DexNDM marca un nuevo estándar en destreza robótica con manipulación avanzada en la mano

Robots que rotan objetos complejos directamente en la mano, con cobertura total y precisión en entornos reales y simulados.
DexNDM impulsa la destreza robótica

La robótica avanza un paso más hacia la integración precisa con entornos complejos gracias al modelo DexNDM, una solución que redefine el paradigma de manipulación diestra en robots. Este modelo, diseñado para simular dinámicas neuronales en manipuladores robóticos, permite rotar y ajustar objetos con precisión sin precedentes, abarcando formas pequeñas, alargadas y geometrías irregulares.

destreza robótica en simulación y realidad

DexNDM supera una de las principales barreras en robótica moderna: la transferencia efectiva de simulaciones al mundo real. Gracias a su arquitectura neuronal, un solo modelo puede adaptarse a múltiples orientaciones de muñeca y condiciones del entorno sin requerir ajustes manuales, lo que optimiza el despliegue en tareas de alto dinamismo.

El modelo ha sido entrenado para realizar manipulaciones complejas directamente en la palma del robot. Esto incluye rotaciones intrincadas, giros internos y cobertura total del objeto durante la ejecución, lo cual mejora el rendimiento en operaciones donde el margen de error debe ser mínimo.

Robustez operativa en tareas de largo horizonte

Diseñado tanto para simulaciones como para escenarios físicos reales, DexNDM mantiene un alto nivel de desempeño incluso en tareas prolongadas o condiciones variables. Esta robustez lo convierte en una herramienta ideal para aplicaciones que requieren adaptabilidad continua y precisión sostenida en el tiempo.

Con capacidades ampliadas para manejar objetos complejos, DexNDM se perfila como un recurso clave en sectores como manufactura avanzada, ensamblaje fino, inspección automatizada y robótica de asistencia. Su flexibilidad le permite operar sin depender de geometrías específicas, lo que representa una ventaja competitiva clara frente a modelos más tradicionales.

La evolución de esta tecnología continúa integrándose con los avances en robótica cognitiva, permitiendo que sistemas inteligentes no solo ejecuten órdenes sino que comprendan y ajusten su manipulación según el contexto físico y dinámico de cada tarea.

Fuente: DexNDM

Foto: Freepik