Cassie es un robot bípedo dinámico desarrollado por Agility Robotics, una empresa con sede en Oregón nacida de la Universidad Estatal de Oregón. Producido por primera vez entre 2016 y 2017, Cassie es un robot solo de piernas y torso — sin brazos, sin parte superior del cuerpo — diseñado para estudiar y demostrar una marcha dinámica robusta y la capacidad de correr. Desciende directamente del robot de investigación ATRIAS desarrollado en el Laboratorio de Robótica Dinámica de Jonathan Hurst, y es la plataforma en la que se comercializó por primera vez la tecnología de locomoción de Agility, antes de que el Digit, equipado con brazos, lo sucediera.
Disponibilidad
Cassie se vendió principalmente a universidades e instituciones de investigación, no a compradores generales o industriales, y ya no es el producto activo de Agility — el robot actual de la empresa es Digit. No hay un precio de lista oficial actual. Una estimación de terceros comúnmente citada sitúa a Cassie en torno a los 300.000 dólares, lo que refleja su bajo volumen de producción y su naturaleza de grado de investigación; tómese como una estimación, no como un precio actual.
Si desea un robot actual de Agility, el camino es Digit, no Cassie.
Especificaciones completas
| Especificación | Valor |
|---|---|
| Configuración | Piernas bípedas + solo torso (sin brazos, sin parte superior del cuerpo) |
| Peso | ~31 kg |
| Velocidad de marcha/carrera | ~1.39 m/s |
| Autonomía | ~5 horas con una sola carga |
| Energía | Batería, operación sin ataduras |
| Autonomía | Parcialmente autónomo; controlado por investigación |
| Primera producción | 2016 (presentado 2016–2017) |
| Linaje | ATRIAS → Cassie → Digit |
Hazañas notables
El momento público definitorio de Cassie llegó en 2021, cuando completó un recorrido de 5 kilómetros en el campus de la Universidad Estatal de Oregón sin ataduras y con una sola carga, terminando en poco más de 53 minutos (incluyendo reinicios tras dos caídas). Fue el primer robot bípedo en utilizar aprendizaje automático para controlar una marcha de carrera en terreno exterior, y también se volvió experto en subir y bajar escaleras. Su desarrollo fue apoyado en parte por una subvención de DARPA.
Desglose de modelos
Cassie se ofreció como una configuración única de investigación. El enfoque de Agility fue explícito: la mayoría de los clientes de Cassie eran investigadores de control de locomoción interesados específicamente en problemas de marcha con patas. Cuando Agility quiso llegar a un público más amplio interesado en aplicaciones en lugar de la locomoción en sí, construyó Digit.
Guía del comprador: qué saber
Cassie es solo para investigación en locomoción. Sin brazos y sin capacidad de manipulación, Cassie es una plataforma para estudiar marcha bípeda, carrera, equilibrio y controladores de aprendizaje por refuerzo — nada más.
Es hardware efectivamente heredado. La hoja de ruta de Agility (Cassie → Digit v1 → v2 → v3 → v4) ha avanzado. Los nuevos compradores deberían evaluar Digit; Cassie es más relevante para laboratorios que continúan líneas de investigación existentes o buscan un banco de pruebas de locomoción pura.
Tiene un fuerte pedigrí académico. Cassie sigue siendo una plataforma bien documentada en la literatura de locomoción bípeda, lo que forma parte de su valor de investigación duradero.
Cassie frente a robots similares
- Cassie vs Agility Digit: Digit es el sucesor directo — añade un torso rico en sensores, una cabeza y dos brazos (originalmente ~4 GDL cada uno) para equilibrio, recuperación de caídas y manipulación. Digit es un humanoide logístico comercial; Cassie es un robot de investigación solo de locomoción.
- Cassie vs Unitree G1: Ambos han servido como plataformas de investigación, pero el G1 es un humanoide completo con brazos, manos y un SDK de software; Cassie es solo piernas y centrado en la locomoción.
- Cassie vs Boston Dynamics Atlas: Ambos impulsaron la capacidad bípeda dinámica, pero Atlas es un humanoide completo construido para agilidad de cuerpo entero y (ahora) trabajo industrial, mientras que Cassie deliberadamente reduce el problema a las piernas.
Fuente: Agility Robotics
