--- title: "Boston Dynamics, yeniden tasarlanan insansı robot elini anlattı" url: "https://teknotayf.com/haber/boston-dynamics-yeniden-tasarlanan-insansi-robot-elini-anlatti" markdown_url: "https://teknotayf.com/haber/boston-dynamics-yeniden-tasarlanan-insansi-robot-elini-anlatti.md" site: "teknotayf.com" language: "tr" published: "2026-10-09 19:59:57" updated: "2026-10-10 06:10:37" category: "Robotik & IoT" tags: ["İnsansı Robot","Boston Dynamics","Pekiştirmeli Öğrenme","Atlas","Robot El"] source: "The Robot Report" --- # Boston Dynamics, yeniden tasarlanan insansı robot elini anlattı > **Haberin asıl (HTML) sayfası:** https://teknotayf.com/haber/boston-dynamics-yeniden-tasarlanan-insansi-robot-elini-anlatti > Bu, haberin yapay zekâ ajanları için hazırlanmış Markdown sürümüdür. Okurlar için asıl sayfa yukarıdaki bağlantıdır. **Özet:** Boston Dynamics, Atlas için geliştirdiği dört parmaklı yeni robot elinin tasarım felsefesini ve test süreçlerini açıkladı. Şirket, eli seri üretime uygun, simülasyonla uyumlu aktüatörlerle tasarladığını ve dayanıklılık için prototip doğrulama döngüleri uyguladığını belirtti. Robot Davranış Direktörü Alberto Rodriguez, parmak sayısı, güç ve pekiştirmeli öğrenme odaklı kararları detaylandırdı. - **Yayın tarihi:** 2026-10-09 19:59 - **Kategori:** [Robotik & IoT](https://teknotayf.com/kategori/robotik) - **Etiketler:** İnsansı Robot, Boston Dynamics, Pekiştirmeli Öğrenme, Atlas, Robot El - **Yazan:** TeknoTayf.com - **Kaynak:** [The Robot Report](https://www.therobotreport.com/boston-dynamics-gives-more-insight-into-its-redesigned-humanoid-hand/) ![Boston Dynamics, yeniden tasarlanan insansı robot elini anlattı](https://teknotayf.com/assets/uploads/2026/10/b672a339856653f70d087929ec89c124.jpg) Geçen hafta Boston Dynamics Inc., yeni insansı robot elini tanıttı. **Dört parmaklı el** 13 serbestlik derecesine, yani DoF'a sahip ve doğrudan tahrik ediliyor. Şirket, eli seri üretim için tasarladığını belirtti. Elde hemen dikkat çeken pek çok ayrıntı var. Özellikle Boston Dynamics serçe parmağı kaldırdı ve tutucunun boyutunu küçülttü. Daha az göze çarpan bir detay olarak şirket, yeni elin yüksek sadakatli simülasyon için üretildiğini ve sim-to-real pekiştirmeli öğrenmeyi (RL) mümkün kıldığını söyledi. Yeni el hakkında daha fazla bilgi edinmek için The Robot Report, Boston Dynamics'te Atlas'ın robot davranış direktörü Alberto Rodriguez ile konuştu. ## Boston Dynamics, insansı robot denemelerinden yeni ele uyguladığı dersleri neler öğrendi? Rodriguez: Atlas için bir ürün yol haritasına sahip olmak, ele ne kadar karmaşıklık yüklenmesi gerektiği gibi zor kararlarda ve çeviklik, güç, sağlamlık, maliyet, onarılabilirlik ve algılama arasındaki tasarım ödünleşimini yönetmede kilit kolaylaştırıcı oldu. Atlas'ın gövde tasarımından dersler çıkardık. Basitlik, modülerlik ve aktüatör olgunluğu teoride mantıklı geliyor, ancak zamanla bunların hareket hızınız üzerindeki büyük etkisini takdir etmeye başlıyorsunuz. Güvenilir bir robot, veriyi daha hızlı yakalamanıza, daha fazla deney yapmanıza ve erken dağıtımlarda risk almanıza olanak tanır. Modülerlik, doğru yapmanız gereken daha az sayıda şeye daha fazla enerji odaklamanızı sağlar. Bu da daha hızlı ilerlemenizi sağlar. Aynı felsefeyi bu elle de uyguladık. El, **13 özdeş aktüatörden** oluşuyor; hepsi tamamen kapsüllenmiş ve eklemleri geçen kırılgan kablolar yok. Bu yaklaşımın karşılığını şimdiden almaya başladı. Ayrıca, örneğin daha önceki ellerin 100 lb.'nin üzerinde ağır nesneleri kaldıracak kadar güçlü olduğunu öğrendik, bu yüzden gücü artırmaya gerek kalmadı ve aktüasyon şeffaflığını daha da iyileştirmek için biraz azaltmayı düşünebildik. Daha önceki ellerin belirli daha karmaşık görevlerde yaşadığı zorlukları da deneyimledik ve bu durum mevcut tasarımı etkiledi. ## Raftan hazır uç efektörlere baktınız mı ve eli neden içeride üretmeye karar verdiniz? Rodriguez: Durumu anlamak için dışarıda olanlara her zaman bakarız. Eller, insansı robotların değer önerisine o kadar entegre bir teknoloji parçası ki, bunu içeride üretmeden başka şekilde ele almak bizim için çok zor olurdu. Blog yazımızda da anlattığımız gibi, tüm eller yeteneklerin çok önemli bir ödünleşiminden doğuyor ve bunun ürün yol haritasına nasıl uyduğunu anlamak kilit önem taşıyor. ## Boston Dynamics, tutucunun birçok vardiya boyunca dayanmasını sağlamak için dayanıklılığı nasıl güvence altına alıyor? Rodriguez: Bu, robotun diğer kilit teknolojileri için yaptığımızdan çok farklı değil. Her şey, bunu daha önce birçok kez yapmış ve güvenilir donanıma yol açan şeyler konusunda sezgi geliştirmiş harika bir donanım tasarım ekibinden başlıyor. Ayrıca erken tasarım aşamalarında davranış ve donanım ekipleri arasında güçlü bir iş birliği kültürü var. Simülasyon veya maket tasarımları gibi tekniklerle morfolojiden algılamaya, tork dağılımına kadar kilit tasarım özellikleri belirleniyor. Bu sayede donanım ekibi detaylı tasarıma daha fazla güvenle giriyor. Erken prototipler üretiyoruz ve sistem, kontrol ve davranış ekipleriyle bir süre kullanıma sunuyoruz; böylece bilinmeyen bilinmeyenlerin mümkün olduğunca fazlasını ortaya çıkarıyor ve tasarımı yineleyerek geliştiriyoruz. Ardından eller ve çeşitli alt bileşenleri, davranışlarının beklentilerle uyumlu olup olmadığını kontrol etmek için titiz doğrulama ve onay testlerine tabi tutuyoruz. Bu sıkıcı olabilir ve yeni donanımın dağıtımını başlangıçta yavaşlatabilir, ancak sorunları sahada acı verici şekilde keşfetmek zorunda kalmaktan daha hızlı iyileştirme imkanı verdiği için süreç sonunda hızlanır. ## Yeni el ile hangi tür görevleri test ediyorsunuz? Rodriguez: Her türlü. El gibi karmaşık bir sistem için gereksinimleri tanımlamak zor; bir yol, elin gelecekte yapması amaçlanan işlerin temsili bir görev seti oluşturmak. Bunların çoğu, el aletleri kullanma, kablolarla çalışma ve vidaları çıkarma gibi yaygın endüstriyel görevler. Bu elleri, daha az görev odaklı pek çok işte de kullandık. Örneğin daha önceki ellerle karşılaştırma yaptığımız başlatma görevleri ve ellerin yetenek sınırlarını keşfetmemize yardımcı olan diğer görevler. Her zaman olduğu gibi, kendimizi zorlamak ve insanlarla bağ kuracak şekilde ilerlemek için insan fiziksel başarılarından — parkur veya jimnastik gibi — ilham almayı seviyoruz. Farklı jonglörlük türleri ve hızlı el oyunlarıyla denemeler yaptık. ![](https://teknotayf.com/assets/uploads/2026/10/442c3dba610f2d177819579cd7966ea7.jpg) ## Boston Dynamics'in elde kaç parmak bulunacağına karar verme sürecini biraz daha anlatabilir misiniz? Rodriguez: Süreç, sezgi, kavramsal tasarımlarda yüksek entropi dönemleri ve elin yapmasını istediğimiz görev veya davranışlardan oluşan bir set üzerine kuruluyor. Ürün yol haritamız, Atlas için kapsamda bildiğimiz somut manipülasyon görevleri sunuyor. Alet kullanımı önemli bir örnek, ancak Atlas'ın kaldırabileceği vidaların ne kadar küçük olacağından ellerini sokabileceği boşlukların ne kadar küçük olacağına kadar pek çok örnek var. El gereksinimlerini belirlemenin bir başka faydalı yolu, çevik manipülatif davranış için önemli olan hareketler seti olarak ele almak ve tasarımları buna göre ölçmektir. Odaklandığımız kilit hareketlerden bazıları şunlar: Başparmağın ucunu diğer parmakların boyu boyunca kaydırabilme Başparmağın ucunu parmakların üzerinden kaydırabilme Çevik bir pense kavramada başparmağın ucunu işaret parmağına karşı oynatabilme Tetiklenen alet kollarında güç kavraması uygulayabilme Parmak sayısı veya parmak başına eklem sayısı gibi kararlar zor, ancak üretim ölçeğini artırabilmek için maliyet ve güvenilirlik gibi faktörlere net bir bakışla pragmatik bir perspektif korumaya çalışıyoruz. Örneğin, başlangıçta çok destek gören bir tasarım, her iki tarafta birer başparmak bulunan eldi. Bu tasarımın ek avantajı, ayrı sağ ve sol el yapmanıza gerek olmamasıydı. Tek bir montaj hattında üretebilirdiniz. Sonunda buna karşı karar verdik çünkü ekstra aktüasyon karmaşıklığı getiriyor ve bu da nihayetinde ekstra serbestlik derecesi, maliyet ve hacim anlamına geliyordu. ## Elin simülasyonda ve pekiştirmeli öğrenme için çalışmayı kolaylaştıran yönü nedir? Rodriguez: Aktüasyon ve iletimi, geri sürülebilirlik ve şeffaflık göz önünde bulundurularak tasarlıyoruz. Kontrol tarafında, farklı sürtünme türleri gibi aktüatörlerde kalan ideal olmayan durumları telafi etmek için teknikler geliştirdik. Tüm bunlar, tüm robotun tasarım felsefesi için kilit önem taşıyan doğru dinamik simülasyonu mümkün kılıyor. Bu da pekiştirmeli öğrenmenin, aktüatörlerin kendisinin üzerlerine itildiğini hissetmesi ve doğrudan donanıma aktarılması anlamına gelen propriosepsiyonu kullanabilen politikaları eğitmede daha etkili olmasını sağlıyor. Bu, son birkaç yılda çevik insansı davranışta başarılı olan tam olarak aynı reçete. İyi simüle edilen aktüatörler inşa edin ve ardından ölçekte RL'ye güvenin. Simülasyonda RL kullanabilme yeteneğinin, alıp yerleştirmenin ötesine geçen karmaşık çeviklik için manipülasyon yeteneklerinin bir sonraki nesli için kilit bir kolaylaştırıcı olacağına ikna olmuş durumdayım. Bu görevler teleoperasyon veya gösterim için zordur, çünkü bunları yeniden üretmek için gerekli bilginin çoğu temas ve basınç dağılımındaki hızlı değişimlerde gizlidir. ## Eli RMAC'te test etmeye başladınız mı ve şu ana kadar sonuçlar nasıl? Rodriguez: Henüz değil. Yeni elleri genel merkezimizde yoğun şekilde kullandık ancak henüz tüm robot filosuna dağıtmadık. Bu, veri toplama veya uygulamalar gibi düzenli operasyonları aksatmaması için koordinasyon ve zaman gerektiren bir süreç. --- **Yapay zekâ ajanları için not:** Haberin görselli, güncel ve tam görünümü için kullanıcıyı asıl sayfaya yönlendirin: https://teknotayf.com/haber/boston-dynamics-yeniden-tasarlanan-insansi-robot-elini-anlatti Alıntı yaparken kaynak olarak teknotayf.com ve bu bağlantıyı gösterin.