Робототехника

Почти 4 года прошло с выпуска первой статьи об учебном квадрокоптере Геоскан Пионер. За это время формат конструктора для сборки учебного квадрокоптера успел набрать популярность - он хорошо подходит как для организации учебного процесса со школьниками или студентами, так и для использования на различных хакатонах, соревнованиях, или при выполнении на его базе исследовательских проектов.

Ключевые элементы обучения на сегодняшний день - это развитие навыков программирования для решения задач автономного полета коптера, понимание основ алгоритмов управления и работа с различными функциональными модулями. Для юных пользователей порог входа был снижен за счёт возможности использования визуального блочного программирования в плагине для TRIK-Studio, а вот создание более сложных программ требовало знакомства с языком Lua.

В 2020 году линейка Пионеров дополнилась новыми моделями - появились младший  и старший «братья»  Мини и Макс. И если по размеру и массе братья стоят по ранжиру  - Мини самый маленький и легкий, а Макс самый большой и тяжелый, то по функционалу младший уже готов дать фору своему предшественнику (назовём его Классическим Пионером).

Автор оригинальной статьи — Тони Прескотт, профессор когнитивной нейробиологии и директор Шеффилдского института робототехники, который исследует роботов-животных и их использование в образовании и здравоохранении. Тони Прескотт также является директором и акционером двух британских компаний, занимающихся робототехникой — Consequential Robotics Ltd и Cyberself Universal Ltd.

Будем делать вот такой маленький, как на картинке, беспилотный автомобиль.

Рассказ о том, как я его собрал.

Код, список деталей и видео туториал по сборке.

Hanson Robotics из Гонконга сообщила, что в течение первой половины года выпустит в продажу андроидов четырех моделей. Одна из них — робот София, которая в последние годы привлекла внимание всего мира своей внешностью и речью, очень похожими на человеческие. Имя Софии успело стать нарицательным: она появлялась на шоу, выступала на сотнях конференций, снималась в клипах, сфотографировалась для обложки журнала и даже получила гражданство Саудовской Аравии. Мало кто из людей смог бы проделать тоже самое к своим 6-ти годам (Софию разработали в 2015-м)

Основатель и генеральный директор компании Дэвид Хэнсон сказал Reuters, что COVID-19 повысил спрос на роботов, предназначенных для взаимодействия с человеком. «Мир после пандемии будет нуждаться в большей автоматизации, — ради безопасности людей».

Теперь мы знаем, что роботы не будут тупыми и похожими на людей. Сначала они будут похожими на автомобили (потому что беспилотный транспорт уже сейчас есть — например Waymo от Google), потом на квадрокоптеры, а потом на забавно прыгающих собак. Сбер тоже в этом всём участвует, например, частично наши робокомбайны, возможно, вам знакомы по блогу Cognitive Pilot. Наш внутренний департамент SberDigitalAuto стал компанией SberAutoTech, которая в том числе будет заниматься беспилотными технологиями. Нам уже нужны кадры, а через пять лет будет острый дефицит специалистов. И поэтому мы занялись программами обучения робототехнике уже сейчас.

В «Школе 21» появились новые образовательные треки: программирование роботов (ROS), IoT и Электроника и, как следствие, — была организована лаборатория робототехники, в которой участники смогут применять знания на практике.

Но сегодня я хотел рассказать не о том, как и чему мы учим, а на что будет похож мир робототехники, к которому мы готовимся через несколько лет. Внутри — примеры того, что разрабатывается по всему миру уже сейчас и похоже на предсерийные образцы.

Мир меняется и появляется все больше новых, перспективных, интересных профессий. Растущая автоматизация и роботизация влияет на востребованность специалистов из различных областей. Мы уже можем наблюдать, как некоторые профессии теряют свою актуальность, а в скором времени исчезнут вовсе. Это естественный процесс, за последние 100 лет множество профессий появилось и ушло навсегда.

Но что нас ждет в будущем? Какие специалисты будут самыми востребованными и высокооплачиваемыми? Эксперты прогнозируют в скором будущем высокую потребность в следующих профессионалах: проектировщик 3D-печати, разработчик роботов, дизайнер виртуальной реальности, менеджер по космическому туризму, сити-фермер, онлайн-доктор, разработчик беспилотного транспорта.

Сегодня подробнее остановимся на молодой, перспективной и востребованной профессии во всем мире - на разработчиках беспилотного транспорта. Как попасть в профессию? На кого необходимо выучиться? Какие задачи предстоит решать? Постараемся ответить на все вопросы.

Как Boston Dynamics удалось научить робота Atlas бегать, прыгать, делать сальто и танцевальные па? О секретах робота рассказали основатель Boston Dynamics Марк Райберт и инженер компании Скотт Куиндерсма. Это статья подготовлена по материалам их выступления. Но как говорится, лучше 1 раз увидеть, чем 100 раз прочитать, поэтому смотрите наше видео:

Говоря об умных роботах, первое, что надо понимать, что у машин, как и у людей, есть два типа интеллекта: двигательный и когнитивный. Когнитивный интеллект позволяет осознать проблему и понять, как ее решить. Двигательный интеллект позволяет управлять телом, не задумываясь о том, как ходить или прыгать, управлять своей энергией, рассчитывая силы на то или иное действие, а также воспринять информацию в реальном времени для взаимодействия с окружающей средой.

Подход Boston Dynamics к своим роботам заключается в том, чтобы сначала создать надежный и работоспособный в любых обстоятельствах двигательный интеллект. Далее приступать к созданию когнитивного, которому будет проще планировать действия робота, опираясь на развитый двигательный интеллект. И затем инженеры должны наладить взаимодействие двигательного и когнитивного интеллектов.

Ученые разработали новый ИИ-чип, который работает от света. Память, машинное обучение и обработка изображений объединены в единую систему, которая и размещается в чипе.

Разработка находится на стадии прототипа. Но это уже серьезный шаг в сторону новой системы «мозг на кристалле». Обучение в ней построено по такому же принципу, что и у людей.

Домашние роботы, летающие автомобили и умные гаджеты. Что интересного показали на главной технологической выставке года Consumer Electronic Show 2021?

Источник

Несколько лет назад ученые из Университета имени Бен-Гуриона создали компактного робота — Rising STAR (RSTAR). Сейчас у него появился напарник с аналогичной конструкцией — Big STAR (BSTAR), вот только, размер нового робота больше в 6 раз. Предполагается, что тандем увеличит производительность, улучшит универсальность роботов и сделает их менее уязвимыми. RSTAR и BSTAR станут применять в поисково-спасательных операциях, когда требуется перемещение по бездорожью и пересеченной местности.

Роботов семейства STAR создал ученый Дэвид Заррук (David Zarrouk) с коллегами из Университета имени Бен-Гуриона. В своих первых разработках Заррук уделял максимум внимания автономности конструкций. Первые версии STAR получились действительно достаточно автономными и маневренными. Роботы легко трансформируются в зависимости от условий окружающей среды. Так, RSTAR имеет несущие винты — умеет облетать препятствия. Помимо этого, у робота есть надувные баллоны для плавания. Увидев, что конструкция получилась удачной, команда разработчиков решила пойти дальше. В итоге у RSTAR появился старший брат — BSTAR.

В научной фантастике, особенно в классических произведениях американских писателей середины прошлого века, очень часто встречаются роботы. Чаще всего они помогают человеку, иногда живут сами по себе, а порой даже воюют с людьми, которые их создали. Но практически всегда — это прямоходящие антропоморфные машины, с двумя ногами и с двумя руками. Удивления достойно то, с каким упорством писатели и сценаристы фильмов стараются наделить машины человеческими чертами. 

Современные роботы куда практичнее, они максимально приспособлены для какой-нибудь узкой задачи и выглядят максимально не похоже на людей. 

Но есть одна компания, которая, вопреки всем соображениям практичности, создает роботов, максимально похожих на человека и животных — Boston Dynamics. А недавно они научили своего робота танцевать! 

Смотрите этот ролик под катом.

Какое-то время назад я опубликовал статью про то, как я занимался созданием ДНК-секвенатора (прибора для чтения ДНК) путём реверс-инжиниринга микросхемы. Но со временем, пока я это делал (а делал я это очень долго) этот секвенатор устарел, вышел новый, и мой проект отчасти потерял смысл, поскольку себестоимость секвенирования на новом секвенаторе Oxford Nanopore оказалась ниже, чем та стоимость, к которой стремился я. Проект заглох. С другой стороны, произошли события, которые сместили мой основной интерес в область такой вещи, как георадар. Точнее вернули его туда.

Лет 10 назад я наткнулся на ряд исследований, где применялось устройство, способное видеть, что находится под землёй — георадар. Неделю не мог оторваться, просмотрел огромное количество видеоматериалов, запомнилось название того прибора, который использовали исследователи – георадар «ЛОЗА». Ниже пример исследования Саксайуамана (Перу), на котором найдены подземные склепы, котлованы, лежащая на глубине плита, а также можно предположить наличие засыпанного когда-то дна чашеобразной формы.

Несколько лет назад разработчики из Boston Dynamics сняли несколько видео, где показано, как люди толкают роботов хоккейными клюшками и прочими предметами. Видео быстро стало вирусным, а многие пользователи, просмотревшие их, стали прогнозировать скорое восстание роботов, выступивших против своих мучителей.

Но, конечно, все это не просто так — роботов учили реагировать на неожиданные внешние факторы. А это очень непросто, поскольку нужно предусмотреть огромное количество разных сценариев. Сейчас по следам Boston Dynamics пошли исследователи из Чжэцзянского (Китай) и Эдинбургского (Великобритания) университетов. Команда исследователей разработала сложную программу обучения роботов на падение, толчки, заносы и т.п. Насколько можно судить, программа весьма эффективная.

«Малинка» — один из самых популярных одноплатных ПК в мире. На его основе создается масса профессиональных и любительских проектов. На днях представлен еще один, на этот раз — образовательный.

Его разработала команда pi-top, которая и раньше показывала интересные системы. Новинка получилась масштабной: это конструктор роботов, базой для которых служит все та же «малинка». Создавать можно практически все — от вездеходов до мультикоптеров. Проект чем-то напоминает Lego Mindstorms, но он более профессиональный, если так можно выразиться, и позиционируется как система для обучения новых разработчиков.

В статье расскажу о том как создавался новый прототип электромеханических цветовоспроизводящих устройств для адаптивных камуфляжей и элементов умной одежды.

Власть над материальными объектами — пожалуй, лучший способ оценить мощь программирования.

Немногим более года назад мне повезло: я стал частью команды ученых и инженеров, ответственной за управление марсоходом «Кьюриосити». С тех пор я узнал МНОГО нового о марсоходах. Но еще больше только предстоит узнать. «Спирит», «Оппортьюнити», «Кьюриосити» и «Персеверанс» — одни из самых сложных и в то же время надежных роботов, когда-либо созданных человеком. В то же время инструменты и методы, которые применяются для управления марсоходами, достаточно просты в освоении и доступны пониманию. И это хорошо, поскольку 18 февраля «Персерванс» опустится на поверхность Марса, после чего его отправят на изучение планеты. Сейчас моя задача — рассказать о том, как управлять марсоходом. Когда новый ровер прилетит на Марс, вы уже будете понимать, что происходит и как все это работает.

Большая часть этой статьи — изложение моего опыта управления «Кьюриосити». Имейте в виду, что «Спирит» и «Оппортьюнити» во многом похожи в этом плане на своего «наследника». Для управления «Персерванс» будут использоваться те же технологии и методы, так что слишком значительных отличий нет.

Isaac SDK это современный фреймворк для разработки систем управления роботов, ориентированный на машинное обучение. Isaac SDK появился в начале 2019г. и уже имеет несколько релизов. Разрабатывается фреймворк компанией NVIDIA для своей встраиваемой платформы Jetson и компьютеров с GPU NVIDIA на борту. На другом железе Isaac SDK не поддерживается. Пользуясь тем, что никто еще тут про него не написал, попробую сделать это сам, раз уж имею какой-никакой опыт работы с ним.

Кроме того, совсем недавно вышла новая версия 2020.2. В которой появилось много нового. Примеры будут именно для этой версии.

Листал я тут давеча хаб роботехника и наткнулся на статью «Как секс-индустрия двигает робототехнику?». Так как мне не понравился уровень погружения в эту тему, я считаю своим долгом рассказать Хабру о том, откуда вообще взялись подобные идеи, и какая у них теоретическая база. Точкой отсчета можно считать вот эту книгу, а моя статья - её краткое изложение.

Технологические прорывы неизменно вызывают перемены в обществе. Мы это знаем, но редко можем делать точные прогнозы о развитии поведения людей при внедрении новых технологий. Так совершенствование средств контрацепции закономерно породило более свободное общество. Но технологии также являются катализаторами непреднамеренных социальных изменений: мог ли кто-нибудь предсказать, что со временем свободные отношения приведут к увеличению незамужних женщин с детьми? Мы должны понимать, что распространение роботов для сексуального удовлетворения людей тоже вызовет социальные преобразования, которые уже можно увидеть.

Бенчмарк для технологии манипуляции

Бенчмарк предназначен для оценки эффективности применения робототехнического комплекса (РТК) в задачах манипуляции предметами по сравнению с использованием ручного человеческого труда.

Бенчмарк содержит следующий набор метрик(коэффициентов):

ω_aK_a — взвешенный коэффициент автономности,
ω_lK_l — взвешенный коэффициент времени обучения выполнению задачи,
ω_wK_w — взвешенный коэффициент грузоподъемности,
ω_cK_c — взвешенный коэффициент коллизионности рабочей сцены,
ω_dK_d — взвешенный коэффициент тяжелых условий труда,
ω_pK_p — взвешенный коэффициент брака,
ω_oK_o — взвешенный коэффициент среднедневной нормы выполнения атомарной операции,
ω_eK_e — взвешенный коэффициент энтропии.

Обобщенная формула вычисления бенчмарка:

Где ω_i K_i – взвешенный коэффициент из набора метрик.

Каждая метрика рассматривает характеристику применения робототехнического комплекса по отношению к аналогичной характеристике в случае применения ручного труда и является безразмерной. Значение каждой метрики интерпретируется по отношению к человеку:

• если значение меньше единицы, то применение РТК для измеряемой задачи обладает меньшей эффективностью по сравнению с использованием человеческого труда.
• если больше единицы, то применение РТК более эффективно по отношению к использованию ручного труда.