Post by InPro electric GmbH

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๐—จ๐—ฝ๐—ฑ๐—ฎ๐˜๐—ฒ #PhysicalAI: ๐—”๐˜‚๐˜€ ๐—ฑ๐—ฒ๐—ฟ ๐—•๐—ฒ๐˜„๐—ฒ๐—ด๐˜‚๐—ป๐—ด ๐˜‡๐˜‚๐—บ ๐—”๐—ฟ๐—ฏ๐—ฒ๐—ถ๐˜๐—ฒ๐—ป โ€“ ๐˜‚๐—ป๐˜€๐—ฒ๐—ฟ ๐—จ๐—ป๐—ถ๐˜๐—ฟ๐—ฒ๐—ฒ ๐—š๐Ÿญ ๐˜€๐—ผ๐—ฟ๐˜๐—ถ๐—ฒ๐—ฟ๐˜ ๐—™๐—น๐—ฎ๐˜€๐—ฐ๐—ต๐—ฒ๐—ป Unser Unitree G1 รผbernimmt erstmals eine konkrete Aufgabe โ€“ das Sortieren von Flaschen. Was simpel klingt, ist ein entscheidender Schritt. Wir verlassen die reine Bewegungssteuerung und gehen in Richtung echter Anwendung. Aktuell erfolgt die Ausfรผhrung noch vollstรคndig รผber #Teleoperation. Das bedeutet: Bewegungen werden direkt vom Menschen gesteuert und auf den Roboter รผbertragen. Und genau hier beginnt der nรคchste wichtige Schritt: Der Unitree G1 muss jetzt lernen. Durch wiederholte Ausfรผhrung in einer definierten Umgebung sammeln wir Trainingsdaten, um die Bewegungsablรคufe zukรผnftig zu automatisieren. Ziel ist es, diese Aufgaben perspektivisch รผber #PhysicalAI eigenstรคndig ausfรผhren zu lassen. Wichtig ist uns dabei ein realistisches Bild. Auch wenn es oft so wirkt, als wรคren #humanoideRoboter bereits vollstรคndig autonom im Einsatz, steckt dahinter ein iterativer Entwicklungsprozess. Viele kleine Schritte, viel Training und eine klare Systematik sind notwendig, bevor ein Roboter Aufgaben wirklich selbststรคndig ausfรผhren kann. Der Weg ist klar: Vom gesteuerten Roboter โ†’ zum trainierten System โ†’ zur autonomen Anwendung. Das Sortieren von Flaschen ist dabei nur der Anfang โ€“ aber ein sehr greifbarer.

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