Présentation de la main robotique M1.0

Mimic Robotics AG, basée en Suisse, a annoncé le lancement d'une main robotique spécialisée qui imite les mouvements de la main humaine, introduisant une nouvelle architecture pour la robotique incarnée. Cette main, appelée M1.0, est conçue et fabriquée en Suisse et pèse environ 1,8 kilogrammes.

Architecture et fonctionnement

La main M1.0 utilise des tendons guidés par poulie bidirectionnelle, similaires à ceux de la main humaine, ce qui permet aux doigts de se plier et de saisir des objets. Elle est également équipée de capteurs tactiles sur les extrémités des doigts pour fournir des informations sur les différents angles de force, évitant ainsi de écraser ou de meurtrir des objets fragiles ou mous.

Implications et limites

La main M1.0 présente une grande dextérité, capable de manipuler des objets avec précision, comme le montre une vidéo où elle utilise une paire de pinces pour saisir un circuit intégré et le placer sur une carte de circuit imprimé. Les mains peuvent également être formées pour effectuer des travaux fins, tels que former des signaux de la main, comme le signe de la paix.

Applications industrielles

Les mains M1.0 sont conçues pour des applications industrielles qui nécessitent des mouvements fins, une robustesse et une force de levage importante, mais elles pourraient également être utilisées dans des situations de soins ou pour afficher des langages de signes. Couplées à des caméras et des capteurs tactiles, elles peuvent fonctionner dans des environnements non structurés, tels que l'ouverture et la fermeture de boîtes, le placement d'objets, la manipulation d'objets irréguliers, le déplacement et le placement de câblage, et l'exécution de tâches de contrôle fin.

Exemple de code pour la formation de la main M1.0 :
   # Importation des bibliothèques nécessaires
   import numpy as np
   import torch
   # Définition de la fonction de formation
   def train_hand(hand, dataset):
       # Formation de la main sur le jeu de données
       hand.train(dataset)
       # Évaluation de la main sur le jeu de données de test
       hand.eval(dataset_test)