NimbRo

Проект NimbRo – Lernende humanoide Roboter («Обучающиеся гуманоидные роботы») изначально финансировался Немецким исследовательским обществом (DFG). Основное внимание уделялось разработке гуманоидных роботов. Было создано как аппаратное, так и программное обеспечение для задач восприятия, планирования и обучения^[3].

Робототехнические системы интегрировались и тестировались в сложных прикладных задачах. Первоначально разрабатывались гуманоидные футбольные роботы и коммуникационные роботы для интуитивного мультимодального взаимодействия с человеком. В последние годы также создавались роботы для бытового обслуживания, поисково-спасательных работ, микроаэрослетательных аппаратов, а также для задач отбора объектов из контейнеров (bin picking)^[3]. NimbRo разработала автономные микроаэрослетательные аппараты для задач инспекции промышленных дымовых труб^[4][5].

NimbRo принимала участие во множестве соревнований по футболу среди роботов. Одной из ключевых задач при проектировании гуманоидного футболиста является обеспечение динамичных движений при сохранении баланса, что критически важно для применения в реальных условиях^[6]. Разработанные NimbRo аппаратные и программные решения используются рядом других соревновательных команд^[7].

В 2018 году робот NimbRo-OP2X участвовал в RoboCup Humanoid AdultSize. Его высота составляет 135 см, вес — 18 кг^[8]. Его аппаратное и программное обеспечение распространяется с открытым исходным кодом^[9]. Структурные элементы изготавливаются с помощью 3D-печати из полимеров^[10].

NimbRo принимала участие в Amazon Picking Challenge 2016 года и Amazon Robotics Challenge 2017 года, где разрабатывались роботы для отбора объектов из контейнеров — задача включала обнаружение объектов в сложных сценах, определение их положения, захват и размещение.

Мобильный манипуляционный робот Momaro был разработан для DARPA Robotics Challenge и вдохновил создание робота Centauro в рамках европейского проекта CENTAURO^[11].

В 2026 году команда разработала нового робота-помощника на базе платформы Unitree G1, способного выполнять различные бытовые задачи, например, извлекать бельё из стиральной машины.

Для соревнования ANA Avatar XPRIZE команда NimbRo разработала иммерсивную систему телеприсутствия, включающую человекоподобного мобильного робота и операторский пункт управления. В 2022 году NimbRo выиграла финал и получила главный приз в размере 5 миллионов долларов США^[12].

Система-победитель состоит из станции оператора, оснащённой шлемом виртуальной реальности и экзоскелетами, и робота-аватара на всенаправленной платформе с манипуляторами^[13]. Для финала конкурса система была улучшена за счёт интеграции аккумулятора и беспроводной связи, что обеспечило её полную автономность^[12].

Команда NimbRo принимала участие в следующих соревнованиях и конкурсах по робототехнике:

• RoboCup, робофутбол – в классах Humanoid League AdultSize, TeenSize и KidSize
• ANA Avatar XPRIZE Competition^[14]
• Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC)
• DARPA Robotics Challenge (DRC), поисково-спасательные роботы
• RoboCup@Home, сервисные роботы для домашнего использования^[15]
• Amazon Picking/Robotics Challenge, роботы для отбора объектов в складах (в 2017 году команда заняла второе место в задачах Pick и Stow and Pick)^[16]
• European Robotics Challenges (EuRoC), промышленные робототехнические применения^[17]
• DLR SpaceBot Cup, роботы для космических исследований

Команда получила мировые чемпионские титулы в 2009–2013 годах^[15], включая первое место в 2011 и 2012 годах^[18], а также в 2016–2019 годах^[19][20][21] в соревнованиях RoboCup Humanoid League. В 2024 году NimbRo стала победителем в лиге RoboCup@Home Open Platform League^[22], а в 2026 году одержала победу на соревнованиях RoboCup German Open.

В MBZIRC 2017 команда NimbRo одержала победу в Grand Challenge (приз — 1 миллион долларов) и одной из индивидуальных дисциплин^[23]. Главной темой этого конкурса были задачи мобильной манипуляции и автономных микроаэрослетательных аппаратов. В 2020 году команда заняла второе место в Grand Challenge^[24].