Dexop (экзоскелет для кистей рук)

Продукт
Разработчики: Массачусетский технологический институт (MIT), Калифорнийский университет в Беркли (UC Berkeley)
Дата премьеры системы: сентябрь 2025 г.
Отрасли: Электротехника и микроэлектроника
Технологии: Робототехника

2025: Анонс продукта

В сентябре 2025 года исследователи из Improbable AI Lab, Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета в Беркли (UC Berkeley) представили пассивный экзоскелет Dexop для кистей рук. Устройство предназначено для сбора данных, с помощью которых роботы учатся хватать предметы.

Экзоскелет физически связан с роботизированной рукой и точно передает движения пользователя машине. Система фиксирует не только движения, но и усилие захвата благодаря датчикам давления на кончиках роботизированных пальцев. Робот, обученный с помощью Dexop, вкручивал лампочку за 11 секунд против 86 секунд при использовании традиционных методов.

Выпущен кистевой экзоскелет для обучения роботов хватать предметы

Традиционные методы обучения роботов основаны на цифровых симуляциях и джойстиках. Устройства запоминают движения и учатся их воспроизводить. Такое обучение занимает значительное время, а получаемые наборы данных содержат много «шума» и неточностей.Международный конгресс по anti-age и эстетической медицине — ENTERESTET 2026

Машинам сложно определить оптимальную силу сжатия предметов. Роботы должны удерживать объекты достаточно крепко, но не повреждать их. Калибровка силы захвата представляет серьезную техническую проблему для разработчиков роботизированных систем.

Экзоскелет Dexop решает эти проблемы через прямую физическую связь с роботизированной рукой. Когда пользователь сгибает указательный палец, робот в точности повторяет это движение. Синхронизация происходит в режиме реального времени без задержек.

Датчики давления на кончиках роботизированных пальцев регистрируют силу воздействия на объекты. Система записывает не только траектории движений, но и динамику приложения усилий. Комплексный сбор данных повышает качество обучающих наборов.

Результирующие наборы данных содержат меньше артефактов и неточностей по сравнению с традиционными методами. Более чистые данные ускоряют процесс машинного обучения. Роботы быстрее осваивают сложные манипуляции с предметами.[1]

Примечания



СМ. ТАКЖЕ (1)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год
Текущий год

  Promobot (Промобот) (31)
  Яндекс (Yandex) (18)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
  Сбербанк (12)
  Nvidia (Нвидиа) (11)
  Другие (580)

  Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Яндекс.Облако (Yandex Cloud) (2)
  Инфосистемы Джет (2)
  Fora Robotics (Фора Роботикс) (2)
  Другие (41)

  Синимекс (Cinimex) (2)
  Университет Иннополис (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Наносемантика (Nanosemantics Lab) (2)
  Сбер Бизнес Софт (2)
  Другие (52)

  Яндекс (Yandex) (4)
  GlowByte, ГлоуБайт (ранее Glowbyte Consulting, ГлоуБайт Консалтинг) (4)
  Цифровые технологии и платформы (ЦТиП) (3)
  Ростелеком (2)
  Геоскан (Geoscan) (2)
  Другие (85)

  ABB Robotics (1)
  Дабл Ю Экспо (1)
  Ростелеком Центр (ЦентрТелеком) Макрорегиональный филиал (1)
  Т1 (1)
  Яндекс Роботикс (1)
  Другие (4)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год
Текущий год

  Promobot (Промобот) (12, 32)
  ABB Group (8, 23)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (4, 21)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
  Яндекс (Yandex) (2, 15)
  Другие (653, 156)

  Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
  Aripix Robotics (Арипикс Роботикс) (1, 1)
  Rozum Robotics (Розум Роботикс) (1, 1)
  Роботех (Robotech) (1, 1)
  Яндекс.Маркет (1, 1)
  Другие (5, 5)

  Pudu Robotics (Pudu Technology) (1, 2)
  Яндекс (Yandex) (1, 2)
  Unitree Robotics (1, 1)
  Intuitive Surgical (1, 1)
  Ronavi Robotics, Ронави Роботикс (ранее Ронави логистические системы) (1, 1)
  Другие (1, 1)

  Яндекс (Yandex) (1, 4)
  Pudu Robotics (Pudu Technology) (2, 2)
  Геоскан (Geoscan) (1, 2)
  Navio (ранее SberAutoTech) (1, 1)
  Синетра (Synetra) (1, 1)
  Другие (5, 5)

  Яндекс Роботикс (1, 1)
  ABB Group (1, 1)
  Яндекс.Маркет (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год
Текущий год

  Promobot - 28 (26, 2)
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21 (21, 0)
  ABB IRB Промышленные роботы - 19 (19, 0)
  Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) - 17 (0, 17)
  Яндекс.Ровер - 14 (14, 0)
  Другие 111

  For-1 Антропоморфный робот - 2 (2, 0)
  Aripix A1 Робот-манипулятор - 1 (1, 0)
  Dobot CR-серия Коллаборативные роботы - 1 (1, 0)
  Яндекс: Складские роботы - 1 (1, 0)
  Da Vinci (робот-хирург) - 1 (1, 0)
  Другие 1

  Pudu CC1 Робот-уборщик - 2 (2, 0)
  Яндекс.Ровер - 2 (2, 0)
  Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) - 1 (0, 1)
  Роботы КиберСклад - 1 (1, 0)
  Ronavi S-серия Роботы для сортировки товаров - 1 (1, 0)
  Другие -1

  Яндекс.Ровер - 4 (4, 0)
  Геоскан БАС (Беспилотные авиационные системы самолетного типа) - 2 (2, 0)
  Роббо Класс - 1 (1, 0)
  Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) - 1 (0, 1)
  KUKA KR-серия Роботы-манипуляторы - 1 (1, 0)
  Другие 3

  Spectro (робот-инвентаризатор) - 1 (1, 0)
  Другие 0