人型ロボット は、旧正月を記念した世界初の完全自律型武術デモンストレーションに参加しました。北京で開催される 2026 年の春節祝賀行事の新しい映像では、Unity Robotics の G1 および H2 マシンが複雑なアクロバットを実行し、武器を発射する様子が見られます。
ロボットの展示は、2025年の同じフェスティバルでのデモンストレーションに比べて顕著に改善されており、マシンは異なるルーチン間の移行が無秩序で硬くてぎこちなく見えた。
同社の代表者らは、この改善は次の結果であると述べた。 人工知能 (AI) 新しい LIDAR (光検出および測距) 処理とロボットの機械的アップグレードによる改善。それらは、次の分野における進歩を表しています。 埋め込みAIこの研究では、科学者がロボットに物理世界をより深く理解し、ナビゲートするためのツールを提供しようとしています。
火の馬の年
「この展示は伝統的な中国武術へのオマージュからインスピレーションを得ている」とUnityの代表者は技術ブログ投稿で述べた。 「このコンセプトは、ロボットパフォーマンスを使用して武術の力と美しさを表現することにより、武道の精神と現代テクノロジーを組み合わせることに重点を置いています。」 [the Chinese term for martial arts] 文化遺産と革新のメッセージを伝える。技術の進歩とともに中国のカンフー文化を世界に紹介することを目的としています。」
同社のエンジニアは、2025年11月からのデモンストレーションに向けて準備を進めていた。科学者らは、一連のスタントからの広範なトレーニングデータを使用してスタントモーションモデルを事前トレーニングし、ロボットの動かし方を微調整することで基準を向上させた。
彼らはまた、ネットワーク通信、さまざまなオペレーティング システム、組み込みデバイス、およびソフトウェア エンジニアリング要素を含む、数十のロボットを同時に調整するためのシステムであるクラスター制御プラットフォームも進歩させました。これにより、AI による振り付け計画からリアルタイムのマルチロボット調整まで、ミリ秒レベルの同期によるエンドツーエンドの自動化が可能になりました。
ロボットの動作に関しては、エンジニアは、位置の正確さを向上させる LIDAR ベースの位置特定アルゴリズムを含め、ロボットが環境内で移動できることを保証しました。別の事前トレーニングされた高速動作モデルにより、ターゲットの位置を安定かつ迅速に追跡し、人間のような歩き方で目的の動作を完了できることが保証されました。
機械の設計も改善に貢献しました。エンジニアはモーターをアップグレードして最大のパフォーマンスを向上させ、新しいアクティビティに適応できるように構成しました。具体的な改善の例としては、コア関節モーターの出力密度の向上、四肢の強度の最適化、手の器用さの向上などが挙げられます。
武道のデモンストレーションは主にエンターテイメントを目的として設計されていますが、企業の代表者は、この活動と活動は現実世界での有用性を示していると述べました。たとえば、クラスター制御プラットフォームは、人間の介入なしに複数のロボットが異なる環境で調整できるようにするための重要なステップとなる可能性があります。
