especial de co-creación de la beta.
Enlace de solicitud:
https://roboparty.com/beta/RP1