Компанія Audi тестує мобільних гуманоїдних роботів, розроблених Agile Robots, для автоматизації послідовності деталей на своєму заводі в Німеччині.
Мобільні гуманоїди поєднують у собі досяжність людського зросту, керування двома руками та мобільність на колесах, що дозволяє їм працювати на існуючих заводах з мінімальним перепроектуванням, пише Interesting Engineering.
Проєкт об'єднує Audi, Agile Robots, Dassault Systèmes та NVIDIA для дослідження використання гуманоїдних роботів в автомобільному виробництві. Ініціатива поєднує фізичне тестування роботів з віртуальним моделюванням, але не розкриває кількісних результатів продуктивності або термінів ширшого розгортання на заводах.
Читайте також:
Стартап на $1,1 мільярда. Дочірня компанія Toyota запустила ШІ-роботів на автозаводі Audi тестує мобільних гуманоїдних роботів у своїй виробничій лабораторії в Інгольштадті, Німеччина. Концептуальне дослідження поєднує роботизовану маніпуляцію, штучний інтелект та віртуальне моделювання, щоб дослідити, як роботи можуть вибирати компоненти з контейнерів та розташовувати їх у правильному порядку для складання автомобіля.
Анонсований на NVIDIA GTC Berlin, проєкт має на меті автоматизувати завдання обробки матеріалів, яке залишається складним для традиційних промислових роботів через різну форму, пакування та розташування компонентів.
У випробуванні використовуються гуманоїди Agile One, розроблені для поєднання досяжності людського зросту та маніпулювання двома руками з мобільністю колісної бази. Така конфігурація дозволяє роботам працювати в існуючих промислових середовищах без необхідності перепроектування заводів навколо стаціонарних роботизованих робочих станцій.
«Протягом десятиліть комплектування в певній послідовності залишалося однією з найскладніших проблем автоматизації в автомобільній логістиці. Разом з нашими партнерами ми зараз досліджуємо, як робототехніка на базі штучного інтелекту може допомогти вирішити цю проблему та вийти на новий рівень продуктивності на наших заводах Audi», — заявив Герд Вокер, член правління з виробництва та логістики AUDI AG.
Читайте також:
Обробка несортованих компонентів пов’язана з кількома технічними труднощами. Робот повинен ідентифікувати окремі деталі, визначити, як їх захопити, витягнути, не пошкодивши, та правильно розташувати. Гнучкі або напівжорсткі компоненти можуть бути особливо складними в роботі, оскільки вони можуть деформуватися під час маніпуляцій.
Сприйняття на базі штучного інтелекту та координація роботи двох рук мають допомогти системам Agile Robots вирішити ці проблеми. Цей підхід може розширити автоматизацію на завдання обробки деталей, які важко надійно виконувати за допомогою звичайних систем, розроблених для конкретних об'єктів та ретельно контрольованих середовищ. Однак, в оголошенні не наведено виміряних показників комплектації, частоти помилок чи інших результатів випробування.
У проєкті також використовується віртуальне моделювання для оцінки роботів перед їх розгортанням у логістичних операціях Audi. Dassault Systèmes створює віртуального двійника логістичного середовища, використовуючи свій додаток DELMIA та платформу 3DEXPERIENCE. Віртуальне тестування цих факторів може допомогти інженерам виявити потенційні проблеми перед проведенням фізичних випробувань у заводських умовах.
Читайте також:
Гуманоїди серед нас. Робот Xiaomi виконує завдання на автозаводі з точністю 98% Наразі проєкт Audi залишається перевіркою концепції, без підтвердженого графіку розгортання на заводі.
Раніше NV Техно писав, що в березні 2026 році німецька компанія Agile Robots уклала стратегічну угоду з Google DeepMind, щоб разом розробляти роботів із використанням моделей штучного інтелекту Gemini та впроваджувати їх у промисловість.
Компанії працюватимуть над тестуванням, доопрацюванням і впровадженням роботів із моделями Gemini у різних галузях, зокрема у виробництві електроніки, автомобілів, дата-центрах і логістиці. Роботи Agile Robots використовуватимуть ці моделі, а зібрані ними дані допоможуть покращити сам штучний інтелект.
Читайте також:
Понад 1300 км. Електромобіль Audi встановив рекорд Гіннеса по довжині подорожі на одному заряді
