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REX G1:中国人形机器人具备22个自由度和5秒换电

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这款轮式人形机器人融合了移动、操作与任务理解能力。



总部位于北京的具身智能公司RoboScience推出了其首款机器人REX G1,用于物流、制造、零售和家庭环境。

这款轮式人形机器人于8月17日发布,将移动和操作能力与RoboScience的Visics模型相结合。

该公司将其设计为能够在非结构化和不断变化的环境中理解指令、规划行动并执行完整任务,而不是局限于固定工作站或单一流程。

同时移动和操作物体

REX G1拥有22个自由度:头颈部2个,每条手臂7个,腰部2个,升降轴1个,轮式底盘3个。其双臂合计可搬运22磅(10公斤)负载。

与固定式工业机械臂不同,该机器人可在不同工作区域之间移动。它还能完成RoboScience所说的“边走、边举升、边抓取”。

在机器人移动过程中,底盘、可调升降机构和双臂协同工作。零空间控制旨在在狭窄区域内保持末端执行器稳定,减少在动作之间停下、重新定位和重新启动的需要。

对于需要更高精度的任务,REX G1提供±0.1毫米的重复定位精度。其视觉系统还能在抓取物品后核验库位码,支持重复的拣选和放置作业。

为进入现有工作场所而设计

许多仓库机器人需要更宽的通道、额外的转弯空间或调整货架。RoboScience则采用不同思路设计REX G1:让机器适应现有设施。

该机器人宽540毫米,长度可在540至640毫米之间调节,高度范围为1,100至1,700毫米,工作高度范围在0.1米至2米之间。

REX G1利用360度立体视觉感知周围环境。自适应照明帮助它在深柜、反光货架、包装膜和低光环境中工作,而无需额外光源。

哑光外壳、圆角设计和电子墨水信息屏旨在适应机器人在人附近工作的场景。快拆检修口让组件无需拆解整机即可接触。

Visics模型实现闭环

REX G1的核心是Visics,这是RoboScience基于视觉-语言-物体-动作(VLOA)架构的通用具身模型。

该系统将视觉信息和语言指令与物理动作连接起来。RoboScience表示,其具身世界模型能够理解物理环境并模拟物体的三维运动轨迹。

随后,一个独立的操作模型将这些轨迹转化为机器人的控制信号。

凭借2,070 TFLOPS的板载算力,REX G1在边缘端处理感知、决策和控制。这减少了它对频繁云通信的依赖,并使其能够在条件变化时调整动作。

该机器人一次充电可运行长达四小时。其热插拔电池可在不关机的情况下更换,最快五秒即可恢复工作。

RoboScience将该机器定位为“下一代具身智能生产力伙伴”,能够参与连续工作流程。其预期应用涵盖仓库搬运、柔性制造、零售履约以及未来的家庭服务。

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