At The Bleeding Edge Of Robotics: 2 Year Milestone For pib

2 years ago, the open source robotics project pib was launched. The goal of pib, the printable intelligent bot anyone can build themselves, is to lower the barriers and make robotics and AI accessible to anyone who is interested. Over the past two years, pib has built an active and dedicated community that supports the project in moving forward. Therefore, a lot has happened since the project launch – time to look back on how far pib has come.

Milestones, Challenges and What Comes Next

It’s not every day that a robot turns two years old, so the team celebrated with a big party. The all new pib documentary was streamed to kick off the event, followed by different stations for guests to experience pib’s newest features hands-on.

pib started out as an idea that slowly took shape in the form of a master thesis and a robotic arm. From there, a humanoid robot was created that can easily be 3D printed with the free 3D print files on the website and then built with the help of the building manuals online. pib offers many ways to implement AI trainings such as voice assistant technology, object detection, imitation and more.

For starters, the pib team and the community have optimized pib’s mobility in a joint effort. The result is impressive: In its newest version, pib can now move its arms at basically all angles.  Another rapidly progressing topic is pib’s digital twin which received a birthday present by the community members that took on this project: The camera now works in the virtual environment, enabling the camera stream to be transmitted to the outside world to be analyzed there and then become the base of control processes.

Talk To Me, pib!

Aside from that, there has been some significant progress in the field of human-machine interaction, particularly focusing on enabling voice-based communication with pib through advanced voice assistant technology. Exploring the potential of natural speech interaction has become a significant area of the team’s current efforts and the project is committed to advancing pib’s capabilities in this direction.

One of the newest features that were revealed at the pib party is communication in a multimodal world. The robot captures an image, analyzes it, and then answers questions in relation to the image. For example, when asking pib “where are we right now?” it interprets the room and its setting and will answer something like “we are in an office space”.

With this new feature, pib was also able to play its first round of Tic Tac Toe. The team drew the gameboard on a whiteboard so that pib was able to analyze the current state of the game and determine the next move with commands such as “place the next X in the top right corner”.

Join The Community

The pib community is rapidly growing and consists of 3D printing, robotics and AI enthusiasts. Whether you’re a rookie or an expert, anyone is invited to join, share their ideas and work on exciting projects together.

Robotik auf dem neuesten Stand: 2 Jahre pib als Meilenstein

Vor zwei Jahren wurde das Open-Source-Robotikprojekt pib ins Leben gerufen. Das Ziel von pib, dem printable intelligent bot zum Selberbauen, ist es, die Hürden zu senken und Robotik und Künstliche Intelligenz für alle Interessierten zugänglich zu machen. In den letzten zwei Jahren hat pib eine aktive und engagierte Community aufgebaut, die das Projekt unterstützt und vorantreibt. Seit dem Start des Projekts ist also viel passiert – Zeit, um zurückzublicken, wie weit pib gekommen ist.

Meilensteine, Herausforderungen und was als Nächstes kommt

Es kommt nicht jeden Tag vor, dass ein Roboter zwei Jahre alt wird, also feierte das Team mit einer großen Party. Zum Auftakt der Veranstaltung wurde die brandneue pib-Dokumentation gestreamt, gefolgt von verschiedenen Stationen, an denen die Gäste die neuesten Funktionen von pib selbst ausprobieren konnten.

pib begann als eine Idee, die in Form einer Masterarbeit und eines Roboterarms langsam Gestalt annahm. Daraus entstand ein humanoider Roboter, der mit den kostenlosen 3D-Druckdateien auf der Website einfach in 3D gedruckt und dann mit Hilfe der online verfügbaren Bauanleitungen gebaut werden kann. pib bietet viele Möglichkeiten zur Implementierung von KI-Trainings wie Sprachassistenten, Objekterkennung, Imitation und mehr.

Zunächst einmal haben das pib-Team und die Community gemeinsam die Beweglichkeit von pib optimiert. Das Ergebnis kann sich sehen lassen: In der neuesten Version kann pib seine Arme nun in praktisch allen Winkeln bewegen.  Ein weiteres sich rasant entwickelndes Thema ist der digitale Zwilling von pib, der von den verantwortlichen Community-Mitgliedern ein Geburtstagsgeschenk erhalten hat: Die Kamera arbeitet nun in der virtuellen Umgebung, so dass das Kamerabild in die Außenwelt übertragen werden kann, um dort analysiert zu werden und dann zur Grundlage von Steuerungsprozessen zu werden.

Sprich mit mir, pib!

Darüber hinaus gab es einige bedeutende Fortschritte im Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion, insbesondere bei der sprachbasierten Kommunikation mit pib durch fortschrittliche Sprachassistententechnologie. Das Team sieht großes Potenzial in der natürlichen Sprachinteraktion und arbeitet daran, die Fähigkeiten von pib in dieser Hinsicht noch weiter zu optimieren.

Eine der neuesten Funktionen, die auf der pib-Party vorgestellt wurden, ist die Kommunikation in einer multimodalen Welt. Der Roboter nimmt ein Bild auf, analysiert es und beantwortet dann Fragen im Zusammenhang mit dem Bild. Wenn man pib zum Beispiel fragt: „Wo sind wir gerade?“, interpretiert er den Raum und seine Umgebung und antwortet etwa: „Wir sind in einem Büro“.

Mit dieser neuen Funktion konnte pib auch seine erste Runde Tic Tac Toe spielen. Das Team zeichnete das Spielbrett auf ein Whiteboard, so dass pib in der Lage war, den aktuellen Stand des Spiels zu analysieren und den nächsten Zug mit Befehlen wie „platziere das nächste X in der oberen rechten Ecke“ zu bestimmen.

Join The Community

Die pib-Community wächst schnell und besteht aus 3D-Druck-, Robotik- und KI-Enthusiasten. Ob Anfänger oder Experte – jeder ist eingeladen, mitzumachen, seine Ideen zu teilen und gemeinsam an spannenden Projekten zu arbeiten.

Exploring Elephant Robotics LIMO Cobot

1. Introduction:

This article primarily introduces the practical application of LIMO Cobot by Elephant Robotics in a simulated scenario. You may have seen previous posts about LIMO Cobot’s technical cases, A[LINK]B[LINK]. The reason for writing another related article is that the original testing environment, while demonstrating basic functionality, often appears overly idealized and simplified when simulating real-world applications. Therefore, we aim to use it in a more operationally consistent environment and share some of the issues that arose at that time.

2. Comparing the Old and New Scenarios:

First, let’s look at what the old and new scenarios are like.

Old Scenario: A simple setup with a few obstacles, relatively regular objects, and a field enclosed by barriers, approximately 1.5m*2m in size.

New Scenario: The new scenario contains a wider variety of obstacles of different shapes, including a hollowed-out object in the middle, simulating a real environment with road guidance markers, parking spaces, and more. The size of the field is 3m*3m.

The change in environment is significant for testing and demonstrating the comprehensiveness and applicability of our product.

3. Analysis of Practical Cases:

Next, let’s briefly introduce the overall process.

The process is mainly divided into three modules: one is the functionality of LIMO PRO, the second is machine vision processing, and the third is the functionality of the robotic arm. (For a more detailed introduction, please see the previous article [link].)

LIMO PRO is mainly responsible for SLAM mapping, using the gmapping algorithm to map the terrain, navigate, and ultimately achieve the function of fixed-point patrol.

myCobot 280 M5 is primarily responsible for the task of grasping objects. A camera and a suction pump actuator are installed at the end of the robotic arm. The camera captures the real scene, and the image is processed by the OpenCV algorithm to find the coordinates of the target object and perform the grasping operation.

Overall process:

1. LIMO performs mapping.⇛

2. Run the fixed-point cruising program.⇛

3. LIMO goes to point A ⇛ myCobot 280 performs the grasping operation ⇒ goes to point B ⇛ myCobot 280 performs the placing operation.

4. ↺ Repeat step 3 until there are no target objects, then terminate the program.

Next, let’s follow the practical execution process.

Mapping:

First, you need to start the radar by opening a new terminal and entering the following command:

roslaunch limo_bringup limo_start.launch pub_odom_tf:=false

Then, start the gmapping mapping algorithm by opening another new terminal and entering the command:

roslaunch limo_bringup limo_gmapping.launch

After successful startup, the rviz visualization tool will open, and you will see the interface as shown in the figure.

At this point, you can switch the controller to remote control mode to control the LIMO for mapping.

After constructing the map, you need to run the following commands to save the map to a specified directory:

1. Switch to the directory where you want to save the map. Here, save the map to `~/agilex_ws/src/limo_ros/limo_bringup/maps/`. Enter the command in the terminal:

cd ~/agilex_ws/src/limo_ros/limo_bringup/maps/

2. After switching to `/agilex_ws/limo_bringup/maps`, continue to enter the command in the terminal:

rosrun map_server map_saver -f map1

This process went very smoothly. Let’s continue by testing the navigation function from point A to point B.

Navigation:

1. First, start the radar by entering the following command in the terminal:

roslaunch limo_bringup limo_start.launch pub_odom_tf:=false

2. Start the navigation function by entering the following command in the terminal:

roslaunch limo_bringup limo_navigation_diff.launch

Upon success, this interface will open, displaying the map we just created.

Click on „2D Pose Estimate, “ then click on the location where LIMO is on the map. After starting navigation, you will find that the shape scanned by the laser does not overlap with the map. You need to manually correct this by adjusting the actual position of the chassis in the scene on the map displayed in rviz. Use the tools in rviz to publish an approximate position for LIMO. Then, use the controller to rotate LIMO, allowing it to auto-correct. When the shape of the laser scan overlaps with the shapes in the map’s scene, the correction is complete, as shown in the figure where the scanned shape and the map overlap.

Click on „2D Nav Goal“ and select the destination on the map for navigation.

The navigation test also proceeds smoothly.

Next, we will move on to the part about the static robotic arm’s grasping function.

Identifying and Acquiring the Pose of Aruco Codes

To precisely identify objects and obtain the position of the target object, we processed Aruco codes. Before starting, ensure the specific parameters of the camera are set.

Initialize the camera parameters based on the camera being used.

def __init__(self, mtx: np.ndarray, dist: np.ndarray, marker_size: int):
self.mtx = mtx
self.dist = dist
self.marker_size = marker_size
self.aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_6X6_250)
self.parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create()

Then, identify the object and estimate its pose to obtain the 3D position of the object and output the position information.

def estimatePoseSingleMarkers(self, corners):
"""
This will estimate the rvec and tvec for each of the marker corners detected by:
corners, ids, rejectedImgPoints = detector.detectMarkers(image)
corners - is an array of detected corners for each detected marker in the image
marker_size - is the size of the detected markers
mtx - is the camera matrix
distortion - is the camera distortion matrix
RETURN list of rvecs, tvecs, and trash (so that it corresponds to the old estimatePoseSingleMarkers())
"""
marker_points = np.array([[-self.marker_size / 2, self.marker_size / 2, 0],
[self.marker_size / 2, self.marker_size / 2, 0],
[self.marker_size / 2, -self.marker_size / 2, 0],
[-self.marker_size / 2, -self.marker_size / 2, 0]], dtype=np.float32)
rvecs = []
tvecs = []
for corner in corners:
retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(marker_points, corner, self.mtx, self.dist, False,
cv2.SOLVEPNP_IPPE_SQUARE)
if retval:
rvecs.append(rvec)
tvecs.append(tvec)

rvecs = np.array(rvecs)
tvecs = np.array(tvecs)
(rvecs - tvecs).any()
return rvecs, tvecs

The steps above complete the identification and acquisition of the object’s information, and finally, the object’s coordinates are returned to the robotic arm to execute the grasping.

Robotic Arm Movement and Grasping Operation

Based on the position of the Aruco marker, calculate the target coordinates the robotic arm needs to move to and convert the position into a coordinate system suitable for the robotic arm.

def homo_transform_matrix(x, y, z, rx, ry, rz, order="ZYX"):
rot_mat = rotation_matrix(rx, ry, rz, order=order)
trans_vec = np.array([[x, y, z, 1]]).T
mat = np.vstack([rot_mat, np.zeros((1, 3))])
mat = np.hstack([mat, trans_vec])
return mat

If the Z-axis position is detected as too high, it will be corrected:

if end_effector_z_height is not None:  
p_base[2] = end_effector_z_height

After the coordinate correction is completed, the robotic arm will move to the target position.

# Concatenate x, y, z, and the current posture into a new array
new_coords = np.concatenate([p_base, curr_rotation[3:]])
xy_coords = new_coords.copy()

Then, control the end effector’s API to suction the object.

The above completes the respective functions of the two robots. Next, they will be integrated into the ROS environment.

#Initialize the coordinates of point A and B
    goal_1 = [(2.060220241546631,-2.2297520637512207,0.009794792000444471,0.9999520298742676)] #B
    goal_2 = [(1.1215190887451172,-0.002757132053375244,-0.7129997613218174,0.7011642748707548)] #A
    #Start navigation and link the robotic arm
    map_navigation = MapNavigation()
    arm = VisualGrasping("10.42.0.203",9000)
    print("connect successful")

    arm.perform_visual_grasp(1,-89)
    # Navigate to location A and perform the task
        for goal in goal_1:
        x_goal, y_goal, orientation_z, orientation_w = goal
        flag_feed_goalReached = map_navigation.moveToGoal(x_goal, y_goal, orientation_z, orientation_w)
        if flag_feed_goalReached:
            time.sleep(1)
            # executing 1 grab and setting the end effector's Z-axis height to -93.
            arm.unload()
            print("command completed")
        else:
            print("failed")

4. Problems Encountered

Mapping Situation:

When we initially tried mapping without enclosing the field, frequent errors occurred during navigation and localization, and it failed to meet our requirements for a simulated scenario.

Navigation Situation:

In the new scenario, one of the obstacles has a hollow structure.

During navigation from point A to point B, LIMO may fail to detect this obstacle and assume it can pass through, damaging the original obstacle. This issue arises because LIMO’s radar is positioned low, scanning only the empty space. Possible solutions include adjusting the radar’s scanning range, which requires extensive testing for fine-tuning, or adjusting the radar’s height to ensure the obstacle is recognized as impassable.

Robotic Arm Grasping Situation:

In the video, it’s evident that our target object is placed on a flat surface. The grasping did not consider obstacle avoidance for the object. In the future, when setting special positions for grasping, this situation needs to be considered.

5. Conclusion

Overall, LIMO Cobot performed excellently in this scenario, successfully meeting the requirements. The entire simulated scenario covered multiple core areas of robotics, including motion control of the robotic arm, path planning, machine vision recognition and grasping, and radar mapping navigation and fixed-point cruising functions of the mobile chassis. By integrating these functional modules in ROS, we built an efficient automated process, showcasing LIMO Cobot’s broad adaptability and advanced capabilities in complex environments.

Credits

Elephant Robotics

Elephant Robotics

Elephant Robotics stellt myArm-Roboter der M&C-Serie vor

Entdecken Sie die Roboter der myArm M&C-Serie für vielseitige, leistungsstarke Lösungen in der Robotik, die eine präzise Steuerung und vielfältige Anwendungen bieten.


SHENZHEN, GUANGDONG, CHINA, 10. Mai 2024 /EINPresswire.com/ — Die Forschung zur verkörperten Intelligenz als kritischer Zweig der künstlichen Intelligenz ist bestrebt, Roboter mit neuen Fähigkeiten für präzise Bewegungssteuerung, autonome Entscheidungsfindung auf hohem Niveau und nahtlose Mensch-Maschine-Interaktion auszustatten.

Vor diesem Hintergrund hat Elephant Robotics kürzlich die Roboter der M&C-Serie myArm vorgestellt. Diese leistungsstarken und kostengünstigen Leichtbauroboter unterstützen Forscher und Entwickler sowohl bei der Datenerfassung als auch bei der Ausführung und treiben die Fortschritte in der Technologie der verkörperten Intelligenz und ihrer praktischen Anwendungen voran.

Die Roboter der myArm M&C-Serie wurden sorgfältig entwickelt, um die unterschiedlichen Bedürfnisse der Benutzer zu erfüllen, wobei Flexibilität und Anpassungsfähigkeit im Vordergrund stehen. Sie spielen eine zentrale Rolle in verschiedenen Forschungs- und Anwendungsszenarien und sind damit die ideale Robotiklösung für Bildungs- und Forschungszwecke.

myArm C650

The myArm C650 ist ein universelles 6-DOF-Gerät zur Erfassung von Roboterbewegungsinformationen, das entwickelt wurde, um die vielfältigen Anforderungen von Bildung, Forschung und Industrie bei der Erfassung und Analyse von Roboterbewegungsdaten zu erfüllen. Mit seinem leichten Design von nur 1,8 kg verfügt der myArm C650 über einen horizontalen Arbeitsradius von 650 mm, wodurch die Trägheitskräfte während des Betriebs minimiert werden, um die Reaktionsgeschwindigkeit und Präzision zu verbessern.

Ausgestattet mit hochpräzisen digitalen Servomotoren und 4096-Bit-Encodern an allen 6 Gelenken ahmt der myArm C650 die Bewegung des menschlichen Arms mit bemerkenswerter Genauigkeit nach und ermöglicht so eine Vielzahl von Aufgaben. Seine intuitive Steuerungsmethode mit Doppelfinger-Fernbedienung und zwei anpassbaren Tasten unterstützt Aufzeichnungsfunktionen für eine präzise Befehlsausführung und sofortiges Feedback zum Roboterverhalten. Diese Flexibilität macht den myArm C650 zur idealen Wahl für die präzise Bewegungsverfolgung und Datenerfassung in verschiedenen experimentellen und pädagogischen Umgebungen. Mit einer beeindruckenden Informationserfassungsgeschwindigkeit von bis zu 50 Hz ist es für die Entwicklung von Roboteralgorithmen und Hochschuleinrichtungen unverzichtbar geworden und bietet Echtzeit-Datenunterstützung für komplexe Steuerungssysteme.

Bei Fernsteuerungsanwendungen zeichnet sich der myArm C650 durch eine hervorragende Leistung aus, unabhängig von der Komplexität der Konfiguration des Roboters. Darüber hinaus erweitert die Kompatibilität mit Python und ROS in Verbindung mit Open-Source-Demonstrationsdateien für die Fernsteuerung den Anwendungsbereich und ermöglicht eine nahtlose Integration mit fortschrittlichen Roboterplattformen wie dem myArm M750, myCobot Pro 630 und Mercury B1.

Der myArm C650 setzt einen neuen Standard für Vielseitigkeit und Leistung bei der Erfassung von Roboterbewegungsdaten und ermöglicht es Benutzern, das volle Potenzial fortschrittlicher Robotik in verschiedenen Bereichen auszuschöpfen.

myArm M750

Der myArm M750 ist ein universeller, intelligenter 6-DOF-Roboterarm. Es erfüllt nicht nur die Nachfrage nach hochpräziser Roboterbewegungssteuerung, sondern eignet sich besonders für die Verifizierung von Roboterbewegungsalgorithmen auf Einstiegsniveau und praktische Lehrszenarien. Seine standardisierte mechanische Armstruktur bietet Studenten und Anfängern eine ideale Lernplattform, um die Grundprinzipien und Anwendungen der Roboterkinematik zu verstehen.

Der myArm M750 wurde für eine präzise Bewegungssteuerung und -verifizierung entwickelt und eignet sich hervorragend für Anwendungen, die eine strenge Betriebsgenauigkeit erfordern, wie z. B. Präzisionsmontage, Feinmanipulation und Qualitätsüberwachung. Ausgestattet mit hochpräzisen digitalen Servomotoren in Industriequalität und fortschrittlichen Steuerungsalgorithmen bietet der myArm M750 eine außergewöhnliche Drehmomentsteuerung und Positionsgenauigkeit und unterstützt eine Nenntragfähigkeit von 500 g und eine Spitzenlast von bis zu 1 kg.

Die Vielseitigkeit des myArm M750 erstreckt sich auch auf das Endeffektor-Design, das mit einem standardmäßigen Parallelgreifer und einem Vision-Modul ausgestattet ist, das dem Benutzer grundlegende Greif- und Erkennungsfunktionen bietet. Darüber hinaus bietet der myArm M750 Kompatibilität mit einer Reihe von optionalem Zubehör, was seine Anwendungsszenarien und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgaben erheblich erweitert.

myArm M&C Teleoperation Roboterarm-Kit

DasTeleoperation Robotic Arm Kit stellt einen Sprung nach vorne in der Robotik-Innovation dar und bietet eine fortschrittliche Lösung, die auf die Fernsteuerung und Echtzeit-Interaktion durch modernste Teleoperationstechnologie zugeschnitten ist. Durch die nahtlose Integration der Vielseitigkeit des myArm C650 mit den präzisen Steuerungsfunktionen des myArm M750 bildet dieses Kit eine dynamische und anpassungsfähige Plattform, die für eine Vielzahl von Forschungs-, Bildungs- und kommerziellen Anwendungen geeignet ist.

Das Kit wurde entwickelt, um menschliches Verhalten nachzuahmen, und ermöglicht es Forschern und Entwicklern, Fernsteuerungssysteme und Roboterbewegungsplanungsmodelle ähnlich dem ALOHA-Roboter zu validieren und zu testen. Das myArm M&C Kit verfügt über Datenerfassungs- und Steuerungsfunktionen auf Millisekundenebene, Echtzeit-Widerstandssteuerungsfunktionen und kollaborative Betriebsfunktionen mit mehreren Robotern und erleichtert die Ausführung komplexer Aufgaben, einschließlich fortschrittlicher Simulationen menschlichen Verhaltens. Diese Technologie zeigt nicht nur die Präzision und Effizienz von Robotern bei der Nachahmung menschlicher Handlungen, sondern treibt auch die Forschung und Entwicklung in der Robotertechnologie zur Simulation menschlichen Verhaltens und zur Ausführung alltäglicher Aufgaben voran.

Darüber hinaus stattet die integrierte KI-Technologie Roboter mit Lern- und Anpassungsfähigkeit aus, ermöglicht autonome Navigation, Objekterkennung und komplexe Entscheidungsfähigkeiten und erschließt so ein enormes Anwendungspotenzial in verschiedenen Forschungsbereichen.

myArm M&C Embodied humanoid Robot Compound Kit

Das Mobile ALOHA-Projekt der Stanford University hat aufgrund seiner bahnbrechenden Fortschritte in der Robotiktechnologie weltweite Aufmerksamkeit erregt. Es hat ein fortschrittliches System entwickelt, das es Benutzern ermöglicht, komplexe zweiarmige Aufgaben durch menschliche Demonstrationen auszuführen und so die Effizienz von nachgeahmten Lernalgorithmen durch Datenakkumulation und kollaboratives Training zu verbessern. Das Mobile ALOHA-System zeigt seine Vielseitigkeit, indem es verschiedene reale Aufgaben nahtlos ausführt, vom Reinigen verschütteter Getränke über das Kochen von Garnelen bis hin zum Waschen von Bratpfannen. Diese Innovation markiert nicht nur einen bedeutenden Meilenstein in der Robotik, sondern ebnet auch den Weg für eine Zukunft, in der Mensch und Roboter harmonisch koexistieren.

Dieses Kit wurde von Stanfords Mobile ALOHA-Projekt inspiriert und verwendet das gleiche mobile Tracer-Fahrgestell. Mit einer Open-Source-Philosophie, minimalistischem Design, modularem Aufbau und robuster lokaler Community-Unterstützung dient dieses Kit als kostengünstige Lösung für die Echtzeit-Roboterteleoperation und -steuerung und spiegelt die Fähigkeiten von Mobile ALOHA zu einem erschwinglicheren Preis wider.

Dieses Kit wurde entwickelt, um den Bedürfnissen kleiner und mittlerer Unternehmen sowie Bildungs- und Forschungseinrichtungen gerecht zu werden, und bietet einen erschwinglicheren Preis, benutzerfreundliche Funktionen und einen einfachen Zugang zu modernster Robotertechnologie.

Die Roboter der myArm M&C-Serie sind eine vielseitige Robotiklösung, die unterschiedliche Anforderungen erfüllt, von der Grundlagenforschung bis hin zur Ausführung komplizierter Aufgaben. In Kombination mit optionalen Kits passen sie sich nahtlos an verschiedene Anwendungsszenarien an, von der Präzisionsfertigung über medizinische Hilfe bis hin zu Bildung, Schulung und Haushaltsunterstützung. Die Roboter der myArm M&C-Serie zeichnen sich durch zuverlässige und leistungsstarke Lösungen aus, die Zuverlässigkeit und Exzellenz versprechen. Die Aufnahme des Embodied Humanoid Robot Compound Kit und des Quadruped Bionic Robot Compound Kit erweitert die Möglichkeiten in der Robotik weiter, fördert die interdisziplinäre Erforschung und fördert Innovationen.

Elephant Robotics Unveils myArm M&C Series Robots to Advance Embodied Intelligence

Explore myArm M&C series robots for versatile, high-performing solutions in robotics, offering precise control and diverse applications.


SHENZHEN, GUANGDONG, CHINA, May 10, 2024 /EINPresswire.com/ — Embodied intelligence research, as a critical branch of artificial intelligence, is striving to endow robots with new capabilities in precise motion control, high-level autonomous decision-making, and seamless human-machine interaction.

Against this backdrop, Elephant Robotics has recently unveiled the myArm M&C series robots. These powerful and cost-effective lightweight robots empower researchers and developers in both data collection and execution, driving forward the advancements in embodied intelligence technology and its practical applications..

The myArm M&C series robots are meticulously designed to meet the diverse needs of users, prioritizing flexibility and adaptability. They play a pivotal role in various research and application scenarios, making them the ideal robotics solution for education and research purposes.

myArm C650

The myArm C650 is a universal 6 DOF robot motion information collection device designed to meet the diverse needs of education, research, and industry in robot motion data collection and analysis. With its lightweight design of weighing only 1.8kg, the myArm C650 boasts a horizontal working radius of 650mm, minimizing inertial forces during operation for enhanced response speed and precision.

Equipped with high-precision digital servo motors and 4096-bit encoders on all 6 joints, the myArm C650 mimics human arm motion with remarkable accuracy, enabling a wide range of tasks. Its intuitive control method, featuring dual-finger remote control and dual customizable buttons, supports recording functions for precise command execution and immediate feedback on robot behavior. This flexibility makes the myArm C650 an ideal choice for precise motion tracking and data collection in various experimental and educational settings. With an impressive information acquisition speed of up to 50Hz, it has become indispensable for robot algorithm development and higher education institutions, offering real-time data support for complex control systems.

In remote control applications, the myArm C650 excels, delivering outstanding performance regardless of the robot’s configuration complexity. Moreover, its compatibility with Python and ROS, coupled with open-source remote control demonstration files, expands its application scope, enabling seamless integration with advanced robot platforms like the myArm M750, myCobot Pro 630, and Mercury B1.

The myArm C650 sets a new standard for versatility and performance in robot motion data collection, empowering users to explore the full potential of advanced robotics across diverse fields.

myArm M750

The myArm M750 is a universal intelligent 6 DOF robotic arm. It not only meets the demand for high-precision robot motion control but is particularly suitable for entry-level robot motion algorithm verification and practical teaching scenarios. Its standardized mechanical arm structure provides an ideal learning platform for students and beginners to grasp the basic principles and applications of robot kinematics.

Dedicated to achieving precise motion control and verification, the myArm M750 excels in applications requiring strict operational accuracy, such as precision assembly, fine manipulation, and quality monitoring. Equipped with industrial-grade high-precision digital servo motors and advanced control algorithms, the myArm M750 delivers exceptional torque control and positional accuracy, supporting a rated load capacity of 500g and a peak load of up to 1kg.

The myArm M750’s versatility extends to its end effector design, featuring a standard parallel gripper and vision module that empower users with basic grasping and recognition capabilities. Furthermore, the myArm M750 offers compatibility with a range of optional accessories, significantly expanding its application scenarios and adaptability to diverse tasks.

myArm M&C Teleoperation Robotic Arm Kit

Teleoperation Robotic Arm Kit represents a leap forward in robotics innovation, offering an advanced solution tailored for remote control and real-time interaction through cutting-edge teleoperation technology. By seamlessly integrating the versatility of the myArm C650 with the precise control capabilities of the myArm M750, this kit forms a dynamic and adaptable platform suitable for a myriad of research, educational, and commercial applications.

Engineered to mimic human behavior, the kit enables researchers and developers to validate and test remote control systems and robot motion planning models akin to the ALOHA robot. Empowered by millisecond-level data acquisition and control capability, real-time drag control functionality, and multi-robot collaborative operation capabilities, the myArm M&C Kit facilitates the execution of complex tasks, including advanced simulations of human behavior. This technology not only showcases the precision and efficiency of robots in mimicking human actions but also propels research and development in robot technology for simulating human behavior and performing everyday tasks.

Moreover, integrated AI technology equips robots with learning and adaptability, enabling autonomous navigation, object recognition, and complex decision-making capabilities, thereby unlocking vast application potential across diverse research fields.

myArm M&C Embodied Humanoid Robot Compound Kit

Stanford University’s Mobile ALOHA project has garnered global attention for its groundbreaking advancements in robotics technology. It has developed an advanced system that allows users to execute complex dual-arm tasks through human demonstrations, thereby enhancing imitation learning algorithms‘ efficiency through data accumulation and collaborative training. The Mobile ALOHA system showcases its versatility by seamlessly executing various real-world tasks, from cleaning spilled drinks to cooking shrimp and washing frying pans. This innovation not only marks a significant milestone in robotics but also paves the way for a future where humans and robots coexist harmoniously.

Drawing inspiration from Stanford’s Mobile ALOHA project, this kit adopts the same Tracer mobile chassis. With an open-source philosophy, minimalist design, modular construction, and robust local community support, this kit serves as a cost-effective solution for real-time robot teleoperation and control, mirroring the capabilities of Mobile ALOHA with a more accessible price.

Designed to cater to the needs of small and medium-sized enterprises, as well as educational and research institutions, this kit offers a more accessible price, user-friendly features, and easy accessibility to cutting-edge robot technology.

The myArm M&C series robots are a versatile robotics solution catering to diverse needs from fundamental research to intricate task execution. In combination with optional kits, they seamlessly adapt to various application scenarios, from precision manufacturing to medical assistance, education, training, and household support. The myArm M&C series robots stand out as dependable and high-performing solutions, promising reliability and excellence. The inclusion of the Embodied Humanoid Robot Compound Kit and Quadruped Bionic Robot Compound Kit further expands the possibilities in robotics, encouraging interdisciplinary exploration and fostering innovation.

Festo at Hannover Fair unveils Bionic Honeybees that fly in swarms

For more than 15 years, the Bionic Learning Network has been focusing on the fascination of flying. In addition to the technical decoding of bird flight, the team has researched and technologically implemented numerous other flying objects and their natural principles. With the BionicBee, the Bionic Learning Network has now for the first time developed a flying object that can fly in large numbers and completely autonomously in a swarm. The BionicBee will present its first flight show at the Hannover Messe 2024.

At around 34 grams, a length of 220 millimetres and a wingspan of 240 millimetres, the BionicBee is the smallest flying object created by the Bionic Learning Network to date. For the first time, the developers used the method of generative design: after entering just a few parameters, a software application uses defined design principles to find the optimal structure to use as little material as necessary while maintaining the most stable construction possible. This consistent lightweight construction is essential for good manoeuvrability and flying time.

Autonomous flying in a swarm

The autonomous behavior of the bee swarm is achieved with the help of an indoor locating system with ultra-wideband (UWB) technology. For this purpose, eight UWB anchors are installed in the space on two levels. This enables an accurate time measurement and allows the bees to locate themselves in the space. The UWB anchors send signals to the individual bees, which can independently measure the distances to the respective transmitting elements and calculate their own position in the space using the time stamps.

To fly in a swarm, the bees follow the paths specified by a central computer. To ensure safe and collision-free flight in close formation, a high degree of spatial and temporal accuracy is required. When planning the path, the possible mutual interaction through air turbulence “downwash” must also be taken into account.

As every bee is handmade and even the smallest manufacturing differences can influence its flight behavior, the bees additionally have an automatic calibration function: After a short test fl ight, each bee determines its individually optimized controller parameters. The intelligent algorithm can thus calculate the hardware differences between the individual bees, allowing the entire swarm to be controlled from outside, as if all bees were identical.

IDS NXT malibu now available with the 8 MP Sony Starvis 2 sensor IMX678

Intelligent industrial camera with 4K streaming and excellent low-light performance

IDS expands its product line for intelligent image processing and launches a new IDS NXT malibu camera. It enables AI-based image processing, video compression and streaming in full 4K sensor resolution at 30 fps – directly in and out of the camera. The 8 MP sensor IMX678 is part of the Starvis 2 series from Sony. It ensures impressive image quality even in low light conditions and twilight.

Industrial camera with live AI: IDS NXT malibu is able to independently perform AI-based image analyses and provide the results as live overlays in compressed video streams via RTSP (Real Time Streaming Protocol). Hidden inside is a special SoC (system-on-a-chip) from Ambarella, which is known from action cameras. An ISP with helpful automatic features such as brightness, noise and colour correction ensures that optimum image quality is attained at all times. The new 8 MP camera complements the recently introduced camera variant with the 5 MP onsemi sensor AR0521.

To coincide with the market launch of the new model, IDS Imaging Development Systems has also published a new software release. Users now also have have the the option of displaying live images from the IDS NXT malibu camera models via MJPEG-compressed HTTP stream. This enables visualisation in any web browser without additional software or plug-ins. In addition, the AI vision studio IDS lighthouse can be used to train individual neural networks for the Ambarella SoC of the camera family. This simplifies the use of the camera for AI-based image analyses with classification, object recognition and anomaly detection methods.

PiCockpit: Innovative Web Solution for Managing Multiple Raspberry Pis

pi3g Unveils Groundbreaking New Features for Business Users

Leipzig, March 27, 2024 – pi3g GmbH & Co. KG introduces new web-based Terminal and File Editor Apps to its PiCockpit.com platform, enhancing Raspberry Pi remote management with an updated Script Scheduler, Video Streaming App, and the PiCockpit Pro Plus plan for custom software needs. These innovations reflect pi3g’s dedication to simplifying and boosting productivity for global business users without the need for in-depth Linux expertise. In particular, teams with a Windows® background require less training and specialized skills when using PiCockpit to manage the company’s Raspberry Pi fleet, resulting in substantial time and cost savings for the business.

The PiCockpit Terminal App offers a seamless web-based terminal interface, eliminating the need for complex setup or additional software like PuTTY. Leveraging WebRTC technology, it ensures a secure, encrypted connection for managing all Raspberry Pi devices from any location. This app simplifies remote device management for businesses, enabling straightforward web-based remote access beyond the limitations of traditional methods.

The File Editor App, enhanced with RaspiGPT technology powered by OpenAI’s GPT-4, simplifies file and directory management on Raspberry Pis. By accessing PiCockpit.com, users can remotely edit files from any web browser. This app provides smart assistance for script writing, log analysis, and file content explanation, streamlining file management and speeding up business development processes.

PiCockpit: Simplified management, reduced costs

Maximilian Batz, founder of pi3g, stated, “Our goal has always been to make Raspberry Pi management as accessible and efficient as possible for our users. The launch of our new PiCockpit apps, along with enhancements to our existing services, represents a significant step forward in achieving that goal. We’re particularly excited about the possibilities that RaspiGPT opens up, streamlining tasks that previously required extensive technical knowledge.”

PiCockpit’s Pro Plan introduces a comprehensive solution for businesses looking to scale their operations beyond the first five free Pis. With Two Factor Authentication, PiCockpit ensures secure access to user accounts and their Raspberry Pis. PiCockpit Pro Plus takes customization to the next level, offering bespoke software development and system integration services. This plan is not just an offering but a partnership, providing businesses with a tailored solution that meshes seamlessly with their existing systems, paving the way for significant cost savings and operational efficiencies.

About PiCockpit

PiCockpit.com is a comprehensive web interface designed to simplify the management and operation of Raspberry Pi devices. Offering a range of applications including PiStats, Video Streaming, Script Scheduler, Terminal, and File Editor, PiCockpit enables users to monitor performance, schedule scripts, stream Raspberry Pi cameras, and manage files from anywhere in the world.

About pi3g

Based in Leipzig, Germany, pi3g has been involved in the Raspberry Pi ecosystem since its very beginning in 2012. As an official Raspberry Pi approved reseller, pi3g offers a comprehensive suite of services for businesses, including hardware sourcing, software development, hardware development and consulting.

PiCockpit: Innovative Web-Lösung für die Fernsteuerung vieler Raspberry Pis

Höhere Effizienz, geringere Kosten: Neue PiCockpit-Apps mit zeitsparenden Funktionen

Leipzig, 27. März 2024: Die pi3g GmbH & Co. KG führt auf der PiCockpit.com Plattform mit dem Terminal und dem Datei-Editor zwei neue webbasierte Apps ein. pi3g verbessert zudem das Raspberry Pi Remote Management mit einem aktualisierten Skriptplaner, einer Video Streaming App und dem PiCockpit Pro Plus Plan für individuelle Software- und Geschäftsanforderungen. pi3g vereinfacht damit den Einsatz von Raspberry Pis in Unternehmen beträchtlich, für die Anwender sind keine komplexen Linux-Kenntnisse mehr erforderlich. Insbesondere Teams mit Windows®-Hintergrund benötigen weniger Schulungen und spezielle Kenntnisse, wenn sie PiCockpit für die Verwaltung der Raspberry Pi-Flotte des Unternehmens nutzen. Das führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen für das Unternehmen, und spiegelt das Ziel von pi3g wider, die Produktivität globaler Geschäftsanwender zu steigern.

Die PiCockpit Terminal App bietet eine bequeme webbasierte Terminalschnittstelle für die Verwaltung aller Raspberry Pi-Geräte von jedem beliebigen Standort aus. Dank der Terminal App ist eine aufwendige Netzwerkkonfiguration oder zusätzliche Software wie PuTTY überflüssig. Die zugrundeliegende WebRTC-Technologie sorgt dabei für eine sichere, verschlüsselte, Ende-zu-Ende-Verbindung vom Webbrowser direkt zum Raspberry Pi. Somit vereinfacht die App Unternehmen die Fernverwaltung von ihren Geräten und ermöglicht einen unkomplizierten webbasierten Fernzugriff, über Netzwerkgrenzen hinweg.

Mit der neuen Editor App können Benutzer Dateien auf ihren Raspberry Pis nun von jedem Webbrowser aus einfach und bequem bearbeiten. Dank der eingebauten RaspiGPT-Technologie, die auf OpenAIs GPT-4 basiert, bietet die App intelligente Unterstützung beim Verstehen von Dateien, Schreiben von Skripten und bei der Analyse von Logs. Dadurch vereinfacht pi3g die Dateiverwaltung und beschleunigt die Entwicklungsprozesse von Unternehmen.

PiCockpit: Vereinfachte Verwaltung, reduzierte Kosten

Maximilian Batz, Gründer von pi3g, erklärt: „Unser Ziel war es schon immer, die Benutzung von Raspberry Pis einfacher zu machen. So einfach und effizient wie möglich! Geschäftskunden setzen den Raspberry Pi für viele Zwecke ein. Im Vordergrund steht für sie immer das Resultat, der Geschäftszweck – nicht die zeitraubende Konfiguration, Bedienung oder die Auseinandersetzung mit Linux-Administration. Unsere neuen PiCockpit Apps stellen einen großen Sprung nach vorne dar, um Unternehmen Zeit und Geld zu sparen. Wir freuen uns besonders über die RaspiGPT-Technologie. Sie eröffnet viele neue Möglichkeiten, sie vereinfacht Aufgaben, die bisher umfangreiche technische Kenntnisse erforderten. Windows®-Nutzer müssen keine Linux-Gurus mehr werden, um Raspberry Pis in ihren Firmen einzusetzen.“

Der Pro Plan von PiCockpit richtet sich besonders an kleine und mittelständische Unternehmen, sie können damit über ihre ersten fünf kostenlosen Pis hinaus skalieren. Gegen eine monatliche Gebühr von 9,95 € brutto je Raspberry Pi bekommen die Nutzer unbegrenzten Zugang zu allen Funktionen. Dank einer Zwei-Faktor-Authentifizierung gewährleistet PiCockpit dabei einen sicheren Zugang zu den Benutzerkonten und den Raspberry Pis.

PiCockpit Pro Plus erweitert, als Enterprise Lösung, das Angebot um maßgeschneiderte Softwareentwicklung und Dienstleistungen zur Systemintegration. PiCockpit Pro Plus bietet dabei Unternehmen eine perfekt für sie angepasste Raspberry Pi Lösung, die sich nahtlos in ihre bestehenden Systeme einfügt. Dadurch werden signifikante Kosteneinsparungen und eine Steigerung der betrieblichen Effizienz ermöglicht.

PiCockpit wird durch pi3g kontinuierlich um weitere Funktionen und Möglichkeiten erweitert, dabei stehen die sich entwickelnden Bedürfnisse der Nutzer im Vordergrund. Das Unternehmen lädt Unternehmen und Raspberry Pi-Enthusiasten dazu ein, die neuen Funktionen auf picockpit.com zu erkunden und sich zum Newsletter anzumelden um über neue Apps auf dem Laufenden zu bleiben.

Über PiCockpit:
PiCockpit.com bietet eine bequeme Web-Oberfläche zur Steuerung von Raspberry Pi-Geräten. Es bietet eine Vielzahl von eingebauten Anwendungen wie PiStats, Video Streaming, Script Scheduler, Terminal und File Editor. Damit können Nutzer von überall auf der Welt aus die Leistung der Raspberry Pis überwachen, Skriptausführung planen, Raspberry Pi Kameras streamen und Dateien verwalten. Unternehmen und Einzelpersonen können mit PiCockpit von den vielfältigen Fähigkeiten der Raspberry Pis profitieren, ohne Linux-Spezialkenntnisse aufbauen zu müssen.

Über pi3g:
Das in Leipzig ansässige Unternehmen pi3g GmbH & Co. KG ist seit den Anfängen des Raspberry Pi Ökosystems im Jahr 2012 dabei. Als offizieller Raspberry Pi Reseller bietet pi3g Unternehmen ein umfassendes Angebot an Dienstleistungen, darunter Softwareentwicklung, Hardwareentwicklung, Hardwarebeschaffung und Beratung. Geschäftskunden können über den Online-Shop von pi3g (buyzero.de) auf das gesamte Sortiment an Raspberry Pi-Produkten, Zubehör und ausgewählter KI-Hardware wie Coral.AI und den Unigen Cupcake Edge AI Server zugreifen.

ABB identifiziert neue Perspektiven für Robotik und KI im Jahr 2024

Marc Segura, Leiter der Robotics-Division bei ABB, skizziert drei Haupttreiber für robotergestützte KI-Lösungen im Jahr 2024. Indes setzt ABB ihre Expansion in neue Segmente fort, in denen eine robotergestützte Automatisierung bisher kaum zum Einsatz kam.

„Im kommenden Jahr wird die entscheidende Rolle der KI verstärkt im Fokus stehen“, betont Marc Segura. „Von mobilen Robotern und Cobots über neue Robotik-Anwendungen in weiteren Segmenten bis hin zur Schaffung neuartiger Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten – diese KI-Trends werden die Zukunft der Industrierobotik neu definieren.“

1 – KI wird für eine größere Autonomie in Robotikanwendungen sorgen

Den Fortschritt auf dem Gebiet der KI zu beschleunigen, bedeutet, die Möglichkeiten der Industrierobotik neu zu definieren. KI verbessert nicht nur die Fähigkeit von Robotern zum Greifen, Aufnehmen und Absetzen von Objekten, sondern ermöglicht es ihnen auch, dynamische Umgebungen abzubilden und durch sie zu navigieren. Mithilfe von KI können mobile Roboter, Cobots und andere robotergestützte Lösungen ein Höchstmaß an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Traglast erreichen, sodass sie mehr Aufgaben in Umgebungen wie flexiblen Fabriken, Lagerhäusern, Logistikzentren und Labors übernehmen können.

„KI-gestützte mobile Roboter können Segmente wie die Fertigung, Logistik und Labors transformieren“, ergänzt Segura. „Roboter, die mit der neuen Visual-SLAM-Technologie (Visual Simultaneous Localization and Mapping) von ABB ausgestattet sind, verfügen zum Beispiel über erweiterte Kartierungs- und Navigationsfähigkeiten. Das ermöglicht eine größere Autonomie und reduziert die Infrastruktur, die frühere Generationen fahrerloser Roboter benötigten. Dies wiederum ebnet den Weg für die Umstellung von linearen Produktionslinien auf dynamische Netzwerke. So können erhebliche Effizienzsteigerungen erzielt und menschliche Arbeitskräfte von monotonen, schmutzigen und gefährlichen Arbeiten entlastet werden, damit sie sich erfüllenderen Tätigkeiten widmen können.“

2 – KI erschließt neue Bereiche für den Einsatz von Robotern

Das Potenzial der KI-gestützten Robotik geht weit über den Fertigungsbereich hinaus. Man geht davon aus, dass diese Technologien im Jahr 2024 erhebliche Effizienzsteigerungen in dynamischeren Bereichen wie dem Gesundheitswesen, Life Sciences und dem Einzelhandel ermöglichen werden. Ein weiteres Beispiel ist die Baubranche. Hier kann KI-gestützte Robotik wesentlich zur Steigerung der Produktivität, Verbesserung der Sicherheit und Umsetzung nachhaltiger Verfahren beitragen und gleichzeitig das Wachstum fördern.

„Die Bauindustrie ist ein gutes Beispiel für einen Sektor, in dem KI-gestützte Roboter sich als transformativ erweisen werden. Sie können einen echten Mehrwert bieten, indem sie dabei helfen, viele Probleme zu lösen, mit denen die Branche heute zu kämpfen hat – darunter Fachkräftemangel, Sicherheitsrisiken und stagnierende Produktivität“, erklärt Marc Segura. „KI-basierte Fähigkeiten wie eine bessere Erkennung und Entscheidungsfindung sowie Fortschritte auf dem Gebiet der kollaborativen Robotik ermöglichen einen sicheren Einsatz von Robotern an der Seite von Menschen. Dank dieser Fortschritte können Roboter Kernaufgaben wie das Mauern, das Montieren von Modulen und das Fertigen im 3D-Druck präziser und schneller erledigen. Gleichzeitig tragen sie durch Senkung der Emissionen zur Nachhaltigkeit bei, indem sie zum Beispiel das Mischen von Beton vor Ort ermöglichen und durch Montage vor Ort den Materialtransport über große Entfernungen reduzieren.“

3 – KI wird neue Möglichkeiten zum Lernen und Arbeiten mit Robotern schaffen

Die in der KI und Robotik erzielten Fortschritte sind für die Aus- und Weiterbildung von großer Bedeutung. Denn sie helfen dabei, die Qualifikationslücke in der Automatisierung zu schließen und Roboter für Menschen und Unternehmen zugänglicher zu machen. Da KI die Programmierung durch Lead-Through-Verfahren und natürliche Sprache vereinfacht, kann sich die Ausbildung auf die Frage konzentrieren, wie Roboter den Menschen effektiver unterstützen können, als ausschließlich Programmierkenntnisse zu vermitteln. Dieser Wandel macht Roboter für eine größere Zielgruppe zugänglich, was neue Jobperspektiven eröffnet und dabei hilft, dem Arbeits- und Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

„Der Mangel an Arbeitskräften, die über die benötigten Qualifikationen zur Programmierung und Bedienung von Robotern verfügen, ist seit Langem eine Hürde für die robotergestützte Automatisierung, insbesondere in kleinen und mittleren Fertigungsunternehmen“, so Marc Segura. „Dies wird sich zunehmend ändern, wenn Fortschritte auf dem Gebiet der generativen KI die Hürden zur Automatisierung senken und der Fokus der Ausbildung über die Programmierung hinausgeht. KI-gestützte Entwicklungen im Bereich Natural Language Programming, die die Steuerung von Robotern mithilfe von sprachlichen Anweisungen erlauben, werden für eine neue Dynamik in der Mensch-Roboter-Interaktion sorgen.“