roboto_origin

RoboParty built a humanoid robot in 4 months. Now, the full project is open source RoboParty built a humanoid robot in 4 months. Now, the full project is open source. Meet ROBOTO ORIGIN, a 1.25 m tall, 34 kg humanoid designed for dynamic movement and reinforcement learning research. Here are the technical details: • 23 degrees of freedom (DoF): Multiple controlled joints coordinate whole-body movement. • 120 Nm peak joint torque: The leg actuators deliver high torque for dynamic motions. • 48 V, 15 Ah battery: Provides onboard electrical power. • Open hardware: Mechanical CAD files, PCB designs and the bill of materials are available. • Control software: The repository includes firmware, motor control and ROS 2 integration. • Robot simulation: URDF and MJCF models support work across simulation environments. • Reinforcement learning: The training stack includes Isaac Lab and RSL-RL, with workflows involving MuJoCo. The robot can walk, run and jump. As someone interested in robotics engineering, I find the combination of mechanical design, low-level control and reinforcement learning worth exploring. Having access to the hardware files and training code gives developers a chance to study the full system, from its physical structure to its learned movements. Reproducing it still requires sourcing components, assembling the robot and tuning the control system. GitHub: Roboparty/roboto_origin Would you build one yourself? #Robotics #HumanoidRobots #OpenSource #PhysicalAI #ReinforcementLearning [ar] شركة RoboParty بنت روبوتًا بشريًا في 4 أشهر، والمشروع بالكامل متاح الآن كمصدر مفتوح طوّرت شركة RoboParty روبوتًا بشريًا في غضون أربعة أشهر. والآن، أصبح المشروع بالكامل مفتوح المصدر. تعرّف على ROBOTO ORIGIN، روبوت بشري بطول 1.25 متر ووزن 34 كيلوغرامًا، مصمم خصيصًا لأبحاث الحركة الديناميكية والتعلم المعزز. إليكم التفاصيل التقنية: • 23 درجة حرية: مفاصل متعددة قابلة للتحكم تُنسّق حركة الجسم بالكامل. • عزم دوران أقصى للمفاصل يصل إلى 120 نيوتن متر: توفر محركات الأرجل عزم دوران عالٍ للحركات الديناميكية. • بطارية 48 فولت، 15 أمبير/ساعة: توفر الطاقة الكهربائية اللازمة. • مكونات مفتوحة المصدر: ملفات التصميم الميكانيكي بمساعدة الحاسوب (CAD)، وتصاميم لوحات الدوائر المطبوعة (PCB)، وقائمة المواد متوفرة. • برمجيات التحكم: يتضمن المستودع البرامج الثابتة، وبرمجيات التحكم في المحركات، وتكامل ROS 2. • محاكاة الروبوت: تدعم نماذج URDF وMJCF العمل عبر بيئات المحاكاة المختلفة. • التعلم المعزز: تتضمن حزمة التدريب Isaac Lab وRSL-RL، مع سير عمل يتضمن MuJoCo. يستطيع الروبوت المشي والجري والقفز. بصفتي مهتمًا بهندسة الروبوتات، أجد أن الجمع بين التصميم الميكانيكي والتحكم على مستوى منخفض والتعلم المعزز جدير بالاستكشاف. يتيح الوصول إلى ملفات الأجهزة وشفرة التدريب للمطورين فرصة دراسة النظام بالكامل، بدءًا من بنيته الفيزيائية وصولًا إلى حركاته المكتسبة. مع ذلك، لا يزال إعادة إنتاجه يتطلب توفير المكونات وتجميع الروبوت وضبط نظام التحكم. GitHub: Roboparty/roboto_origin هل ستبني واحدًا بنفسك؟ #الروبوتات #الروبوتات_البشرية #مفتوح_المصدر #الذكاء_الاصطناعي_الفيزيائي #التعلم_المعزز [bn] RoboParty ৪ মাসে একটি হিউম্যানয়েড রোবট তৈরি করেছে। এখন, পুরো প্রকল্পটি ওপেন সোর্স। রোবোপার্টি ৪ মাসে একটি হিউম্যানয়েড রোবট তৈরি করেছে। এখন, সম্পূর্ণ প্রকল্পটি ওপেন সোর্স। পরিচিত হোন রোবোটো অরিজিন-এর সাথে, এটি ১.২৫ মিটার লম্বা এবং ৩৪ কেজি ওজনের একটি হিউম্যানয়েড, যা গতিশীল চলাচল এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং গবেষণার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর প্রযুক্তিগত বিবরণ নিচে দেওয়া হলো: • ২৩ ডিগ্রি অফ ফ্রিডম (DoF): একাধিক নিয়ন্ত্রিত জয়েন্ট পুরো শরীরের নড়াচড়া সমন্বয় করে। • ১২০ Nm সর্বোচ্চ জয়েন্ট টর্ক: পায়ের অ্যাকচুয়েটরগুলো গতিশীল চলাচলের জন্য উচ্চ টর্ক সরবরাহ করে। • ৪৮ ভোল্ট, ১৫ অ্যাম্পিয়ার-আওয়ার ব্যাটারি: অভ্যন্তরীণ বৈদ্যুতিক শক্তি সরবরাহ করে। • ওপেন হার্ডওয়্যার: মেকানিক্যাল CAD ফাইল, PCB ডিজাইন এবং উপকরণের তালিকা (বিল অফ মেটেরিয়ালস) উপলব্ধ আছে। • কন্ট্রোল সফটওয়্যার: রিপোজিটরিতে ফার্মওয়্যার, মোটর কন্ট্রোল এবং ROS 2 ইন্টিগ্রেশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। • রোবট সিমুলেশন: URDF এবং MJCF মডেলগুলো বিভিন্ন সিমুলেশন পরিবেশে কাজ করতে সহায়তা করে। • রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং: এর ট্রেনিং স্ট্যাকে Isaac Lab এবং RSL-RL অন্তর্ভুক্ত, এবং ওয়ার্কফ্লোতে MuJoCo ব্যবহৃত হয়। রোবটটি হাঁটতে, দৌড়াতে এবং লাফাতে পারে। রোবোটিক্স ইঞ্জিনিয়ারিং-এ আগ্রহী একজন হিসেবে, আমি মেকানিক্যাল ডিজাইন, লো-লেভেল কন্ট্রোল এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর সমন্বয়কে অন্বেষণ করার যোগ্য বলে মনে করি। হার্ডওয়্যার ফাইল এবং ট্রেনিং কোড ব্যবহারের সুযোগ ডেভেলপারদেরকে পুরো সিস্টেমটি, এর ভৌত কাঠামো থেকে শুরু করে এর অর্জিত গতিবিধি পর্যন্ত, অধ্যয়ন করার সুযোগ দেয়। এটি পুনরায় তৈরি করার জন্য এখনও যন্ত্রাংশ সংগ্রহ, রোবটটি একত্রিত করা এবং কন্ট্রোল সিস্টেমটি টিউন করার প্রয়োজন হয়। গিটহাব: Roboparty/roboto_origin আপনি কি নিজে একটি তৈরি করবেন? #রোবোটিক্স #হিউম্যানয়েডরোবট #ওপেনসোর্স #ফিজিক্যালএআই #রিইনফোর্সমেন্টলার্নিং [de-DE] RoboParty hat in 4 Monaten einen humanoiden Roboter gebaut. Jetzt ist das gesamte Projekt Open So... RoboParty hat in nur vier Monaten einen humanoiden Roboter entwickelt. Das gesamte Projekt ist jetzt Open Source. Wir stellen vor: ROBOTO ORIGIN, ein 1,25 m großer und 34 kg schwerer Humanoider, der für dynamische Bewegungs- und Reinforcement-Learning-Forschung konzipiert wurde. Hier die technischen Details: • 23 Freiheitsgrade (DoF): Mehrere gesteuerte Gelenke koordinieren die Ganzkörperbewegung. • Maximales Gelenkdrehmoment von 120 Nm: Die Beinaktuatoren liefern ein hohes Drehmoment für dynamische Bewegungen. • 48-V-Akku, 15 Ah: Versorgt den Roboter mit Strom. • Offene Hardware: Mechanische CAD-Dateien, PCB-Designs und die Stückliste sind verfügbar. • Steuerungssoftware: Das Repository enthält Firmware, Motorsteuerung und ROS-2-Integration. • Robotersimulation: URDF- und MJCF-Modelle unterstützen die Arbeit in verschiedenen Simulationsumgebungen. • Reinforcement Learning: Der Trainingsstack umfasst Isaac Lab und RSL-RL mit Workflows, die MuJoCo einbeziehen. Der Roboter kann gehen, rennen und springen. Als jemand, der sich für Robotik interessiert, finde ich die Kombination aus mechanischem Design, Low-Level-Steuerung und Reinforcement Learning faszinierend. Der Zugriff auf die Hardware-Dateien und den Trainingscode ermöglicht es Entwicklern, das gesamte System – von seiner physischen Struktur bis hin zu den erlernten Bewegungen – zu untersuchen. Für den Nachbau müssen jedoch weiterhin Komponenten beschafft, der Roboter zusammengebaut und das Steuerungssystem optimiert werden. GitHub: Roboparty/roboto_origin Würdest du selbst einen bauen? #Robotik #HumanoideRoboter #OpenSource #PhysischeKI #ReinforcementLearning [es-US] RoboParty construyó un robot humanoide en 4 meses. Ahora, el proyecto completo es de código abierto RoboParty construyó un robot humanoide en 4 meses. Ahora, el proyecto completo es de código abierto. Les presentamos a ROBOTO ORIGIN, un humanoide de 1,25 m de altura y 34 kg de peso, diseñado para la investigación en movimiento dinámico y aprendizaje por refuerzo. Estos son los detalles técnicos: • 23 grados de libertad (DoF): Múltiples articulaciones controladas coordinan el movimiento de todo el cuerpo. • Par máximo de 120 Nm en las articulaciones: Los actuadores de las piernas proporcionan un alto par para movimientos dinámicos. • Batería de 48 V, 15 Ah: Proporciona alimentación eléctrica a bordo. • Hardware abierto: Archivos CAD mecánicos, diseños de PCB y lista de materiales disponibles. • Software de control: El repositorio incluye firmware, control de motor e integración con ROS 2. • Simulación de robot: Los modelos URDF y MJCF permiten trabajar en diferentes entornos de simulación. • Aprendizaje por refuerzo: El conjunto de herramientas de entrenamiento incluye Isaac Lab y RSL-RL, con flujos de trabajo que involucran MuJoCo. El robot puede caminar, correr y saltar. Como persona interesada en la ingeniería robótica, considero que la combinación de diseño mecánico, control de bajo nivel y aprendizaje por refuerzo merece ser explorada. Tener acceso a los archivos de hardware y al código de entrenamiento permite a los desarrolladores estudiar el sistema completo, desde su estructura física hasta sus movimientos aprendidos. Reproducirlo aún requiere conseguir componentes, ensamblar el robot y ajustar el sistema de control. GitHub: Roboparty/roboto_origin ¿Te animarías a construir uno? #Robótica #RobotsHumanoides #CódigoAbierto #IAFísica #AprendizajePorRefuerzo [fr-FR] RoboParty a construit un robot humanoïde en 4 mois. Désormais, tout le projet est en open source RoboParty a construit un robot humanoïde en 4 mois. Le projet complet est désormais disponible en open source. Découvrez ROBOTO ORIGIN, un humanoïde de 1,25 m et 34 kg conçu pour la recherche sur les mouvements dynamiques et l'apprentissage par renforcement. Caractéristiques techniques : • 23 degrés de liberté (DoF) : Plusieurs articulations contrôlées coordonnent les mouvements du corps entier. • Couple maximal de 120 Nm par articulation : Les actionneurs des jambes fournissent un couple élevé pour des mouvements dynamiques. • Batterie 48 V, 15 Ah : Fournit l'alimentation électrique embarquée. • Matériel libre : Fichiers CAO mécaniques, schémas de circuits imprimés et nomenclature disponibles. • Logiciel de contrôle : Le dépôt inclut le firmware, le contrôle des moteurs et l'intégration ROS 2. • Simulation du robot : Les modèles URDF et MJCF permettent de travailler dans différents environnements de simulation. • Apprentissage par renforcement : La suite logicielle d'entraînement inclut Isaac Lab et RSL-RL, avec des flux de travail utilisant MuJoCo. Le robot peut marcher, courir et sauter. Passionné de robotique, je trouve l'association de la conception mécanique, du contrôle bas niveau et de l'apprentissage par renforcement particulièrement intéressante. L'accès aux fichiers matériels et au code d'entraînement permet aux développeurs d'étudier le système dans son intégralité, de sa structure physique à ses mouvements appris. Sa reproduction nécessite toutefois de se procurer les composants, d'assembler le robot et de paramétrer le système de contrôle. GitHub : Roboparty/roboto_origin Seriez-vous prêt à en construire un ? #Robotique #RobotsHumanoïdes #OpenSource #IAPhysique #ApprentissageParReforcement [hi] RoboParty ने 4 महीने में बनाया एक ह्यूमनॉइड रोबोट। अब, पूरा प्रोजेक्ट ओपन सोर्स है। रोबोपार्टी ने चार महीनों में एक ह्यूमनॉइड रोबोट बनाया। अब, पूरा प्रोजेक्ट ओपन सोर्स है। मिलिए रोबोटो ओरिजिन से, जो 1.25 मीटर लंबा और 34 किलोग्राम वजनी ह्यूमनॉइड है, जिसे गतिशील गति और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहाँ तकनीकी विवरण दिए गए हैं: • 23 डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम (DoF): कई नियंत्रित जोड़ पूरे शरीर की गति को समन्वित करते हैं। • 120 Nm पीक जॉइंट टॉर्क: लेग एक्चुएटर्स गतिशील गतियों के लिए उच्च टॉर्क प्रदान करते हैं। • 48 V, 15 Ah बैटरी: ऑनबोर्ड विद्युत शक्ति प्रदान करती है। • ओपन हार्डवेयर: मैकेनिकल CAD फ़ाइलें, PCB डिज़ाइन और सामग्री की सूची उपलब्ध है। • नियंत्रण सॉफ़्टवेयर: रिपॉज़िटरी में फ़र्मवेयर, मोटर नियंत्रण और ROS 2 एकीकरण शामिल हैं। • रोबोट सिमुलेशन: URDF और MJCF मॉडल विभिन्न सिमुलेशन वातावरणों में कार्य करने में सहायक हैं। • रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: ट्रेनिंग स्टैक में Isaac Lab और RSL-RL शामिल हैं, साथ ही MuJoCo से जुड़े वर्कफ़्लो भी हैं। रोबोट चल सकता है, दौड़ सकता है और कूद सकता है। रोबोटिक्स इंजीनियरिंग में रुचि रखने वाले व्यक्ति के रूप में, मुझे मैकेनिकल डिज़ाइन, लो-लेवल कंट्रोल और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का यह संयोजन अध्ययन करने योग्य लगता है। हार्डवेयर फ़ाइलों और ट्रेनिंग कोड तक पहुंच डेवलपर्स को इसकी भौतिक संरचना से लेकर इसके सीखे हुए मूवमेंट तक, पूरे सिस्टम का अध्ययन करने का अवसर देती है। इसे पुन: प्रस्तुत करने के लिए अभी भी कंपोनेंट्स की सोर्सिंग, रोबोट को असेंबल करना और कंट्रोल सिस्टम को ट्यून करना आवश्यक है। GitHub: Roboparty/roboto_origin क्या आप स्वयं ऐसा रोबोट बनाना चाहेंगे? #रोबोटिक्स #ह्यूमनॉइडरोबोट्स #ओपनसोर्स #फिजिकलएआई #रीइन्फोर्समेंटलर्निंग [id] RoboParty membangun robot humanoid dalam 4 bulan. Kini, proyek lengkapnya bersifat sumber terbuka RoboParty membangun robot humanoid dalam 4 bulan. Sekarang, proyek lengkapnya bersifat open source. Temui ROBOTO ORIGIN, robot humanoid setinggi 1,25 m dan berat 34 kg yang dirancang untuk gerakan dinamis dan penelitian pembelajaran penguatan (reinforcement learning). Berikut detail teknisnya: • 23 derajat kebebasan (DoF): Beberapa sendi terkontrol mengkoordinasikan gerakan seluruh tubuh. • Torsi sendi puncak 120 Nm: Aktuator kaki memberikan torsi tinggi untuk gerakan dinamis. • Baterai 48 V, 15 Ah: Menyediakan daya listrik di dalam robot. • Perangkat keras terbuka: File CAD mekanik, desain PCB, dan daftar material tersedia. • Perangkat lunak kontrol: Repositori mencakup firmware, kontrol motor, dan integrasi ROS 2. • Simulasi robot: Model URDF dan MJCF mendukung kerja di berbagai lingkungan simulasi. • Pembelajaran penguatan (Reinforcement Learning): Tumpukan pelatihan mencakup Isaac Lab dan RSL-RL, dengan alur kerja yang melibatkan MuJoCo. Robot ini dapat berjalan, berlari, dan melompat. Sebagai seseorang yang tertarik pada teknik robotika, saya merasa kombinasi desain mekanik, kontrol tingkat rendah, dan pembelajaran penguatan layak untuk dieksplorasi. Akses ke file perangkat keras dan kode pelatihan memberi pengembang kesempatan untuk mempelajari sistem secara keseluruhan, mulai dari struktur fisiknya hingga gerakan yang dipelajarinya. Mereproduksinya masih membutuhkan pengadaan komponen, perakitan robot, dan penyetelan sistem kontrol. GitHub: Roboparty/roboto_origin Apakah Anda akan membangunnya sendiri? #Robotika #RobotHumanoid #SumberTerbuka #AIFisik #PembelajaranPenguatan [it] RoboParty ha costruito un robot umanoide in 4 mesi. Ora, l'intero progetto è open source RoboParty ha costruito un robot umanoide in 4 mesi. Ora, l'intero progetto è open source. Vi presentiamo ROBOTO ORIGIN, un umanoide alto 1,25 m e pesante 34 kg, progettato per il movimento dinamico e la ricerca sull'apprendimento per rinforzo. Ecco i dettagli tecnici: • 23 gradi di libertà (DoF): molteplici giunti controllati coordinano il movimento di tutto il corpo. • Coppia di picco dei giunti di 120 Nm: gli attuatori delle gambe forniscono una coppia elevata per movimenti dinamici. • Batteria da 48 V, 15 Ah: fornisce l'alimentazione elettrica a bordo. • Hardware open source: sono disponibili file CAD meccanici, progetti di PCB e distinta base. • Software di controllo: il repository include firmware, controllo motori e integrazione con ROS 2. • Simulazione robotica: i modelli URDF e MJCF supportano il lavoro in diversi ambienti di simulazione. • Apprendimento per rinforzo: lo stack di addestramento include Isaac Lab e RSL-RL, con flussi di lavoro che coinvolgono MuJoCo. Il robot può camminare, correre e saltare. Da appassionato di ingegneria robotica, trovo che la combinazione di progettazione meccanica, controllo di basso livello e apprendimento per rinforzo sia un'esperienza davvero interessante. Avere accesso ai file hardware e al codice di addestramento offre agli sviluppatori la possibilità di studiare l'intero sistema, dalla sua struttura fisica ai movimenti appresi. Riprodurlo richiede comunque l'approvvigionamento dei componenti, l'assemblaggio del robot e la messa a punto del sistema di controllo. GitHub: Roboparty/roboto_origin Ne costruireste uno anche voi? #Robotica #RobotUmanoidi #OpenSource #IAFisica #ApprendimentoPerRinforzo [iw] RoboParty בנתה רובוט דמוי אדם ב-4 חודשים. כעת, הפרויקט המלא זמין בקוד פתוח RoboParty בנתה רובוט דמוי אדם תוך 4 חודשים. כעת, הפרויקט המלא הוא בקוד פתוח. הכירו את ROBOTO ORIGIN, דמוי אדם בגובה 1.25 מטר ובמשקל 34 ק"ג, שנועד לתנועה דינמית ולמידת חיזוק. להלן הפרטים הטכניים: • 23 דרגות חופש (DoF): מפרקים מבוקרים מרובים מתאמים תנועה של כל הגוף. • מומנט שיא של 120 ניוטון מטר במפרק: מפעילי הרגליים מספקים מומנט גבוה לתנועות דינמיות. • סוללה של 48 וולט, 15 אה-שעה: מספקת חשמל מובנה. • חומרה פתוחה: קבצי CAD מכניים, עיצובי PCB ורשימה של חומרים זמינים. • תוכנת בקרה: המאגר כולל קושחה, בקרת מנוע ואינטגרציה עם ROS 2. • סימולציית רובוט: מודלים של URDF ו-MJCF תומכים בעבודה בסביבות סימולציה שונות. • למידת חיזוק: ערימת האימונים כוללת את Isaac Lab ו-RSL-RL, עם זרימות עבודה הכוללות MuJoCo. הרובוט יכול ללכת, לרוץ ולקפוץ. כמי שמתעניין בהנדסת רובוטיקה, אני מוצא את השילוב של תכנון מכני, בקרה ברמה נמוכה ולמידת חיזוק ראוי לבחינה. גישה לקבצי החומרה ולקוד האימון נותנת למפתחים הזדמנות ללמוד את המערכת המלאה, מהמבנה הפיזי שלה ועד לתנועות הנלמדות שלה. שחזורה עדיין דורש רכיבים, הרכבת הרובוט וכיוונון מערכת הבקרה. GitHub: Roboparty/roboto_origin האם הייתם בונים אחד בעצמכם? #רובוטיקה #רובוטיםדמויי אדם #קודפתוח #בינה מלאכותיתפיזית #למידהבחיזוק [ja] RoboPartyが4ヶ月で人型ロボットを開発。プロジェクトの全容がオープンソース化 RoboPartyは4ヶ月でヒューマノイドロボットを開発しました。そして今、そのプロジェクト全体がオープンソースとして公開されています。 ROBOTO ORIGINをご紹介します。高さ1.25m、重量34kgのヒューマノイドロボットで、ダイナミックな動作と強化学習の研究を目的として設計されています。 技術的な詳細は以下の通りです。 • 23自由度（DoF）：複数の制御関節が全身の動きを協調させます。 • 最大関節トルク120Nm：脚部アクチュエータは、ダイナミックな動作を実現する高トルクを発揮します。 • 48V、15Ahバッテリー：オンボード電源を供給します。 • オープンハードウェア：機械CADファイル、PCB設計、部品表が公開されています。 • 制御ソフトウェア：ファームウェア、モーター制御、ROS 2統合を含むリポジトリが提供されています。 • ロボットシミュレーション：URDFおよびMJCFモデルは、様々なシミュレーション環境に対応しています。 • 強化学習：トレーニングスタックには、Isaac LabとRSL-RLが含まれ、MuJoCoを用いたワークフローが利用可能です。 このロボットは、歩行、走行、ジャンプが可能です。 ロボット工学に興味を持つ者として、機械設計、低レベル制御、強化学習の組み合わせは探求する価値があると感じています。ハードウェアファイルとトレーニングコードにアクセスできることで、開発者は物理的な構造から学習された動作まで、システム全体を研究する機会を得られます。 ただし、再現するには部品の調達、ロボットの組み立て、制御システムの調整が必要です。 GitHub: Roboparty/roboto_origin あなたは自分で作ってみたいですか？ #ロボット工学 #ヒューマノイドロボット #オープンソース #物理AI #強化学習 [ko] RoboParty가 4개월 만에 휴머노이드 로봇을 개발했습니다. 이제 전체 프로젝트가 오픈 소스로 공개됩니다 로보파티(RoboParty)는 4개월 만에 휴머노이드 로봇을 제작했습니다. 이제 이 프로젝트 전체가 오픈 소스로 공개되었습니다. 로보토 오리진(ROBOTO ORIGIN)을 소개합니다. 1.25m 높이, 34kg 무게의 이 휴머노이드 로봇은 역동적인 움직임과 강화 학습 연구를 위해 설계되었습니다. 기술 사양은 다음과 같습니다. • 23자유도(DoF): 여러 개의 제어 관절이 전신 움직임을 조율합니다. • 최대 관절 토크 120Nm: 다리 액추에이터는 역동적인 움직임을 위한 높은 토크를 제공합니다. • 48V, 15Ah 배터리: 로봇에 전원을 공급합니다. • 오픈 하드웨어: 기계 CAD 파일, PCB 설계 및 부품 목록이 제공됩니다. • 제어 소프트웨어: 저장소에는 펌웨어, 모터 제어 및 ROS 2 통합이 포함되어 있습니다. • 로봇 시뮬레이션: URDF 및 MJCF 모델을 통해 다양한 시뮬레이션 환경에서 시뮬레이션을 지원합니다. • 강화 학습: 학습 스택에는 Isaac Lab과 RSL-RL이 포함되어 있으며, MuJoCo 워크플로우를 활용합니다. 이 로봇은 걷고, 뛰고, 점프할 수 있습니다. 로봇 공학에 관심 있는 사람으로서, 기계 설계, 저수준 제어, 강화 학습의 조합은 탐구해 볼 가치가 있다고 생각합니다. 하드웨어 파일과 학습 코드에 접근할 수 있다는 것은 개발자들이 로봇의 물리적 구조부터 학습된 움직임까지 전체 시스템을 연구할 수 있는 기회를 제공합니다. 하지만 이를 실제로 구현하려면 부품을 구하고, 로봇을 조립하고, 제어 시스템을 조정해야 합니다. GitHub: Roboparty/roboto_origin 직접 만들어 보시겠습니까? #로봇공학 #휴머노이드로봇 #오픈소스 #물리적AI #강화학습 [ml] RoboParty 4 മാസം കൊണ്ട് ഒരു ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടിനെ നിർമ്മിച്ചു. ഇപ്പോൾ, ഈ പ്രോജക്റ്റ് പൂർണ്ണമായും... റോബോപാർട്ടി 4 മാസത്തിനുള്ളിൽ ഒരു ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് നിർമ്മിച്ചു. ഇപ്പോൾ, മുഴുവൻ പ്രോജക്റ്റും ഓപ്പൺ സോഴ്‌സാണ്. ഡൈനാമിക് മൂവ്‌മെന്റിനും റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗ് ഗവേഷണത്തിനുമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌ത 1.25 മീറ്റർ ഉയരവും 34 കിലോഗ്രാം ഭാരവുമുള്ള ഹ്യൂമനോയിഡ് ആയ റോബോട്ടോ ഒറിജിനെ പരിചയപ്പെടുക. സാങ്കേതിക വിശദാംശങ്ങൾ ഇതാ: • 23 ഡിഗ്രി ഓഫ് ഫ്രീഡം (DoF): ഒന്നിലധികം നിയന്ത്രിത സന്ധികൾ മുഴുവൻ ശരീര ചലനത്തെയും ഏകോപിപ്പിക്കുന്നു. • 120 Nm പീക്ക് ജോയിന്റ് ടോർക്ക്: ലെഗ് ആക്യുവേറ്ററുകൾ ഡൈനാമിക് ചലനങ്ങൾക്ക് ഉയർന്ന ടോർക്ക് നൽകുന്നു. • 48 V, 15 Ah ബാറ്ററി: ഓൺബോർഡ് വൈദ്യുത ശക്തി നൽകുന്നു. • ഓപ്പൺ ഹാർഡ്‌വെയർ: മെക്കാനിക്കൽ CAD ഫയലുകൾ, PCB ഡിസൈനുകൾ, മെറ്റീരിയലുകളുടെ ബിൽ എന്നിവ ലഭ്യമാണ്. • നിയന്ത്രണ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ: റിപ്പോസിറ്ററിയിൽ ഫേംവെയർ, മോട്ടോർ നിയന്ത്രണം, ROS 2 സംയോജനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. • റോബോട്ട് സിമുലേഷൻ: സിമുലേഷൻ പരിതസ്ഥിതികളിലുടനീളം പ്രവർത്തിക്കാൻ URDF, MJCF മോഡലുകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. • റീഇൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗ്: പരിശീലന സ്റ്റാക്കിൽ Isaac Lab, RSL-RL എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, MuJoCo ഉൾപ്പെടുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ. റോബോട്ടിന് നടക്കാനും ഓടാനും ചാടാനും കഴിയും. റോബോട്ടിക്സ് എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരാൾ എന്ന നിലയിൽ, മെക്കാനിക്കൽ ഡിസൈൻ, ലോ-ലെവൽ കൺട്രോൾ, റീഇൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗ് എന്നിവയുടെ സംയോജനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യേണ്ടതാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ഹാർഡ്‌വെയർ ഫയലുകളിലേക്കും പരിശീലന കോഡിലേക്കും ആക്‌സസ് ലഭിക്കുന്നത് ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അതിന്റെ ഭൗതിക ഘടന മുതൽ പഠിച്ച ചലനങ്ങൾ വരെ മുഴുവൻ സിസ്റ്റത്തെയും പഠിക്കാൻ അവസരം നൽകുന്നു. ഇത് പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഇപ്പോഴും ഘടകങ്ങൾ സോഴ്‌സ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, റോബോട്ട് കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും നിയന്ത്രണ സിസ്റ്റം ട്യൂൺ ചെയ്യുകയും വേണം. GitHub: Roboparty/roboto_origin നിങ്ങൾ സ്വയം ഒന്ന് നിർമ്മിക്കുമോ? #Robotics #HumanoidRobots #OpenSource #PhysicalAI #ReinforcementLearning [nl-NL] RoboParty bouwde in 4 maanden een humanoïde robot. Nu is het volledige project open-source RoboParty bouwde in 4 maanden een humanoïde robot. Het volledige project is nu open source. Maak kennis met ROBOTO ORIGIN, een 1,25 meter hoge, 34 kg zware humanoïde robot, ontworpen voor onderzoek naar dynamische bewegingen en reinforcement learning. Hier zijn de technische details: • 23 vrijheidsgraden (DoF): Meerdere aangestuurde gewrichten coördineren de bewegingen van het hele lichaam. • 120 Nm piekkoppel in de gewrichten: De beenactuatoren leveren een hoog koppel voor dynamische bewegingen. • 48 V, 15 Ah accu: Levert de stroom aan boord. • Open hardware: Mechanische CAD-bestanden, PCB-ontwerpen en de materiaallijst zijn beschikbaar. • Besturingssoftware: De repository bevat firmware, motorbesturing en ROS 2-integratie. • Robotsimulatie: URDF- en MJCF-modellen ondersteunen het werken in verschillende simulatieomgevingen. • Reinforcement learning: De trainingsstack omvat Isaac Lab en RSL-RL, met workflows die MuJoCo gebruiken. De robot kan lopen, rennen en springen. Als iemand met interesse in robotica vind ik de combinatie van mechanisch ontwerp, low-level besturing en reinforcement learning de moeite waard om te onderzoeken. Toegang tot de hardwarebestanden en trainingscode geeft ontwikkelaars de kans om het volledige systeem te bestuderen, van de fysieke structuur tot de aangeleerde bewegingen. Het reproduceren ervan vereist echter nog steeds het vinden van componenten, het assembleren van de robot en het afstellen van het besturingssysteem. GitHub: Roboparty/roboto_origin Zou jij er zelf een bouwen? #Robotica #HumanoïdeRobots #OpenSource #FysiekeAI #ReinforcementLearning [pa] RoboParty ਨੇ 4 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਇਆ। ਹੁਣ, ਪੂਰਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੈ। ਰੋਬੋਪਾਰਟੀ ਨੇ 4 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਇਆ। ਹੁਣ, ਪੂਰਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੈ। ਰੋਬੋਟੋ ਓਰਿਜਿਨ ਨੂੰ ਮਿਲੋ, ਇੱਕ 1.25 ਮੀਟਰ ਲੰਬਾ, 34 ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਜੋ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗਤੀ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵੇ ਹਨ: • 23 ਡਿਗਰੀ ਆਜ਼ਾਦੀ (DoF): ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜੋੜ ਪੂਰੇ ਸਰੀਰ ਦੀ ਗਤੀ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। • 120 Nm ਪੀਕ ਜੋੜ ਟਾਰਕ: ਲੱਤ ਦੇ ਐਕਚੁਏਟਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗਤੀ ਲਈ ਉੱਚ ਟਾਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। • 48 V, 15 Ah ਬੈਟਰੀ: ਔਨਬੋਰਡ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਪਾਵਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। • ਓਪਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ: ਮਕੈਨੀਕਲ CAD ਫਾਈਲਾਂ, PCB ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਬਿੱਲ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। • ਕੰਟਰੋਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ: ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਫਰਮਵੇਅਰ, ਮੋਟਰ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ROS 2 ਏਕੀਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। • ਰੋਬੋਟ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ: URDF ਅਤੇ MJCF ਮਾਡਲ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। • ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਸਿਖਲਾਈ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ Isaac Lab ਅਤੇ RSL-RL ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ MuJoCo ਸ਼ਾਮਲ ਵਰਕਫਲੋ ਹਨ। ਰੋਬੋਟ ਤੁਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੌੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਵਜੋਂ, ਮੈਨੂੰ ਮਕੈਨੀਕਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਘੱਟ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਣ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਭੌਤਿਕ ਬਣਤਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਸਦੀਆਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਤੱਕ, ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨ, ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। GitHub: Roboparty/roboto_origin ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਖੁਦ ਬਣਾਓਗੇ? #Robotics #HumanoidRobots #OpenSource #PhysicalAI #ReinforcementLearning [pl] RoboParty zbudowało humanoidalnego robota w 4 miesiące. Teraz cały projekt jest open source Firma RoboParty zbudowała robota humanoidalnego w 4 miesiące. Teraz cały projekt jest dostępny jako oprogramowanie open source. Poznaj ROBOTO ORIGIN, humanoida o wysokości 1,25 m i wadze 34 kg, zaprojektowanego do badań nad dynamicznym ruchem i uczeniem przez wzmacnianie. Oto szczegóły techniczne: • 23 stopnie swobody (DoF): Wiele kontrolowanych stawów koordynuje ruchy całego ciała. • Maksymalny moment obrotowy stawów 120 Nm: Siłowniki nóg zapewniają wysoki moment obrotowy dla dynamicznych ruchów. • Akumulator 48 V, 15 Ah: Zapewnia zasilanie elektryczne. • Otwarty sprzęt: Dostępne są pliki CAD do projektowania mechanicznego, projekty PCB i zestawienie materiałów. • Oprogramowanie sterujące: Repozytorium zawiera oprogramowanie układowe, sterowanie silnikami i integrację z ROS 2. • Symulacja robota: Modele URDF i MJCF obsługują pracę w różnych środowiskach symulacyjnych. • Uczenie przez wzmacnianie: Stos szkoleniowy obejmuje Isaac Lab i RSL-RL, a przepływy pracy obejmują MuJoCo. Robot może chodzić, biegać i skakać. Jako osoba zainteresowana inżynierią robotyki, uważam, że połączenie projektowania mechanicznego, sterowania niskiego poziomu i uczenia przez wzmacnianie jest warte zgłębienia. Dostęp do plików sprzętowych i kodu treningowego daje programistom możliwość zbadania całego systemu, od jego struktury fizycznej po wyuczone ruchy. Odtworzenie go nadal wymaga pozyskania komponentów, złożenia robota i dostrojenia systemu sterowania. GitHub: Roboparty/roboto_origin Czy zbudowałbyś go sam? #Robotyka #RobotyHumanoidalne #OpenSource #SztucznaInteligencja #UczeniePrzez Wzmocnienie [pt-BR] A RoboParty construiu um robô humanoide em 4 meses. Agora, o projeto completo é código aberto A RoboParty construiu um robô humanoide em 4 meses. Agora, o projeto completo é de código aberto. Conheça o ROBOTO ORIGIN, um humanoide de 1,25 m de altura e 34 kg projetado para pesquisa em movimento dinâmico e aprendizado por reforço. Aqui estão os detalhes técnicos: • 23 graus de liberdade (DoF): Múltiplas juntas controladas coordenam o movimento de todo o corpo. • Torque máximo de 120 Nm nas juntas: Os atuadores das pernas fornecem alto torque para movimentos dinâmicos. • Bateria de 48 V, 15 Ah: Fornece energia elétrica a bordo. • Hardware aberto: Arquivos CAD mecânicos, projetos de PCB e a lista de materiais estão disponíveis. • Software de controle: O repositório inclui firmware, controle de motor e integração com ROS 2. • Simulação do robô: Os modelos URDF e MJCF suportam o trabalho em diversos ambientes de simulação. • Aprendizado por reforço: A pilha de treinamento inclui Isaac Lab e RSL-RL, com fluxos de trabalho envolvendo MuJoCo. O robô pode andar, correr e pular. • Como alguém interessado em engenharia robótica, acho que a combinação de projeto mecânico, controle de baixo nível e aprendizado por reforço vale a pena ser explorada. Ter acesso aos arquivos de hardware e ao código de treinamento dá aos desenvolvedores a oportunidade de estudar o sistema completo, desde sua estrutura física até seus movimentos aprendidos. Reproduzi-lo ainda requer a obtenção de componentes, a montagem do robô e o ajuste do sistema de controle. GitHub: Roboparty/roboto_origin Você construiria um? #Robótica #RobôsHumanoides #CódigoAberto #IAFísica #AprendizadoPorReforço [ru] RoboParty создали человекоподобного робота за 4 месяца. Теперь весь проект в открытом доступе Компания RoboParty создала человекоподобного робота за 4 месяца. Теперь весь проект находится в открытом доступе. Представляем ROBOTO ORIGIN, человекоподобного робота высотой 1,25 м и весом 34 кг, разработанного для исследований в области динамических движений и обучения с подкреплением. Вот технические характеристики: • 23 степени свободы (DoF): Множество управляемых суставов координируют движения всего тела. • Пиковый крутящий момент в суставах 120 Нм: Приводы ног обеспечивают высокий крутящий момент для динамических движений. • Аккумулятор 48 В, 15 Ач: Обеспечивает питание от бортового источника питания. • Открытое аппаратное обеспечение: Доступны файлы CAD-моделей, проекты печатных плат и спецификация материалов. • Программное обеспечение управления: Репозиторий включает в себя прошивку, управление двигателями и интеграцию с ROS 2. • Моделирование робота: Модели URDF и MJCF поддерживают работу в различных средах моделирования. • Обучение с подкреплением: Стек обучения включает Isaac Lab и RSL-RL, с рабочими процессами, включающими MuJoCo. Робот умеет ходить, бегать и прыгать. Как человек, интересующийся робототехникой, я считаю, что сочетание механического проектирования, низкоуровневого управления и обучения с подкреплением заслуживает изучения. Доступ к файлам аппаратной части и коду обучения дает разработчикам возможность изучить всю систему целиком, от ее физической структуры до освоенных движений. Воспроизведение по-прежнему требует поиска компонентов, сборки робота и настройки системы управления. GitHub: Roboparty/roboto_origin А вы бы сами создали такого робота? #Робототехника #ГуманоидныеРоботы #ОткрытыйИсходныйКод #ФизическийИИ #ОбучениеСПодкреплением [ta] RoboParty 4 மாதங்களில் ஒரு ஹியூமனாய்டு ரோபோவை உருவாக்கியுள்ளது. இப்போது, முழு திட்டமும் திறந்த மூ... ரோபோபார்ட்டி 4 மாதங்களில் ஒரு மனித உருவ ரோபோவை உருவாக்கியது. இப்போது, ​​இந்த முழுத் திட்டமும் திறந்த மூலமாக (open source) உள்ளது. இயக்கவியல் இயக்கம் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் ஆராய்ச்சிக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட, 1.25 மீ உயரமும் 34 கிலோ எடையும் கொண்ட மனித உருவ ரோபோவான ரோபோடோ ஆரிஜினை (ROBOTO ORIGIN) சந்தியுங்கள். அதன் தொழில்நுட்ப விவரங்கள் இதோ: • 23 இயக்கச் சுதந்திரங்கள் (DoF): பல கட்டுப்படுத்தப்பட்ட மூட்டுகள் முழு உடல் இயக்கத்தை ஒருங்கிணைக்கின்றன. • 120 Nm உச்சபட்ச மூட்டு முறுக்கு விசை: கால் இயக்கிகள் இயக்கவியல் இயக்கங்களுக்கு அதிக முறுக்கு விசையை வழங்குகின்றன. • 48 V, 15 Ah மின்கலம்: ரோபோவிலேயே மின்சாரத்தை வழங்குகிறது. • திறந்த வன்பொருள்: இயந்திரவியல் CAD கோப்புகள், PCB வடிவமைப்புகள் மற்றும் மூலப்பொருட்களின் பட்டியல் ஆகியவை கிடைக்கின்றன. • கட்டுப்பாட்டு மென்பொருள்: இந்தத் தொகுப்பில் ஃபார்ம்வேர், மோட்டார் கட்டுப்பாடு மற்றும் ROS 2 ஒருங்கிணைப்பு ஆகியவை அடங்கும். • ரோபோ உருவகப்படுத்துதல்: URDF மற்றும் MJCF மாதிரிகள் பல்வேறு உருவகப்படுத்துதல் சூழல்களில் செயல்பட உதவுகின்றன. • வலுவூட்டல் கற்றல்: இதன் பயிற்சி அடுக்கில் ஐசக் லேப் (Isaac Lab) மற்றும் RSL-RL ஆகியவை அடங்கும், மேலும் இதன் பணிப்பாய்வுகளில் MuJoCo-வும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த ரோபோவால் நடக்க, ஓட மற்றும் குதிக்க முடியும். ரோபோட்டிக்ஸ் பொறியியலில் ஆர்வமுள்ள ஒருவராக, இயந்திர வடிவமைப்பு, கீழ்நிலை கட்டுப்பாடு மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் ஆகியவற்றின் கலவையை ஆராய்வது மதிப்புமிக்கது என்று நான் கருதுகிறேன். வன்பொருள் கோப்புகள் மற்றும் பயிற்சிக் குறியீட்டிற்கான அணுகல், அதன் பௌதீகக் கட்டமைப்பு முதல் அது கற்றறிந்த இயக்கங்கள் வரை முழு அமைப்பையும் ஆய்வு செய்ய உருவாக்குநர்களுக்கு ஒரு வாய்ப்பை வழங்குகிறது. அதை மீண்டும் உருவாக்குவதற்கு, பாகங்களைத் திரட்டுதல், ரோபோவை ஒன்றிணைத்தல் மற்றும் கட்டுப்பாட்டு அமைப்பைச் சரிசெய்தல் ஆகியவை இன்னும் தேவைப்படுகின்றன. கிட்ஹப்: Roboparty/roboto_origin நீங்களே ஒன்றை உருவாக்குவீர்களா? #ரோபோட்டிக்ஸ் #மனிதவடிவரோபோக்கள் #திறந்தமூலம் #பௌதிகசெயற்கைநுண்ணறிவு #வலுவூட்டல்கற்றல் [te] 4 నెలల్లోనే హ్యూమనాయిడ్ రోబోను తయారు చేసిన RoboParty: ఇప్పుడు ఆ ప్రాజెక్ట్ మొత్తం ఓపెన్ సోర్స్ రోబోపార్టీ 4 నెలల్లో ఒక హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్‌ను నిర్మించింది. ఇప్పుడు, ఈ పూర్తి ప్రాజెక్ట్ ఓపెన్ సోర్స్‌గా అందుబాటులో ఉంది. డైనమిక్ కదలిక మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ పరిశోధన కోసం రూపొందించబడిన, 1.25 మీటర్ల ఎత్తు, 34 కిలోల బరువు గల హ్యూమనాయిడ్ అయిన రోబోటో ఆరిజిన్‌ను పరిచయం చేస్తున్నాము. సాంకేతిక వివరాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి: • 23 డిగ్రీస్ ఆఫ్ ఫ్రీడమ్ (DoF): బహుళ నియంత్రిత కీళ్ళు పూర్తి శరీర కదలికను సమన్వయం చేస్తాయి. • 120 Nm పీక్ జాయింట్ టార్క్: డైనమిక్ కదలికల కోసం కాలి యాక్యుయేటర్లు అధిక టార్క్‌ను అందిస్తాయి. • 48 V, 15 Ah బ్యాటరీ: రోబోట్‌కు విద్యుత్ శక్తిని అందిస్తుంది. • ఓపెన్ హార్డ్‌వేర్: మెకానికల్ CAD ఫైల్స్, PCB డిజైన్‌లు మరియు బిల్ ఆఫ్ మెటీరియల్స్ అందుబాటులో ఉన్నాయి. • కంట్రోల్ సాఫ్ట్‌వేర్: ఈ రిపోజిటరీలో ఫర్మ్‌వేర్, మోటార్ కంట్రోల్ మరియు ROS 2 ఇంటిగ్రేషన్ ఉన్నాయి. • రోబోట్ సిమ్యులేషన్: URDF మరియు MJCF మోడల్స్ వివిధ సిమ్యులేషన్ పరిసరాలలో పనిచేయడానికి మద్దతు ఇస్తాయి. • రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్: ట్రైనింగ్ స్టాక్‌లో ఐజాక్ ల్యాబ్ మరియు RSL-RL ఉన్నాయి, వర్క్‌ఫ్లోలలో MuJoCo కూడా భాగం. ఈ రోబోట్ నడవగలదు, పరిగెత్తగలదు మరియు దూకగలదు. రోబోటిక్స్ ఇంజనీరింగ్‌పై ఆసక్తి ఉన్న వ్యక్తిగా, మెకానికల్ డిజైన్, లో-లెవెల్ కంట్రోల్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌ల కలయిక అన్వేషించదగినదిగా నేను భావిస్తున్నాను. హార్డ్‌వేర్ ఫైల్స్ మరియు ట్రైనింగ్ కోడ్‌కు యాక్సెస్ ఉండటం వల్ల, డెవలపర్లు పూర్తి సిస్టమ్‌ను, దాని భౌతిక నిర్మాణం నుండి అది నేర్చుకున్న కదలికల వరకు అధ్యయనం చేయడానికి అవకాశం లభిస్తుంది. దీనిని పునఃసృష్టించడానికి, కాంపోనెంట్లను సేకరించడం, రోబోట్‌ను అసెంబుల్ చేయడం మరియు కంట్రోల్ సిస్టమ్‌ను ట్యూన్ చేయడం వంటివి ఇంకా అవసరం. గిట్‌హబ్: Roboparty/roboto_origin మీరు స్వయంగా ఒకటి తయారు చేస్తారా? #రోబోటిక్స్ #హ్యూమనాయిడ్‌రోబోట్స్ #ఓపెన్‌సోర్స్ #ఫిజికల్‌ఏఐ #రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్లెర్నింగ్ [uk] Компанія RoboParty створила людиноподібного робота за 4 місяці. Тепер увесь проєкт у відкритому д... RoboParty створила гуманоїдного робота за 4 місяці. Тепер повний проект є відкритим кодом. Знайомтесь з ROBOTO ORIGIN, гуманоїдом висотою 1,25 м та вагою 34 кг, розробленим для досліджень динамічного руху та навчання з підкріпленням. Ось технічні деталі: • 23 ступені свободи (DoF): Кілька керованих суглобів координують рухи всього тіла. • Піковий крутний момент суглобів 120 Нм: Приводи ніг забезпечують високий крутний момент для динамічних рухів. • Акумулятор 48 В, 15 Аг: Забезпечує бортове електроживлення. • Відкрите обладнання: Доступні файли механічного CAD, конструкції друкованих плат та специфікація матеріалів. • Програмне забезпечення керування: Репозиторій включає прошивку, керування двигуном та інтеграцію ROS 2. • Моделювання робота: Моделі URDF та MJCF підтримують роботу в різних середовищах моделювання. • Навчання з підкріпленням: Навчальний стек включає Isaac Lab та RSL-RL, з робочими процесами, що включають MuJoCo. Робот може ходити, бігати та стрибати. Як людина, яка цікавиться робототехнікою, я вважаю поєднання механічного проектування, низькорівневого керування та навчання з підкріпленням вартим дослідження. Доступ до апаратних файлів та навчального коду дає розробникам можливість вивчити всю систему, від її фізичної структури до вивчених рухів. Для її відтворення все ще потрібно знайти компоненти, зібрати робота та налаштувати систему керування. GitHub: Roboparty/roboto_origin Чи побудували б ви його самі? #Робототехніка #ГуманоїдніРоботи #ВідкритийВихіднийКод #ФізичнийШІ #НавчанняЗПідкріпленням

@Alacritic_Super Any Robotics teaching company that can help to build this here in India Roboparty/roboto_origin any recommendations or suggestions from your side

继 Microduck 复刻成功后，我决定无知者无畏一把，挑战双足人形机器人 挑战项目（祝我好运！）： Roboparty/roboto_origin 另外，我计划持续进行 Microduck 软件方面的玩法，想组一个 5-10 人小圈子，互相学习和交流,一起把软件方面的开源持续做下去