TALOS

El robot humanoide que integra la tecnología robótica más avanzada

Control de Par

El humanoide bípedo TALOS se puede controlar en par gracias a los sensores de par en todas sus articulaciones, dotándole de una alta sensibilidad y de poder realizar movimientos que requieran multi-contacto.El control de par de circuito cerrado se puede usar para controlar la dinámica inversa de todo su cuerpo y una interacción segura con el entorno.

Red EtherCAT

La red de comunicaciones EtherCAT de TALOS permite ejecutar circuitos de control a 2 kHz, y hasta 5 kHz, lo que permite que TALOS tenga movimientos altamente reactivos y dinámicos.

Red EtherCAT

La red de comunicaciones EtherCAT de TALOS permite ejecutar circuitos de control a 1 kHz, y hasta 5 kHz, lo que permite que TALOS tenga movimientos altamente reactivos y dinámicos.

6kg de carga por brazo

TALOS tiene una carga útil de 6 kg con cada brazo totalmente extendido, ya que fue diseñado teniendo en mente el uso de herramientas industriales pesadas. Esto capacita al robot para realizar tareas de manera efectiva en entornos como la Fábrica del Futuro.

Áreas de uso

IDEAL PARA INVESTIGACIONES EN:

Inteligencia Artificial/Machine Learning
Interacción Humano-Robot
Manipulación
Percepción
Navegación

Control de Par
Movimientos altamente reactivos y dinámicos
Planificación de movimientos con multi-contacto
Caminar Dinámico
Optimización de Trayectorias

CAMPOS DE USO:

Fábrica del Futuro

IoT

Rescate

Exploración Espacial

TALOS SE USA EN…

Developing Memory of Motion in robots with arms and legs in project Memmo

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TALOS, officially presented at LAAS-CNRS (Toulouse, France)

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MEMMO Project: Giving memories to robots for a better motion generation

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TALOS humanoid joins the RoboHub family at University of Waterloo!

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TALOS at JSI: Humanoids, imitation learning and torque control

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TALOS joins the robotics family at the University of Edinburgh

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MEMMO: Giving memories to robots for a better motion generation

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Videos TALOS en acción

TALOS es un robot humanoide de alto rendimiento de 1.75m. Este humanoide de PAL Robotics puede levantar una carga de hasta 6kg en cada brazo estirado, es totalmente eléctrico y 100% compatible con ROS.

Especificaciones técnicas

Contáctanos y habla con nuestro equipo de expertos para que puedan asesorarte y proporcionarte más información sobre TALOS.

ESPECIFICACIONES

Altura	175 cm
Peso	95 kg
Carga	6 kg (brazo estirado)
Autonomía	1.5h caminando/ 3h stand-by
Sensores de par	Feedback de los sensores de par en todas las articulaciones*
Cabeza y pinza	Totalmente customizable

*Excepto en la cabeza, muñecas y pinzas

SOFTWARE ABIERTO

Modelo de la simulación disponible en: wiki.ros.org/Robots/TALOS

FUENTE ABIERTA

Acelera tu investigación con software adicional: desde Whole-Body Control
a navegación avanzada, habilidades HRI o teleoperación.

DESCARGAR FICHA TÉCNICA

Menciones

Tadej Petrič, Leon Žlajpah (2022): Phase State System for Generating Interactive Behaviors for Humanoid Robots

Noëlle Ramuzet (2022): Robotics Force/Torque Control for Manufacturing Operations

Alexis Nicolin (2022): Planning of visual servoing tasks for robotics

Kevin Giraud-Esclasse (2022): Towards a reactive motion generation on exteroceptive feedback for generalized locomotion of humanoid robots

Sébastien Kleff, Ewen Dantec, Guilhem Saurel, Nicolas Mansard, Ludovic Righetti (2022): Introducing Force Feedback in Model Predictive Control

Noëlle Ramuzat (2022): Contrôle en force/couple pour des opérations industrielles

Noëlie Ramuzat, Olivier Stasse, S. Boria (2022): Benchmarking Whole‐Body Controllers on the TALOS Humanoid Robot

Evelyn D’Elia, Jean-Baptiste Mouret, Jens Kober, Serena Ivaldi (2022): Automatic Tuning and Selection of Whole-Body Controllers

Ewen Dantec, Michel Taïx, Nicolas Mansard (2022): First Order Approximation of Model Predictive Control Solutions for High Frequency Feedback

Stylianos Piperakis, Michael Maravgakis, Dimitrios Kanoulas, Panos Trahanias (2022): Robust Contact State Estimation in Humanoid Walking Gaits

Zvezdan Lončarević, Tadej Petrič, Andrej Gams (2022): Fitting Constrained Trajectory with High Variability into Redundant Robot Workspace

Ewen Louis Dantec, Maximilien Naveau, Nicolas Mansard, Pierre Fernbach, Nahuel Villa, Guilhem Saurel, Olivier Stasse, Michel Taïx (2022): Whole-Body Model Predictive Control for Biped Locomotion on a Torque-Controlled Humanoid Robot

Noëlie Ramuzat, Olivier Stasse, S. Boria (2022): Benchmarking Whole‐Body Controllers on the TALOS Humanoid Robot

Evelyn D’Elia, Jean-Baptiste Mouret, Jens Kober, Serena Ivaldi (2022): Automatic Tuning and Selection of Whole-Body Controllers

Ewen Dantec, Michel Taïx, Nicolas Mansard (2022): First Order Approximation of Model Predictive Control Solutions for High Frequency Feedback

Stylianos Piperakis, Michael Maravgakis, Dimitrios Kanoulas, Panos Trahanias (2022): Robust Contact State Estimation in Humanoid Walking Gaits

Zvezdan Lončarević, Tadej Petrič, Andrej Gams (2022): Fitting Constrained Trajectory with High Variability into Redundant Robot Workspace

Evelyn D’Elia, Jean-Baptiste Mouret, Jens Kober, Serena Ivaldi (2022): Learning task controllers on a humanoid robot using multi-objective optimization

Eloïse Dalin, Ivan Bergonzani, Timothée Anne, Serena Ivaldi, Jean-Baptiste Mouret (2022): First Do Not Fall: Learning to Exploit a Wall With a Damaged Humanoid Robot

Ramón Calvo González (2021): Planificación y seguimiento de trayectorias aplicado al movimiento de robots bípedos

Ubieta Paéz, Ignacio de Loyola (2021): Diseño, simulación y control de un robot humanoide espacial

Ahmad Gazar, Majid Khadiv, Andrea Del Prete, Ludovic Righetti (2021): Stochastic and Robust MPC for Bipedal Locomotion: A Comparative Study on Robustness and Performance

Yanlei Ye, Peng Li, Zihao Li, Fugui Xie, Xin-Jun Liu, Jianhui Lie (2021): Real-Time Design Based on PREEMPT_RT and Timing Analysis of Collaborative Robot Control System

Guillaume Gobin (2021): Localisation d’un robot humanoïde TALOS par information géométrique et visuelle combinée à l’apprentissage

Evelyn D’Elia (2021): Automatic Controller Selection on a Humanoid Robot

Ewen Dantec, Rohan Budhiraja, Adrià Roig, Teguh Lembono, Guilhem Saurel, Olivier Stasse, Pierre Fernbach, Steve Tonneau, Sethu Vijayakumar, Sylvain Calinon, Michel Taïx, Nicolas Mansard (2021): Whole Body Model Predictive Control with a Memory of Motion: Experiments on a Torque-Controlled Talos

Zvezdan Lončarević, Rok Pahič, Aleš Ude, Andrej Gams (2021): Generalization-Based Acquisition of Training Data for Motor Primitive Learning by Neural Networks

Tianye Tan, Chengyu Cui, Sungkwon Park (2021): The In-Robot Network Structure of Humanoid Robot for Burst Traffic Data Situations

Isabelle Maroger, Noëlie Ramuzat, Olivier Stasse, Bruno Watier (2021): Human Trajectory Prediction Model and Its Coupling With a Walking Pattern Generator of a Humanoid Robot

Kristina Savevska, Mihael Simonič, Aleš Ude (2021): Modular Real-Time System for Upper-Body Motion Imitation on Humanoid Robot Talos

Teguh Santoso Lembono, Emmanuel Pignat, Julius Jankowski, Sylvain Calinon (2021): Learning Constrained Distributions of Robot Configurations With Generative Adversarial Network

Isabelle Maroger, Olivier Stasse, Bruno Watier (2021): Walking Human Trajectory Models and Their Application to Humanoid Robot Locomotion

Aghil Yousefi-Koma, Behnam Maleki, Hessam Maleki, Amin Amani, Mohammad Ali Bazrafshani, Hossein Keshavarz, Ala Iranmanesh, Alireza Yazdanpanah, Hamidreza Alai, Sahel Salehi, Mahyar Ashkvari, Milad Mousavi, Milad Shafiee Ashtiani (2021): SURENAIV: Towards A Cost-effective Full-size Humanoid Robot for Real-world Scenarios

N. Ramuzat, G. Buondonno, S. Boria, O. Stasse (2021): Comparison of Position and Torque Whole-Body Control Schemes on the Humanoid Robot TALOS

T. Lasguignes, I. Maroger, M. Fallon, M. Ramezani, L. Marchionni, O. Stasse, N. Mansard, B. Watier (2021): ICP Localization and Walking Experiments on a TALOS Humanoid Robot

Eloïse Dalin, Ivan Bergonzani, Timothée Anne, Serena Ivaldi, Jean-Baptiste Mouret (2021): Whole-body teleoperation of the Talos humanoid robot: preliminary results

Luka Mišković, Rebeka Kropivšek, Andrej Gams, Tadej Petrič (2021): Optimizing end-effector force during the sit-stand task on the Talos humanoid bipedal robot

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Noélie Ramuzat, Florent Forget, V. Bonnet, S Boria, Olivier Stasse, Maxime Gautier (2020): Actuator Model, Identification and Differential Dynamic. Programming for a TALOS Humanoid Robot

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Steve Tonneau, Daeun Song, Pierre Fernbach, Nicolas Mansard, Michel Taix, Andrea Del Prete (2020): SL1M: Sparse L1-norm Minimization for contact planning on uneven terrain

Rohan Budhiraja, Amit Parag, Ewen Dantec, Justin Carpentier, Carlos Mastalli, Nicolas Mansard (2020): Crocoddyl: Fast computation, Efficient solvers, Receding horizon and Learning

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Louise Scherrer (2020): Reactive Walking for the Humanoid Robot Pyrène

Josep Martí-Saumell, Joan Solà, Carlos Mastalli, Angel-Santamaría-Navarro (2020): Squash-Box Feasibility Driven Differential Dynamic Programming

Zvezdan Lončarević, Rok Pahič, Aleš Ude, Andrej Gams (2020): Reduction of Trajectory Encoding Data using a Deep Autoencoder Network: Robotic Throwing

Santoso Lembono, Teguh Mastalli, Carlos Fernbach, Pierre Mansard, Nicolas Calinon, Sylvain (2020): Learning How to Walk: Warm-starting Optimal Control Solver with Memory of Motion

Carlos Mastalli, Rohan Budhiraja, Wolfgang Merkt, Guilhem Saurel, Bilal Hammoud, Maximilien Naveau, Justin Carpentier, Ludovic Righetti, Sethu Vijayakumar, Nicolas Mansard (2020): Crocoddyl: An Efficient and Versatile Framework for Multi-Contact Optimal Control

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Tamim Asfour, Mirko Wächter, Lukas Kaul, Samuel Rader, Pascal Weiner, Simon Ottenhaus, Raphael Grimm, You Zhou, Markus Grotz, and Fabian Paus (2019): ARMAR-6: A High-Performance Humanoid for Human-Robot Collaboration in Real-World Scenarios. DOI: 10.1109/MRA.2019.2941246

Emmanuel Pignat, Teguh Lembono and Sylvain Calinon (2019): Variational Inference with Mixture Model Approximation: Robotic Applications

Olivier Stasse, Thomas Flayols, Rohan Budhiraja, Kevin Giraud-Esclasse, Justin Carpentier, Joseph Mirabel, Andrea del Prete, Philippe Souères, Nicolas Mansard, Florent Lamiraux (2018): TALOS: A new humanoid research platform targeted for industrial applications. DOI: 10.1109/HUMANOIDS.2017.8246947

Olivier Stasse and Thomas Flayols (2018): An overview of humanoid robots technologies

Gopi Krishna Erabati (2018): 3D Object Recognition and Relative. Localization using a 3D sensor Embedded on a Mobile Robot. DOI: 10.31237/osf.io/p4thn

Justin Carpentier, Nicolas Mansard (2018): Multi-contact Locomotion of Legged Robots

O. Stasse, J. Mirabel, A. Nicolin and F. Lamiraux1 (2017): Research results on the robot TALOS

Justin Carpentier, Rohan Budhiraja, Nicolas Mansard (2017): Learning Feasibility Constraints for Multi-contact. Locomotion of Legged Robots

Justin Carpentier, Andrea del Prete, Steve Tonneau, Thomas Flayols, Florent Forget, Alexis Mifsud, Kevin Giraud–Esclasse, Dinesh Atchuthan, Pierre Fernbach, Rohan Budhiraja (2017): Multi-contact Locomotion of Legged Robots in Complex Environments – The Loco3D project

Sachin Chitta, Eitan Marder-Eppstein, Wim Meeussen, Vijay Pradeep, Adolfo Rodríguez Tsouroukdissian, Jonathan Bohren, David Coleman, Bence Magyar, Gennaro Raiola, Mathias Lüdtke (2017): ros_control: A generic and simple control framework for ROS. DOI : 10.21105/joss.00456

TALOS en los proyectos de investigación de robótica humanoide y bípeda

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la frecuencia del circuito de control?

El control de torque de TALOS tiene una baja latencia de 2kHz.

¿Existe una estimación de estado completo del robot disponible para los controles?

Proporcionamos una estimación de estado a partir de la IMU+cinemática desde el primer momento?, un sistema para fusionar esta odometría con mediciones externas adicionales debe abordarse con un estimador adicional del bucle ros_control en tiempo real. Esto sería más seguro para el control de torque de todo el cuerpo que se basa en la estimación de CoM.

¿Qué sensores están disponibles a través de ros_control?

A través de ros_control, tiene acceso a los codificadores, IMU y sensores de temperatura de los robots.

¿Se proporciona el modelo dinámico del robot?

Sí, el URDF incluye posición de CoM, tensores de masa e inercia. Este modelo se ha extraído del CAD y fue validado por la dinámica inversa de todo el cuerpo y el control de torque en el robot.

Más FAQs

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