Primate
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Primate Gripper

Una pinza indossabile per automatizzare il lavoro

Il robot impara da quello che fai.
Indossa→ Lavora→ Addestra→ Esegui
Ordina ora Scopri come funziona
Prodotto

L’operatore indossa la pinza. Il robot fa il lavoro.

Durante il turno, l’operatore indossa la pinza e la pinza registra quello che vedono le telecamere, i movimenti della mano e l’apertura delle dita. Poi la stessa pinza si collega al braccio robotico e il robot fa il lavoro.

Una mano umana che tiene la pinza a sinistra e una pinza identica montata su un braccio robotico a destra
Pinza manuale
Indossala per insegnare al robot.
Un pulsante sulla pinza avvia la registrazione:
  • Posizione e orientamento
  • Quello che vedono le due telecamere
  • Quando le dita si aprono e si chiudono
Pinza robotica
Agganciala al robot e il robot fa il lavoro.
  • Lo stesso dispositivo indossato dall’operatore
  • Esegue il lavoro che ha imparato
  • Funziona con qualsiasi robot
Come funziona

Dall'abilità dell'operatore a quella del robot.

La pinza registra il lavoro quotidiano degli operatori e il robot impara da quei dati.

Registra
L’operatore indossa la pinza e svolge il suo lavoro come al solito. Un pulsante sulla pinza avvia la registrazione. Ogni fotogramma cattura quello che vedono le telecamere, la posizione e l’orientamento della pinza e il grado di apertura delle dita. Guarda cosa viene registrato ↓
Rivedi
L’operatore rivede le registrazioni sulla piattaforma: segna gli errori, suddivide il compito in fasi e valuta la qualità di ogni esecuzione. Non servono competenze di intelligenza artificiale: basta il giudizio che applica ogni giorno sul lavoro. Guarda la schermata di revisione ↓
Addestra
L’operatore addestra il robot sul nostro cloud con un clic: il cliente non deve comprare hardware costoso per l’IA e bastano circa 500 registrazioni per insegnare un compito. Guarda la prova ↓
Esegui
L’operatore clicca Esegui sulla piattaforma: il robot esegue il lavoro che ha imparato su un braccio robotico commerciale (ABB, KUKA, UR, ecc.) presso il cliente. Forniamo noi il computer per l’IA e, se serve, anche il braccio.
Migliora
Il robot esegue il compito e, quando ogni tanto sbaglia, l’operatore segnala l’errore sulla piattaforma: il robot impara dalla correzione e, a ogni ciclo, diventa più affidabile e veloce.
Registrazione dal vivo
Telecamera della pinza sinistraiQuello che vede la telecamera della pinza sinistra.
Telecamera della pinza destraiQuello che vede la telecamera della pinza destra.
Vista dell’operatoreiL’operatore che esegue il compito, ripreso dall’esterno.
Posizione 3DiPosizione e orientamento di ciascuna pinza in 3D, in tempo reale.
Telecamera della pinza sinistrai
Quello che vede la telecamera della pinza sinistra.
Telecamera della pinza destrai
Quello che vede la telecamera della pinza destra.
Vista dell’operatorei
L’operatore che esegue il compito, ripreso dall’esterno.
Posizione 3Di
Posizione e orientamento di ciascuna pinza in 3D, in tempo reale.
Schermata di revisione
Valutazione della qualitàiDai un punteggio a ogni registrazione, come fai con il lavoro di un collega.
EtichetteiEtichetta ogni azione in modo che il robot impari la sequenza.
Barra delle fasiiSegna l’inizio e la fine di ogni fase.
Barra degli erroriiSegna dove il compito è andato storto.
Valutazione della qualitài
Dai un punteggio a ogni registrazione, come fai con il lavoro di un collega.
Etichettei
Etichetta ogni azione in modo che il robot impari la sequenza.
Barra delle fasii
Segna l’inizio e la fine di ogni fase.
Barra degli errorii
Segna dove il compito è andato storto.
Un’unica piattaforma per registrare, rivedere, addestrare, eseguire e migliorare.
Oltre la registrazione

La pinza pilota il robot, in tempo reale.

La pinza conosce esattamente la propria posizione e il proprio orientamento. Può anche controllare direttamente il braccio robotico, con gli stessi sensori che registrano i dati di addestramento.

Perché Primate

Quattro modi per addestrare un robot. Tre falliscono sul campo.

Alcuni metodi addestrano il robot in un ambiente artificiale, non sulla linea di produzione reale. Altri lo addestrano su una mano umana, non sulla pinza che userà. In ogni caso, impara il lavoro in un posto e in un corpo che non sono i suoi.

MetodoCome funzionaVerifica nella realtà
Simulazione Il robot viene addestrato in un motore fisico che approssima oggetti, materiali, contatti e dinamiche. I materiali deformabili come tessuti, schiuma, alimenti, liquidi e fenomeni come la rottura sono costosi o impossibili da simulare con precisione. Per ogni elemento della simulazione l’operatore deve impostare parametri esatti come attrito, rigidezza e massa. Quei parametri differiscono quasi sempre dalla realtà.
Teleoperazione Una persona controlla il braccio robotico con un joystick e con il braccio svolge un compito. Poiché l'operatore usa un joystick invece del proprio braccio, il movimento è innaturale e il controllo è limitato: l'operatore procede lentamente e con cautela per evitare danni, e il robot impara quella stessa prudenza. Inoltre la teleoperazione non scala: ogni robot richiede un operatore dedicato per tutta la raccolta dei dati.
Apprendimento da video Il robot impara da video di mani umane: riprese pubbliche o registrate da una telecamera indossata. La mano umana è molto più complessa di qualsiasi mano robotica, quindi resta un divario tra il corpo umano e quello del robot, anche con mani robotiche a cinque dita. Durante la manipolazione gli oggetti coprono spesso le dita alla telecamera, quindi il sistema non può ricostruirne la posizione. Inoltre i video non forniscono mai dati su forza o tatto: manca un’intera categoria di dati sensoriali. Guarda come succede ↓
Primate Gripper Un operatore indossa la stessa pinza e gli stessi sensori del robot mentre svolge il lavoro reale. Non c’è divario: i dati di addestramento vengono dalla stessa pinza e dagli stessi sensori che userà il robot, durante il lavoro reale sulla linea di produzione del cliente. Non da un prototipo, non da un surrogato, non da una simulazione.
Cosa fa

Una pinza semplice per il lavoro reale.

Una pinza a due dita basta già per molti compiti, dal pick-and-pack in magazzino alla preparazione di alimenti.

Un operatore con pinze a due dita preleva e imballa una scatola in un magazzino
Pick & pack
Un operatore con pinze a due dita assembla un hamburger in cucina
Preparazione alimenti
Roadmap

Oltre la pinza.

La pinza svolge già compiti come pick-and-place e assemblaggio. Il guanto è il passo successivo: dà al robot una destrezza più vicina a quella di una mano umana e apre la strada a nuovi compiti, senza rallentare l’operatore. L’operatore indossa un guanto e il robot indossa il guanto gemello. Entrambi usano la stessa cinematica, gli stessi sensori e le stesse telecamere, quindi le abilità si trasferiscono direttamente dalla mano umana alla mano robotica.

Quando le mani sono sufficientemente destre, il robot deve anche muoversi nell'impianto. Sensori leggeri e non invasivi si fissano ai soliti abiti dell'operatore e formano una tuta sensorizzata, senza attrezzatura speciale. La tuta registra il movimento di tutto il corpo durante i compiti abituali. Cattura come l'operatore coordina spostamenti e manipolazione degli oggetti, senza rallentare il lavoro o modificare la routine. Questi dati servono ai robot umanoidi per camminare, bilanciarsi, manipolare oggetti e operare negli ambienti pensati per le persone.

Un operatore in tuta sensorizzata cammina mentre un robot umanoide replica lo stesso movimento
Prototipo di guanto sensorizzato con piastre posteriori blu e modulo da polso
Team

Fondato da esperti di robotica.

Luigi Campanaro
Cofondatore & CEO
  • PhD, Robotica & IA · University of Oxford.
  • Ricercatore post-doc · EPFL.
  • Nel Regno Unito ha progettato uno dei primi tre controller di locomozione per robot a zampe basati sull’apprendimento per rinforzo.
  • Ha costruito l’IA che ha automatizzato l’inserimento dei telefoni nei caricabatterie per una linea di produzione ad alto volume. Il sistema ha completato 550 cicli consecutivi senza errori. Guarda il video ↓
Controller di locomozione · demo di apprendimento per rinforzo ↗
Axel Praplan
Cofondatore & CTO
  • Laurea magistrale in Robotica · EPFL.
  • Ingegnere di ricerca in robotica · EPFL.
  • Ha costruito da zero un robot umanoide a tendini, completo: progettazione meccanica, attuazione, controllo, integrazione.
  • Competenza approfondita in progettazione hardware, meccatronica e prototipazione rapida.
Umanoide azionato a tendini · costruito da zero ↗
Advisor
Prof. Daniele De Martini
Prof. Daniele De Martini
Professore di Robotica
University of Oxford
University of Oxford
Co-dirige il Mobile Robotics Group a Oxford insieme al professor Paul Newman (fondatore e CEO di Oxa). La sua ricerca sulla percezione e sull’autonomia robotica permette ai robot di navigare e interpretare il mondo nelle condizioni più difficili.
Prof. Perla Maiolino
Prof. Perla Maiolino
Professoressa di Robotica
University of Oxford
University of Oxford
Vicedirettrice dell’Oxford Robotics Institute. Ha sviluppato CySkin, una delle poche pelli robotiche di grande superficie disponibili oggi, che dà ai robot il senso del tatto necessario per una manipolazione sicura e intelligente.
Alf Müller
Alf Müller
Imprenditore nell’e-commerce
Bastelgarage.ch
Co-proprietario, Purecrea GmbH / Bastelgarage.ch
Imprenditore e maker svizzero, co-proprietario di Purecrea GmbH, la società che gestisce Bastelgarage.ch, uno dei più grandi negozi online svizzeri per elettronica fai-da-te, robotica e prodotti per maker. Combina l'e-commerce con l'esperienza pratica di ingegneria, la prototipazione rapida, la robotica, l'elettronica e l'IA.
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