Инженерная полка: Workhorse на G1, Open-RMF в узких коридорах, AWS Physical AI Toolchain
Инженерная полка: Workhorse на G1, Open-RMF в узких коридорах, AWS Physical AI Toolchain Инженерная полка Workhorse: цельнотелесная манипуляция G1 из человеческих данных Лаборатория. Планировщик предсказывает позы торса, кистей и стоп, RL-трекер ведёт робота; обе политики учатся на одних записях людей без ретаргетинга, а данные дополняются ошибками друг друга. На реальном Unitree G1: сортировка коробок руками и ударом, ловля брошенной коробки, подъём на чемодан. В симуляции сортировка — 77% эпизодов, 64% при толчках 40 Н·с. Open-RMF: уступание в узких двунаправленных коридорах Инженер полупроводникового FAB спрашивает сообщество Open-RMF и ROS 2 Jazzy: коридоры вмещают один робот, но движение двустороннее, часть участков без обходного пути. На опытах — повторные переговоры и остановка прогресса; арбитр над RMF, правки cost function и локальный MAPF надёжности не дали. Ближайшая цель — развести два робота, далее 30–40 единиц. Анонс: AWS открыла Physical AI Toolchain для роботов Анонс. AWS выпустила открытый Physical AI Toolchain: генерация синтетических данных, обучение, симуляция и валидация, доставка на edge и дообучение по данным с поля. Внутри — SageMaker и IoT Greengrass, а также Isaac Sim, Isaac Lab, Isaac GR00T и Cosmos от NVIDIA; компоненты можно брать по отдельности. Стек hardware-neutral, исходники открыты. Источники: arXiv — Robotics (cs.RO) · ROS Discourse · The Robot Report