Boston Dynamics Spot
Integraciones
- Boston Dynamics Orbit
- NVIDIA Omniverse
- Google DeepMind Gemini
- gRPC / SDK Python
- 5G Privado / Wi-Fi 6
Detalles de precios
- El kit básico Explorer tiene un coste aproximado de 75.000 USD; las funciones avanzadas y la gestión de flotas Orbit requieren suscripciones anuales escalonadas de software.
Características
- Navegación Autónoma y Evitación de Obstáculos
- SDK basado en gRPC para Desarrollo Personalizado
- Pila de Percepción de 360 Grados
- Motor de Estabilidad Dinámica Propietario
- Interfaz de Carga Útil Modular (DB25)
- Operación Remota mediante Software Scout/Orbit
Descripción
Spot de Boston Dynamics: Arquitectura de Movilidad e Inspección Industrial
La plataforma Spot opera sobre una arquitectura de control multinivel que desacopla la planificación de misiones de alto nivel de la estabilidad locomotora de bajo nivel. A partir de enero de 2026, el sistema se integra con el conjunto de software Orbit (v5.0+), proporcionando un 'cerebro digital' centralizado para la orquestación a nivel de flota y la ingesta automatizada de datos 📑. El procesamiento principal se mantiene localizado en el edge para garantizar tiempos de respuesta inferiores al milisegundo en la modulación de la marcha, mientras que el razonamiento de alto nivel y la persistencia de datos se gestionan mediante instancias VM seguras en la nube o en premisas.
Pila de Locomoción y Percepción
La capacidad de Spot para navegar en entornos no estructurados se basa en la integración continua de telemetría de sensores de fuerza y odometría visual.
- Modulación Dinámica de la Marcha: Ajusta la colocación de las patas en función de la retroalimentación de los sensores de fuerza para mantener la estabilidad en superficies resbaladizas o inestables 📑.
- Implementación Híbrida de SLAM: Utiliza algoritmos SLAM visual-LiDAR propietarios para la Localización y Mapeo Simultáneos. La lógica interna de ponderación de sensores permanece sin revelar 🌑.
- Integración de Razonamiento de IA: La colaboración con Google DeepMind (Gemini Robotics) facilita la ejecución de tareas complejas mediante comandos en lenguaje natural y la negociación de obstáculos con conciencia contextual 📑.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Arquitectura de Carga Útil e Integración
La plataforma está diseñada como un ecosistema extensible, que soporta hardware modular a través de una interfaz de carga útil DB25 dedicada 📑.
- Interfaz de Carga Útil Modular: Proporciona alimentación regulada y canales de comunicación Ethernet/gRPC para sensores térmicos, acústicos y de gases 📑.
- Sincronización con Gemelo Digital: Soporte nativo para simulación de alta fidelidad en NVIDIA Omniverse y registro histórico de sitios basado en Orbit 📑.
Directrices de Evaluación
Los equipos técnicos deben verificar las siguientes características operativas antes de implementar el sistema en entornos industriales:
- Durabilidad Mecánica y MTBF: Solicitar datos de Tiempo Medio Entre Fallos para las articulaciones mecánicas en entornos con alta corrosión o partículas; las especificaciones públicas no detallan las tasas de degradación de materiales bajo exposición industrial 🌑.
- Latencia del Protocolo de Parada de Emergencia: Validar el tiempo de respuesta extremo a extremo de los sistemas de bloqueo de seguridad en diferentes topologías de red (Wi-Fi 6, 5G Privado, LTE) antes de operar en zonas ocupadas por humanos 🧠.
- Seguridad de Datos en Tránsito de Carga Útil: Solicitar documentación sobre los estándares de cifrado (versión TLS, gestión de claves) para los datos de sensores transmitidos desde las cargas útiles a las plataformas en la nube a través del software Orbit 🌑.
Historial de versiones
Detección de fugas con IA e integración con gemelos digitales.
Inteligencia de enjambre y asignación de tareas multi-robot.
Stack de autonomía avanzado para obstáculos dinámicos.
Capacidades de manipulación física y operación remota Scout.
Disponibilidad pública. Autonomía central y cargas modulares.
Fundación de estabilidad dinámica y locomoción cuadrúpeda.
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Movilidad en terrenos difíciles
- Navegación autónoma
- Alta capacidad de carga
- Control remoto
- IA avanzada
Desventajas
- Costo de adquisición elevado
- Duración limitada de la batería
- Capacitación especializada