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중국 회사인 푸리에 인텔리전스(Fourier Intelligence)는 2023년 말까지 GR-1 범용 휴머노이드 로봇 100대를 제조할 계획이며, 이 로봇이 거의 자신의 무게를 지탱할 수 있다는 놀라운 약속을 했습니다. 그들은 또한 독특한 초점을 가지고 있습니다.

푸리에는 주로 재활 기술을 전문으로 하는 것으로 보입니다. RehabHub 플랫폼은 손목 근력 게임부터 손과 손가락 그립 훈련, 걷기, 앉기, 서기, 균형 잡기, 계단 오르기 훈련을 위한 하체 외골격에 이르기까지 다양한 문제를 치료하기 위한 일련의 통합 물리 치료 장치를 제공합니다. .

따라서 2019년에 시작된 GR-1 휴머노이드 프로젝트는 다소 의외처럼 보일 수 있습니다. 그러나 반면에 하체 물리치료 외골격은 아마도 로봇의 다리와 동일한 하드웨어를 많이 사용하고 동일한 문제를 많이 해결해야 할 것입니다.

말할 것도 없이, 중국은 잔인할 정도로 도전적인 미래에 직면해 있습니다. 세계 평균과 비교하여 인구 피라미드를 살펴보십시오. 일본과 마찬가지로, 일을 할 젊은이보다 부양해야 할 노인이 훨씬 더 많은 가까운 미래를 내다보고 있습니다.

물론, 로봇이 많은 일을 대신할 준비가 되어 있다면 젊은이들은 그렇게 많은 일을 할 필요가 없을 것입니다. 이것이 GR-1이 휴머노이드 로봇에 대한 흥미로운 해석이 되는 이유입니다. Fourier는 이것을 Tesla, Figure 및 다른 회사가 작업하는 것과 유사한 범용 로봇으로 취급하고 있지만 초기 사용 사례 중 일부로 간병 및 물리 치료 지원도 분명히 고려하고 있습니다.

따라서 아마도 이 렌더링에서 로봇 엉덩이 주변의 보라색 부분은 적어도 재활 센터의 모든 종류의 장치에서 찾을 수 있는 그립 핸들 종류처럼 보이도록 명확하게 설계되었습니다.

키가 165cm(5피트 5인치)이고 무게가 55kg(121파운드)인 스크린 전면 GR-1의 최고 보행 속도는 약 5km/h(3mph)입니다. Tesla 및 Figure 로봇과 같은 관절은 Boston Dynamics의 Atlas 봇과 같은 유압 시스템과 달리 전기 액추에이터를 사용하여 상대적으로 적당한 40도 자유도를 제공합니다.

그 전기 모터 역시 강력한 모터가 될 것입니다. 아마도 그 엉덩이에서 가장 큰 모터는 최대 300Nm(221lb-ft)의 토크를 생성할 수 있을 것입니다.

따라서 주석에 적힌 대로 작동한다면 매우 강력할 것입니다. 오늘날의 최첨단 제품인 Atlas는 11kg(24lb)의 운반 용량을 자랑합니다. 그러나 Fourier는 GR-1이 거의 자체 무게인 놀라운 50kg(110lb)까지의 하중을 처리할 수 있다고 주장합니다.

Euronews에 따르면, 이를 통해 휴머노이드가 침대와 휠체어 사이에서 움직이지 않는 (그리고 다소 가벼운) 환자를 운반하는 것과 같은 작업을 처리할 수 있게 될 것입니다.

CEO이자 공동 창업자인 젠 고(Zen Koh)는 “앞으로 GR-1 전체가 간병인이 될 수도 있고, 치료 보조자가 될 수도 있고, 집에서 홀로 지내는 노인들의 동반자가 될 수도 있을 것”이라고 말했다. “시스템 자체는 자가 균형 보행을 달성하고 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 앉고, 서고, 점프하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 기구와 도구를 집어들고 엔지니어가 원하는 대로 작업을 수행하도록 암을 프로그래밍할 수 있습니다."

이 회사는 2021년부터 다양한 부분 및 전신 프로토타입을 제작하고 테스트해 왔으며, 아래 비디오에서 걷는 법, Atlas가 유명하게 만든 오래된 빗자루 밀기 테스트 처리, 섬세한 물체를 집고 내려놓는 방법을 배우는 모습을 볼 수 있습니다. 유리병처럼 기본적인 댄스 동작을 수행하고, 인간의 물리적 입력에 반응하고, 장애물을 피해 스스로 탐색합니다.

필요할 때 상당히 활기차고 공손하게 걸을 수 있는 것으로 보이며, 2023년 영상의 대부분이 빠른 속도로 촬영된 것처럼 보이지만 푸리에는 분명히 특정 수준의 하드웨어 및 소프트웨어 정교함에 도달했습니다. 범용 휴머노이드 시장.

물론 Figure의 Brett Adcock이 설명했듯이 하드웨어를 구축하고 걷기와 같은 기본 동작을 활성화하는 것은 쉬운 부분입니다. 그것은 어느 정도 해결된 문제입니다. 어려운 점은 이러한 봇에게 세계를 자율적으로 탐색하고 혼란스럽고 익숙하지 않은 환경에서 특별히 프로그래밍되지 않은 작업을 수행하는 방법을 가르치는 것입니다.