Разработка робототехники *

Прогресс Intel в области процессоров и инвестиции Китая в полупроводниковую отрасль; Крупнейший в мире кластер для обучения ИИ от XAI; Новые модели и инструменты для работы с ИИ, обновления для Raspberry Pi, а также новые библиотеки Python.

У нас в МАИ, в 8-м институте, учатся будущие разработчики IT‑продуктов и софта для авиационных систем, аэропортов, логистики и много чего ещё интересного. Один из курсов с 2023 года мы решили посвятить разработке программного обеспечения для автопилота. В курсе всё как положено, с красивыми диаграммами регуляторов, кватернионами и кодами таких проектов как Ardupilot, PX4, Betaflight, iNav и другими.

Однако, довольно сложно сразу вкатиться в тему полетных прошивок — они переполнены всякими фичами и функционалом, так что неподготовленному разработчику сложно понять как же это всё работает. Поэтому долгое время я искал такой проект, который позволяет «на пальцах» объяснить как работает прошивка полётника. Таким проектом для меня стал Flix от Олега Калачева. Про опыт сборки проекта и изучения на его основе полетной прошивки со студентами и пойдет разговор в этой статье.

В статье представлен опыт участия студенческой команды НИЯУ МИФИ в соревнованиях по робототехнике Eurobot 2024. Статья разделена на 2 части, в которых описываются конструкционные решения при создании робота и разработка электрической схемы и печатной платы питания и управления роботом.

Инженеры МФТИ разработали первого в нашей стране робота для управления складскими транспортировщиками. Он способен полностью заменить водителя. Машина перемещает грузы без помощи человека, ориентируясь по особым оптическим меткам, которые установлены на потолке. По словам разработчиков, стоимость их изобретения будет ниже, чем затраты на персонал с таким функционалом. Крупные логистические компании рассматривают роботов как способ ускорить обработку грузов и высвободить сотрудников для новых задач. По мнению экспертов, активное развитие маркетплейсов влечет за собой строительство множества новых складов, для которых необходимы новые технологии.

Всем привет! Сегодня я опишу свой путь от человека, который не умел собирать кубик Рубика, к человеку, который всё ещё не умеет делать это сам, но уже использует робота для этой задачи.

Для начала определимся с исходными данными. Как у программиста, у меня был крайне разнообразный опыт (сейчас я занимаюсь инфраструктурой рантайма больших языковых моделей в Яндексе). Но в робототехнике опыт был почти нулевой (играл в LEGO MINDSTORMS).

Однажды я увидел, как робот ребят из MIT собирает кубик Рубика за 0,38 секунды. Пересмотрев ролик в замедленной съёмке, решил, что в их решении есть что оптимизировать и этот рекорд можно побить. Как раз в то же время я оказался в окружении людей, которые занимаются робототехникой, поэтому интерес к проекту в целом поддерживался, да и разнообразное оборудование было в доступе.

Из этой статьи вы узнаете, как мне удалось превратить сырую идею в новый рекорд, не обладая необходимым опытом и совершая ошибки на каждом возможном этапе.

Математическая модель робота KUKA в программе «Repeat».

Задачи данной математической модели.

Минимально необходимо чтобы робот двигался в двух направлениях:

• опускался и поднимался, чтобы поднять и опустить груз;
• вокруг себя что бы переместить груз с пола на платформу (координаты расположения груза и платформы не заданы).

Всем привет! Я продолжаю писать цикл статей, в которых рассказываю о своем проекте бионического протеза руки.

Mecanum колеса обеспечивают высокую маневренность, при этом позволяют отказаться от использования сложных и дорогих рулевых механизмов. В теории звучит отлично, но на практике широкое распространение они пока не получили. Причина ― в довольно большом количестве недостатков подобных систем. На факультете систем управления и робототехники ИТМО пытаются преодолеть эти проблемы. Аспирант Дмитрий Захаров построил всенаправленную Mecanum платформу оригинальной конструкции и исследует особенности ее эксплуатации, чтобы сделать идею более применимой в самых разных областях ― от складской логистики и промышленности до помощи маломобильному населению.

Вступление Так получилось что мы группа студентов и преподавателей заинтересованных в создании имитационных виртуальных лабораторий, в которых студенты могут без особых углубленных знаний попробовать поуправлять квадрокоптером, конвейером или другими интересными моделями. Ведь не всегда есть возможность потренироваться на реальных физических лабораториях. Нужны: место (деньги), оборудование (деньги) и время (тоже деньги). Следовательно придется смотреть в сторону виртуальных моделей. Мы искали удобную среду для создания таких моделей и вот до чего дошли (обозреваем ниже).

Немного истории: факультет электромеханики (ныне переименован в Мехатроники и Автоматизации) НГТУ создавался в 50-х, чтобы готовить специалистов по разработке и производству электродвигателей, электрогенераторов e.t.c. Позднее факультет оброс кафедрами смежных направлений а в конце 2020-х открыл направление Робототехники. Профиль ФГОС и 70% предметов оставили прежними. Как и педсостав. В результате получили выпускников которые: умеют подобрать двигатели для круглого квадрокоптера в вакууме (и не только подобрать, но и спроектировать с нуля или пересчитать/перемотать); умеют настроить регуляторы для этого пепелаца; знают как рассчитать мощность и КПД. А вот о том, как программировать автопилот — только «имеют представление».

В принципе такая заточка имеет право на жизнь если разрабатывать не роботов-доставщиков, а промышленные роботизированные ячейки.

RPA (Robotic Process Automation) — это технология, которая позволяет автоматизировать рутинные бизнес‑процессы с помощью программных роботов. Эти роботы выполняют повторяющиеся задачи, обычно выполняемые человеком, такие как ввод данных, обработка транзакций, генерация отчетов и другие аналогичные действия. RPA позволяет сократить время выполнения задач, повысить точность и снизить затраты на ручной труд.

Итак, мы будем делать автопилот для лодки, который будет содержать довольно простую механическую часть, а все вычисления будут производиться прямо в веб-приложении браузера.

Я занимаюсь разработкой роботов (как хобби) уже долгое время, и столкнулся с проблемой передачи видео через интернет со своего Raspberry PI 4 и Raspberry PI zero.

Сначала идея была в реализации WebRTC на node js, про что я написал в этой статье. Как было написано, проблема заключалась в высокой загрузке процессора.

Идея статьи возникла из обсуждения, есть ли у сложных систем ИИ сознание и как создать робота, который может сходить за хлебом.

В прошлой статье я рассказал об моем проекте - сделать на горнолыжном склоне разметку спортивной слаломной трассы с помощью световых меток от узкосфокусированных фонарей. В отличии от настоящих вешек, световое пятно световешки безопасней, в них нельзя врезаться новичку. Это позволяет ставить трассу на любых склонах где катаются и обычные отдыхающие. Сейчас световешки за счет гибко-жесткого крепежа настраиваются в момент установки. И для перестройки трассы необходимо их хоть и не пересверливать, но все равно в ручную устанавливать. Я решил сделать электропривод фонаря, что бы удаленно менять направления луча и быстро перемещать метки, делая трассу проще или сложнее. В прошлой статье попросил Хабр-сообщество помочь написать приложения для мобильного телефона для управления приводами фонарей. К сожалению помощников так и не нашлось, и потому пришлось и далее все делать самому. В общем, что из этого вышло, текущее состояние и общее направление развития проекта в новой статье.