Один мозг на всех
Одна и та же команда для разных роботов всегда «выглядит» по-разному: у каждого свои конструкция, число суставов и способ управления движением. Чтобы устранить этот пробел и упростить обучение, команда Xiaomi Embodied Intelligence Team и Университета Макао разработала систему UCAG-P, которая позволяет одной VLA-модели учиться на данных от совершенно разных «тел», будь то робот-манипулятор или робот-гуманоид.
Система описывает движение через две опорные точки, которые можно определить у роботов: конец манипулятора и центр захвата. Их траектория задается в трехмерном пространстве относительно камеры. Для человеческих демонстраций аналогами этих точек становятся запястье и середина между большим и указательным пальцами.
Затем отдельный модуль преобразует такую универсальную траекторию в команды под конкретного робота. Для этого он учитывает его текущее состояние, кинематику и калибровку камеры. В обучении помогали 11 наборов данных — в сумме около 6370 часов демонстраций на 9 типах роботов. При этом на одну треть часов пришлись видео с человеческими руками.
В симуляции одну и ту же обученную модель без дополнительной настройки проверили сразу на нескольких бенчмарках. В LIBERO она успешно выполнила 98,3% заданий, в RoboTwin для двуруких роботов — около 89%, а в усложненном LIBERO-Plus — 82%. Отдельно модель проверили на гуманоиде GR-1 с 29-ю степенями свободы — там результат составил 62%.
Но полностью игнорировать душевную организацию конкретного робота пока не получается. Когда модель, обученную на двуруком ALOHA, без дополнительной настройки перенесли на робота ARX другой конструкции, успех выполнения задач упал до 35%.
Отдельно UCAG-P проверили на манипуляторах Piper (они, кстати, на видео). Здесь уже использовали по 100 демонстраций для адаптации каждой задачи. Система помогла роботу успешно схватить круассан в 60% случаев против 20% у π0.5, открыть ящик — в 90% против 85%, а также разложить тарелки — в 75% против 65%.
Хотя не все мы идеальны. UCAG-P пока не с первого раза справляется с определением положения кисти или калибровкой камеры. Вызывают сложности и открывание-закрывание дверей и ящиков. К слову, в скором времени ждем исходный код на GitHub.
@anti_robots
«Нероботы» - канал из категории «Технологии», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 161 подписчик суммарно в Telegram и MAX. За последние 27 дней в истории MaxGate учтено 6 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
Не верь чувствам своим
Роботу можно внушить фантомное прикосновение, не взламывая ни контроллер, ни управляющую модель. Исследователи из Чжэцзянского университета и HKUST разработали GhostTac — бесконтактную атаку, которая подменяет показания тактильных сенсоров электромагнитным сигналом.
Атака направлена в аналоговый тракт датчика. Наведённая помеха проходит через нелинейные компоненты усилителя и превращается из высокочастотного сигнала в постоянное смещение. Обычные фильтры отсекают исходную частоту, но пропускают результат: для программы он выглядит как настоящее давление на палец или ладонь робота. Синхронизировав сигнал с последовательным опросом ячеек сенсора, можно управлять не только силой, но и местом, площадью и движением поддельного «касания».
GhostTac проверили на 15 датчиках восьми производителей, включая десять отдельных модулей и две роботизированные кисти. Показания удалось подменить у всех устройств, а 13 из 15 сенсоров получилось полностью вывести из строя.
В демонстрациях атака заставляла кисть слишком сильно сжимать бумажный стакан и силиконовую руку либо, наоборот, ронять стеклянную бутылку и медицинское устройство. Роботу также подделывали проскальзывание предмета и заставляли классификатор путать четыре материала. Эти сценарии стабильно воспроизводились в десяти испытаниях.
С направленной антенной исследователи смогли заставить робота сжимать бутылку с расстояния до трёх метров. Сигнал сработал также через окно, деревянную дверь и стену. То есть бесконтактная атака здесь вполне буквально проходит сквозь стены.
Пока для неё нужны заранее подобранные параметры и заметное радиооборудование. Но сама уязвимость системная: робот доверяет цифровому показанию, не подозревая, что «прикосновение» возникло внутри его собственной электроники. Работа принята на конференцию ACM CCS 2026.
@anti_robots
Олимпиада по стирке
Китайским гуманоидам решили устроить соревнования, которые чем-то напоминают обычный выходной дома. В рамках вторых Всемирных игр гуманоидных роботов участников отправляли в реальные гостиницы, библиотеки, магазины и квартиры. В соревнованиях приняли участие 38 команд, в том числе китайская X-Humanoid.
В домашнем сценарии у робота было 30 минут на изнуряющую смену дела по хозяйству. Ему требовалось расставить вещи в гостиной, открыть дверь в спальню и сложить одежду, затем достать вещи из корзины, загрузить их в стирку и закрыть дверцу. После этого — перенести белье на балкон и развесить его. Уже здесь проверялись навигация, распознавание предметов, работа с дверьми и мелкая моторика.
За навыки робот мог получить 300 баллов, при этом 55 из них оставили на случайную задачу. Посреди работы гуманоид-спортсмен слышал голосовую команду о приехавшей посылке: он должен был распознать ее, прервать текущее занятие, сходить за ней к двери, положить в указанном месте, а потом вспомнить, чем занимался, и вернуться к уборке.
При этом помощь зала никто не отменял. Но прохождение сценария с дистанционным оператором приносило более скромные баллы: итоговый результат умножался на коэффициент 0,5. Полностью автономный робот получал коэффициент 1.
Чтобы уж наверняка сорвать куш, некоторые участники установили камеры на голове и руках робота, чтобы собирать изображения сцены, параметры предметов и данные о движениях. Для обучения одной из систем использовали сразу пять источников: интернет-видео, движения людей, симуляции, телеуправление и данные, которые робот получал во время реальных тестов. Некоторые разработчики также добавили механизм постоянного обучения, чтобы машина могла корректировать движения даже по мере износа собственных суставов.
@anti_robots
Роботов ещё не наняли, а Unitree уже стоит $9 млрд
Гуманоиды пока чаще работают в лабораториях, университетах и рекламных роликах, чем на заводах. Но будущее, в котором они станут массовой рабочей силой, уже включили в цену Unitree.
Китайский производитель начал принимать заявки на покупку акций перед выходом на Шанхайскую биржу. Unitree продаёт 10% компании за 6,1 млрд юаней, около $904 млн. Всё предприятие при такой цене оценивается в 61 млрд юаней, или $9 млрд.
Это даже больше, чем ожидал Citic Securities — банк, который организует размещение Unitree и помогает ей выйти на биржу. Ещё на прошлой неделе он прогнозировал, что через 6-12 месяцев после начала торгов компания будет стоить 50,6-55,9 млрд юаней. Но акции сразу выставили по цене, которая даёт оценку на 9% выше верхней границы прогноза.
Инвесторам предлагают заплатить сумму, равную 219 годовым прибылям Unitree. Для сравнения, у похожих компаний этот показатель составляет около 39. В 2025 году Unitree получила 1,71 млрд юаней выручки и 278 млн юаней чистой прибыли.
За год Unitree поставила более 5500 роботов-гуманоидов, заработала на них 867,8 млн юаней и впервые получила от этой категории больше выручки, чем от четвероногих машин.
В размещение вошли DeepSeek и Tencent. Первая купила акции на 140,8 млн юаней, вторая — на 136 млн. После выхода на биржу каждой будет принадлежать примерно по 0,2% Unitree.
Риски тоже вполне земные. В первом квартале скорректированная прибыль компании сократилась на 52,6% из-за расходов на исследования и продвижение. Более 40% продаж приходится на зарубежные рынки, а новые модели Unitree могут не получить допуск в США. Ну, в случае чего, всегда могут прийти на своих двоих.
@anti_robots