ロボティクス

株式会社トーマックはじめに 新しいZA6ロボット

ZA6 は新しい Tormach 製品ラインの最初のロボットです ウィスコンシン州マディソン (2022 年 12 月 6 日)。 . . 手頃な価格でコンパクトな CNC マシンの業界をリードするサプライヤである Tormach Inc. は、最新製品の ZA6 ロボットを発売したことを発表しました。 ZA6 ロボットは、EtherCAT サーボ モーター、ハーモニック ギア ドライブ、およびアルミニウム鋳造を利用して、業界標準に合わせて構築されています。 975mm のリーチで 6kg のペイロードを運ぶことができ、驚異的なスピードと再現性を備えています。 単相220VACで20Aしか必要としないため、ほとんどどこにでも設置できます。 20,000 ドル未満で、市場で最高のロボティクス価値の 1 つです。 ZA6 は、プログラミング言語として Python を使用する唯一の産業用ロボットです。 パイソンが人気 [1]、習得しやすく、強力であり、一般的であるため、ZA6 を他の Python 駆動システムと非常に簡単に統合できます。 200,000 を超える Python ライブラリが利用可能であるため、ZA6 を外部の世界に接続するために必要な作業のほとんどは既に完了しています。 ZA6 は、受賞歴のある Tormach の制御ソフトウェアである PathPilot …

株式会社トーマックはじめに 新しいZA6ロボット Read More »

Google の Code-as-Policy により、ロボットは独自のコードを記述できます

Google のロボティクス チームの研究者は、大規模言語モデル (LLM) を使用してユーザー指定の目標を達成するロボット制御コードを生成するロボット制御方法である Code-as-Policies (CaP) をオープンソース化しました。 CaP は、HumanEval コード生成ベンチマークで以前の方法よりも優れたコード生成に階層的なプロンプト手法を使用します。 この手法と実験は、arXiv で公開された論文に記載されています。 CaP は、LLM を使用してロボットを制御する以前の試みとは異なります。 大まかな手順のシーケンスを生成する代わりに、または ポリシー ロボットによって呼び出されるように、CaP はこれらのポリシーの Python コードを直接生成します。 Google チームは、新しい階層プロンプト方式など、コード生成を改善する一連のプロンプト手法を開発しました。 この手法は、HumanEval ベンチマークで 39.8% pass@1 という新しい最先端のスコアを達成しました。 Google チームによると: ポリシーとしてのコードは、動作を変更し、それに応じて機能を拡張できるロボットへの一歩です。 これは可能ですが、合成されたプログラム (ランタイムごとに手動でチェックしない限り) が物理ハードウェアで意図しない動作を引き起こす可能性があるため、柔軟性によって潜在的なリスクも生じます。 システムがアクセスできる制御プリミティブをバインドする組み込みの安全性チェックでこれらのリスクを軽減できますが、既知のプリミティブの新しい組み合わせが同等に安全であることを確認するには、さらに多くの作業が必要です。 これらのリスクを最小限に抑えながら、より汎用的なロボットへの潜在的なプラスの影響を最大化する方法について、幅広い議論を歓迎します。 LLM は、多くの主題に関する一般的な知識を示し、幅広い自然言語処理 (NLP) タスクを解決できることが示されています。 ただし、論理的には正しいものの、ロボットの制御には役立たない応答を生成することもあります。 たとえば、「飲み物をこぼしてしまったのですが、手伝ってもらえますか?」という質問に対して、 LLM は「掃除機を使ってみてください」と答えるかもしれません。 今年初め、InfoQ は、大規模言語モデル (LLM) を使用して一連のロボット アクションを計画する Google の SayCan メソッドについて取り上げました。 LLM …

Google の Code-as-Policy により、ロボットは独自のコードを記述できます Read More »

Google の Code-as-Policy により、ロボットは独自のコードを記述できます

Google のロボティクス チームの研究者は、大規模言語モデル (LLM) を使用してユーザー指定の目標を達成するロボット制御コードを生成するロボット制御方法である Code-as-Policies (CaP) をオープンソース化しました。 CaP は、HumanEval コード生成ベンチマークで以前の方法よりも優れたコード生成に階層的なプロンプト手法を使用します。 この手法と実験は、arXiv で公開された論文に記載されています。 CaP は、LLM を使用してロボットを制御する以前の試みとは異なります。 大まかな手順のシーケンスを生成する代わりに、または ポリシー ロボットによって呼び出されるように、CaP はこれらのポリシーの Python コードを直接生成します。 Google チームは、新しい階層プロンプト方式など、コード生成を改善する一連のプロンプト手法を開発しました。 この手法は、HumanEval ベンチマークで 39.8% pass@1 という新しい最先端のスコアを達成しました。 Google チームによると: ポリシーとしてのコードは、動作を変更し、それに応じて機能を拡張できるロボットへの一歩です。 これは可能ですが、合成されたプログラム (ランタイムごとに手動でチェックしない限り) が物理ハードウェアで意図しない動作を引き起こす可能性があるため、柔軟性によって潜在的なリスクも生じます。 システムがアクセスできる制御プリミティブをバインドする組み込みの安全性チェックでこれらのリスクを軽減できますが、既知のプリミティブの新しい組み合わせが同等に安全であることを確認するには、さらに多くの作業が必要です。 これらのリスクを最小限に抑えながら、より汎用的なロボットへの潜在的なプラスの影響を最大化する方法について、幅広い議論を歓迎します。 LLM は、多くの主題に関する一般的な知識を示し、幅広い自然言語処理 (NLP) タスクを解決できることが示されています。 ただし、論理的には正しいものの、ロボットの制御には役立たない応答を生成することもあります。 たとえば、「飲み物をこぼしてしまったのですが、手伝ってもらえますか?」という質問に対して、 LLM は「掃除機を使ってみてください」と答えるかもしれません。 今年初め、InfoQ は、大規模言語モデル (LLM) を使用して一連のロボット アクションを計画する Google の SayCan メソッドについて取り上げました。 LLM …

Google の Code-as-Policy により、ロボットは独自のコードを記述できます Read More »

汎用プログラミング言語は産業オートメーション業界の未来であり、従来の PLC IEC 61131-3 を追い越しています

IEC 61131-3 は、産業オートメーション業界のデファクト スタンダードです。 これには、5 つの異なるプログラミング「言語」が含まれます。 単純なプログラムの設計を簡単かつ簡単にし、これを非常にうまく行っています。 汎用プログラミング言語は産業オートメーション業界の未来であり、従来の PLC IEC 61131-3 を追い越しています シュテファン・ライヒェンシュタイン | ロボットシステム統合 ただし、複雑なシステムの設計が不足しています。 汎用プログラミング言語を使用してモーション アプリケーションをプログラムすると、ユーザーは、他の方法では困難または不可能なさまざまな情報源を統合することができます。 必要に応じてシステムをスケールアップまたはスケールダウンできます。 独自のコンピューター ビジョン アルゴリズムを実行する部品検査システムを設計して、在庫と部品を追跡するデータベースと通信しながら、これらの検査システムを複数実行するハイパーコンバージド システムを設計できます。 RapidCode API は C++ で記述されているため、標準の市販のコンピューティング ハードウェアで直接 Windows で実行したり、gRPC を実行できる任意のシステムでリモート プロシージャ コールを使用して実行したりできます。 そのため、システムを自由に設計できます。 ビジョン システム、分析、データベース、その他のシステム、およびローカル ネットワークと連携できます。 RapidCode API は C++ API であるため、SWIG を使用してインターフェイス ファイルを生成し、SWIG がサポートする言語から C++ API を呼び出すことができます。 生成されたインターフェイス ファイルは RapidCode dll をロードし、選択した言語からの関数呼び出しを …

汎用プログラミング言語は産業オートメーション業界の未来であり、従来の PLC IEC 61131-3 を追い越しています Read More »