чтобы найти точки опоры для рук, и медленно подтягивается. Точный процент успешных попыток не раскрывается. Управление и координацию, вероятно, обеспечивает модель «зрение-язык-действие» Helix, которая работает локально на роботах Figure 03. Недавно Helix получила обновление, объединяющее визуальное восприятие с управлением движениями всего тела, что позволяет автономно перемещаться в незнакомых пространствах. Текущая версия использует изображения со стереокамер для восприятия окружающей среды и положения собственного тела, повышая точность, равновесие и плавность движений на сложном рельефе. Подъём по лестнице считается одной из самых сложных задач в управлении движениями человекоподобных роботов, требующей точного восприятия, координации конечностей и корпуса, а также поддержания равновесия в реальном времени. Поскольку это лестница-стремянка с жёсткими перилами, задача проще, чем подъём по крутой вертикальной лестнице. Для сравнения: четырёхногий робот ANYmal из Швейцарской высшей технической школы Цюриха в 2024 году научился подниматься по вертикальной лестнице с помощью обучения с подкреплением, достигнув 90-процентного успеха.