Hugging Face تكشف عن روبوت بشري الشكل ميسور التكلفة وقابل للطباعة ثلاثية الأبعاد لهواة التصنيع الذاتي

كشفت Hugging Face عن منصة مبتكرة مفتوحة المصدر لروبوت بشري صُممت لتكون متاحة وقابلة للتخصيص. ويمكن بناء هذا الروبوت الجديد ثنائي الساقين، الذي يحمل اسم LeRobot، بتكلفة تقارب 2,500 دولار باستخدام أجزاء مطبوعة بتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد في معظمها، إلى جانب مشغلات ومكوّنات إلكترونية شائعة، مما يجعل الروبوتات المتقدمة في متناول الباحثين والطلاب والهواة بدرجة أكبر.

حوالي 2,500 دولار

يضع LeRobot الروبوتات البشرية ضمن نطاق سعري أكثر سهولة بكثير للتعليم ووضع النماذج الأولية والتجريب.

أبرز النقاط

• عتاد منخفض التكلفة: تبلغ تكلفة مكوّنات الروبوت نحو 2,500 دولار، ويشكّل جزء كبير منها أجزاء قابلة للطباعة ثلاثية الأبعاد.
• تصميم مفتوح المصدر: تتوفر المخططات الكاملة، بما في ذلك 75 ملفًا قابلًا للطباعة ونموذج CAD عام على Onshape، للفحص والتكييف.
• بناء معياري: جرى تقسيم التصميم إلى أقسام معيارية لتسهيل التجميع والإصلاح.
• برمجيات متكاملة: تغطي حزمة برمجية شاملة العملية الكاملة لتعلّم الروبوت، من المحاكاة إلى النشر في العالم الحقيقي.
• مدفوع بالمجتمع: لا يزال المشروع تجريبيًا ومفتوحًا أمام مساهمات المجتمع، ما يبشّر بتحسينات مستقبلية.

روبوتات متاحة للجميع

تستند منصة LeRobot إلى 75 ملفًا قابلًا للطباعة تكوّن جذع الروبوت وساقيه. ويتضمن تصميمها المعياري مكوّنات للورك والفخذ والركبة والساق والكاحل والقدم، بما يتيح فحصها وتعديلها بالتفصيل عبر نموذج CAD عام على Onshape. ويستخدم الروبوت 12 مشغلًا من نوع RobStride للحركة، ومستشعر IMU لمراقبة الوضعية، وRaspberry Pi 5 بوصفه وحدة المعالجة المركزية. وتُدار الاتصالات بين الحاسوب والمحركات عبر مهايئ CAN FD ثنائي القناة.

اللبنات الأساسية للعتاد

هيكل مطبوع

75 ملفًا·الجذع والساقان

يتكوّن معظم الإطار المادي من أجزاء قابلة للطباعة، ما يجعل الروبوت أقل تكلفة في الإنتاج وأسهل في التخصيص.

مفاصل معيارية

من الورك إلى القدم·سهلة الإصلاح

ينقسم الروبوت إلى وحدات للورك والفخذ والركبة والساق والكاحل والقدم، بحيث يستطيع المستخدمون فحص الأجزاء وتعديلها واستبدالها بسهولة أكبر.

عتاد التحكّم

12 مشغلًا·Pi 5 + IMU

تعتمد الحركة والتنسيق على 12 مشغلًا من نوع RobStride، ومستشعر IMU لمراقبة الوضعية، وRaspberry Pi 5 المتصل عبر مهايئ CAN FD ثنائي القناة.

تبسيط التجميع والصيانة

صُممت عملية بناء الروبوت لتكون مباشرة، وتركّز على الاتصال والتجميع والتحقق وقابلية الإصلاح.

مسار التجميع

1

وصّل المحركات

يبدأ المستخدمون بربط المحركات بالحاسوب الرئيسي عبر ناقل CAN باستخدام نصوص برمجية مكتوبة مسبقًا.

2

جمّع العتاد

بعد التأكد من الاتصال، يُجمَّع الروبوت فعليًا من أجزائه المعيارية.

3

أجرِ فحوصات السلامة

تتحقق الاختبارات المضمّنة من سلامة توصيل الطاقة وتساعد على ضمان التشغيل الآمن قبل الانتقال إلى تجارب أعمق.

4

استبدل الأجزاء التالفة

إذا تعطّل شيء ما، يمكن للمستخدمين إعادة طباعة المكوّنات المتضررة باستخدام خيوط PLA+، مع إجمالي استخدام للخيوط يتراوح بين 3.5 و4 كجم.

حزمة برمجية شاملة

أصدرت Hugging Face أيضًا حزمة برمجية كاملة تدعم دورة تعلّم الروبوت بأكملها. وتتيح أدوات التصميم للمستخدمين اختبار نسخ مبسطة من الروبوت في مقابل مهام معيارية، وتقييم أنظمة تحكّم مختلفة في بيئة افتراضية قبل البناء المادي. وتوفّر حزمة التشغيل ميزات مثل المعايرة، والإرسال الآمن للأوامر، وواجهة موحّدة للاختبار في البيئتين الافتراضية والواقعية. كما تساعد أدوات التعرّف على ضبط معلمات المحاكي بدقة أكبر من خلال تحليل سجلات الاختبارات الواقعية، بما يضمن توافقًا أدق بين المحاكاة والأداء الفعلي.

التدريب المتقدم والتكامل

ويختتم المشروع بعرض كيفية ربط LeRobot بين المحاكاة والنشر الفعلي ومكتبة LeRobot الحالية ضمن سير عمل واحد، مع ترك المجال لتوسّع يقوده المجتمع.

التدرج من المحاكاة إلى الروبوت

المرحلة	ما الذي تتيحه	لماذا يهم ذلك
التدريب بالمحاكاة	يختبر المطورون سياسات الحركة وقواعدها في مورد «legged zoo».	يقلّل ذلك المخاطر والتكاليف قبل إجراء التجارب على العتاد الفعلي.
النشر الفعلي	نُشرت بالفعل سياسات دُرّبت في المحاكاة على الروبوت الحقيقي، مع مؤشرات مبكرة على الاستقرار.	يُظهر ذلك أن المنصة قادرة على نقل العمل من الاختبار الافتراضي إلى الحركة الواقعية.
تكامل المكتبة	يمكن للمستخدمين العمل مع مكتبة LeRobot الأوسع وإعادة استخدام الأدوات وقواعد الشيفرة المألوفة لديهم.	يزيل ذلك الحاجة إلى سلسلة أدوات منفصلة ويجعل التبنّي أسهل.
التوسّع المستقبلي	المنصة مفتوحة للترقيات مثل إضافة جزء علوي من الجسم وتوسيع نطاق السلوكيات عبر مساهمات المجتمع.	يبقي ذلك المشروع تجريبيًا وقابلًا للتوسّع ومفيدًا للبحث والتعليم المستمرين.

ويسهّل مورد «legged zoo» داخل البرمجيات التدريب العملي من خلال تمكين المطورين من اختبار سياسات الحركة وتصميم قواعدها. وتُظهر أمثلة مبكرة لسياسات دُرّبت في المحاكاة ثم نُشرت بنجاح على الروبوت الفعلي مدى استقراره. إضافة إلى ذلك، يتكامل LeRobot مع مكتبة LeRobot الأوسع، ما يتيح للمستخدمين المألوفين مع هذه المكتبة الاستفادة من أدواتهم وقواعدهم البرمجية القائمة، ويُلغي الحاجة إلى سلاسل أدوات منفصلة. وعلى الرغم من أن المشروع لا يزال تجريبيًا، فإنه يوفّر نقطة دخول منخفضة التكلفة إلى أبحاث الروبوتات والتعليم، مع إمكانية ترقيات مستقبلية مثل إضافة جزء علوي من الجسم وتوسيع القدرات السلوكية عبر مساهمات المجتمع.