Adam Lite

Der Adam Lite von PND Robotics (PNDbotics) ist eine spezialisierte Forschungsplattform, die den Brückenschlag zwischen kosteneffizienter Hardware und hochkomplexer Bewegungssteuerung vollzieht. Mit einer Körpergröße von 1,60 m und einem Gewicht von 60 kg wurde er gezielt für die Erprobung von Reinforcement Learning (RL) Algorithmen entwickelt. Im Gegensatz zur schwereren Standard-Version verzichtet der Adam Lite auf komplexe Greifhände und nutzt stattdessen einfache Endeffektoren, was die Systemkomplexität reduziert und den Fokus vollständig auf die Ganzkörper-Locomotion und das Gleichgewicht in unstrukturiertem Terrain lenkt.

Die technische Architektur basiert auf 25 Quasi-Direct-Drive (QDD) Aktuatoren, die eine hohe Back-Drivability und präzise Kraftsteuerung ermöglichen. Besonders beeindruckend sind die Hüft- und Kniegelenke, die ein Spitzendrehmoment von bis zu 340 Nm liefern können, um dynamische Manöver wie das Treppensteigen oder das Ausgleichen von Stößen zu bewältigen. Die Rechenleistung wird durch eine Kombination aus einem Intel Core i7 Prozessor für die Echtzeit-Steuerung und optionalen NVIDIA Jetson Modulen für KI-Wahrnehmung realisiert. Dies ermöglicht es Forschern, 'End-to-End' Lernmodelle direkt auf der Hardware zu validieren, wobei der Sim-to-Real-Gap durch PNDs proprietäre Simulationsumgebung minimiert wird.

Ein herausragendes Merkmal des Adam Lite ist sein biomimetisches Design, das sich an der menschlichen Anatomie orientiert, um natürliche Gangmuster zu fördern. PND Robotics stellt für dieses Modell ein umfangreiches Open-Source-SDK zur Verfügung, das Low-Level-Zugriff auf die Gelenksteuerung bietet. In Kombination mit einer Akkulaufzeit von bis zu 2 Stunden und der modularen Bauweise, die Reparaturen im Laborumfeld erheblich erleichtert, positioniert sich der Adam Lite als eines der zugänglichsten Werkzeuge für die Entwicklung der nächsten Generation autonomer humanoider Roboter. Er dient als essenzielle Basis für Projekte, die menschliche Bewegungsdaten mittels Imitation Learning auf robotische Systeme übertragen wollen.