fr.wedoany.com Rapport : Le 3 juin, Daimeng Robot, en collaboration avec Galaxy General Robot, a officiellement publié RobOmni lors de l'ICRA, un benchmark d'évaluation multimodale complet intégrant le toucher, destiné aux capacités d'interaction physique. RobOmni se concentre sur les scénarios d'opérations riches en contacts, autour de tâches précises telles que l'insertion de broches dans des trous, l'assemblage de pièces et le serrage de vis, fournissant un ensemble standardisé de tâches de test.
La publication de RobOmni comble une lacune clé de l'intelligence incarnée, qui passe de « voir et comprendre » à « toucher avec précision et opérer avec stabilité ». Actuellement, les modèles robotiques progressent rapidement en reconnaissance visuelle, compréhension du langage, planification de trajectoire et préhension de base. Cependant, lorsqu'il s'agit de scénarios réels comme l'assemblage industriel, les opérations en laboratoire, le réapprovisionnement en vente au détail, l'assistance médicale et les services domestiques, de nombreuses tâches ne consistent pas seulement à identifier des objets et à les déplacer, mais à ajuster continuellement les actions en fonction du contact, de la force, du frottement, des jeux, des postures et des retours de matériaux. Des tâches comme l'insertion de broches, l'assemblage de pièces et le serrage de vis semblent simples, mais exigent que le robot perçoive l'état de contact avec une erreur minimale et corrige la trajectoire d'opération en fonction des retours tactiles. En intégrant les informations tactiles dans un cadre d'évaluation multimodale complet, RobOmni permet de comparer différents corps robotiques, pinces, mains dextres et modèles d'opération sous un même protocole de tâches, réduisant ainsi les biais d'évaluation liés à la seule vision ou à un simple indicateur de succès.
RobOmni a déjà réalisé un jumeau numérique 1:1 de la pince tactile DM-TacClaw, et s'étendra par la suite à des configurations de mains dextres à cinq doigts. Cette avancée signifie que le système d'évaluation ne se limite pas à une seule pince, mais se prépare à s'étendre à des formes de mains robotiques plus complexes et plus proches des besoins opérationnels réels.
Pour l'industrie robotique, un benchmark d'évaluation standardisé revêt une importance infrastructurelle. Les entreprises d'intelligence incarnée avancent simultanément sur les grands modèles, le contrôle de mouvement, les effecteurs finaux, la collecte de données, l'entraînement par simulation et la validation sur robots réels. Cependant, sans une entrée d'évaluation reproductible, comparable et extensible, il est difficile de former un jugement unifié sur les capacités algorithmiques et matérielles. RobOmni relie le jumeau numérique de la pince tactile, l'ensemble de tâches riches en contacts et l'extension future des mains dextres, offrant un environnement de test plus clair pour les capteurs tactiles, les modèles d'opération robotique, les stratégies d'apprentissage par renforcement et le transfert de la simulation à la réalité. Daimeng Robot se concentre sur la perception tactile multimodale à haute résolution, les mains dextres tactiles et les modèles d'opération visuelle, tactile et linguistique, tandis que Galaxy General Robot s'oriente vers les corps d'intelligence incarnée générique et leur déploiement sur le terrain. La publication conjointe de RobOmni reflète que la capacité d'opération tactile passe d'une innovation matérielle ponctuelle à une phase d'évaluation systématique et de validation technique.
Les variables futures se concentrent sur la portée d'ouverture de RobOmni, la vitesse d'expansion de l'ensemble de tâches, le rythme d'adaptation des mains dextres à cinq doigts, l'entrée de validation sur robots réels et la participation des développeurs de l'industrie. Alors que les applications robotiques passent de la préhension démonstrative à l'assemblage de haute précision, à la fabrication flexible et aux scénarios de service réels, le benchmark d'évaluation tactile deviendra un outil essentiel pour juger si un robot peut accomplir de manière stable des tâches physiques complexes. Si RobOmni peut former un système d'évaluation ouvert en itération continue, cela accélérera la validation collaborative entre les modèles d'opération tactile, les effecteurs finaux et les applications d'intelligence incarnée.
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