Forwarded from RCRobotics
📢 Разбираем в деталях: Unitree B1🇨🇳 vs. Торнадо🇷🇺! Подробный разбор от ChatGPT🤖
🔵 Синим цветом - уточнение данных GPT в соответствии с сайтом производителя.
P.S. Робот сравнивает роботов...🤯
Юра, мы все...сможем🦾
@RCRobotics_official
#тесты@RCRobotics_official
🔵 Синим цветом - уточнение данных GPT в соответствии с сайтом производителя.
P.S. Робот сравнивает роботов...🤯
Юра, мы все...
@RCRobotics_official
#тесты@RCRobotics_official
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
DHAL: Инновационный метод обучения роботов через взаимодействие с человеком
Метод DHAL (Dynamic Human-Augmented Learning) — это прорыв в области робототехники, объединяющий машинное обучение и человеческую экспертизу для создания адаптивных и безопасных систем. В отличие от традиционных подходов, где роботы обучаются на статических данных, DHAL делает упор на динамическое взаимодействие с человеком в реальном времени. Это позволяет роботам не только быстрее адаптироваться к новым задачам, но и минимизировать ошибки в нестандартных ситуациях.
Как это работает?
Основу DHAL составляет гибридная архитектура, сочетающая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) и обратную связь от оператора. Робот начинает с базовых алгоритмов, выполняя задачи в контролируемой среде. Человек-эксперт корректирует его действия через интерфейс, например, указывая на неточности или демонстрируя оптимальные решения. Эти данные мгновенно интегрируются в модель, что позволяет системе перестраиваться «на лету» без необходимости полного переобучения.
Преимущества метода
1. Быстрая адаптация. Роботы учатся в разы быстрее, так как используют живые примеры от людей.
2. Безопасность. Человеческий контроль снижает риски критических сбоев, особенно в медицине или промышленности.
3. Гибкость. Система применима в разнообразных сценариях — от сервисных роботов в гостиницах до сложных производственных линий.
Примеры применения
В логистике роботы с DHAL оперативно осваивают новые маршруты, учитывая рекомендации операторов. В хирургии они учатся точнее выполнять манипуляции, получая фидбэк от врачей. А в домашней технике метод позволяет создавать устройства, которые персонифицируются под привычки пользователя.
Вызовы и перспективы
Несмотря на потенциал, DHAL требует высококачественной обратной связи и решения этических вопросов автономности. Однако развитие интерфейсов «мозг-компьютер» и ИИ-ассистентов открывает путь к новому уровню коллаборации человека и машины.
Заключение
DHAL — не просто инструмент обучения, а шаг к симбиозу искусственного и человеческого интеллекта. Сокращая разрыв между теорией и практикой, он делает роботов не только умнее, но и «понятнее» для людей, что критически важно для их интеграции в повседневную жизнь.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#робособака #робот
Метод DHAL (Dynamic Human-Augmented Learning) — это прорыв в области робототехники, объединяющий машинное обучение и человеческую экспертизу для создания адаптивных и безопасных систем. В отличие от традиционных подходов, где роботы обучаются на статических данных, DHAL делает упор на динамическое взаимодействие с человеком в реальном времени. Это позволяет роботам не только быстрее адаптироваться к новым задачам, но и минимизировать ошибки в нестандартных ситуациях.
Как это работает?
Основу DHAL составляет гибридная архитектура, сочетающая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) и обратную связь от оператора. Робот начинает с базовых алгоритмов, выполняя задачи в контролируемой среде. Человек-эксперт корректирует его действия через интерфейс, например, указывая на неточности или демонстрируя оптимальные решения. Эти данные мгновенно интегрируются в модель, что позволяет системе перестраиваться «на лету» без необходимости полного переобучения.
Преимущества метода
1. Быстрая адаптация. Роботы учатся в разы быстрее, так как используют живые примеры от людей.
2. Безопасность. Человеческий контроль снижает риски критических сбоев, особенно в медицине или промышленности.
3. Гибкость. Система применима в разнообразных сценариях — от сервисных роботов в гостиницах до сложных производственных линий.
Примеры применения
В логистике роботы с DHAL оперативно осваивают новые маршруты, учитывая рекомендации операторов. В хирургии они учатся точнее выполнять манипуляции, получая фидбэк от врачей. А в домашней технике метод позволяет создавать устройства, которые персонифицируются под привычки пользователя.
Вызовы и перспективы
Несмотря на потенциал, DHAL требует высококачественной обратной связи и решения этических вопросов автономности. Однако развитие интерфейсов «мозг-компьютер» и ИИ-ассистентов открывает путь к новому уровню коллаборации человека и машины.
Заключение
DHAL — не просто инструмент обучения, а шаг к симбиозу искусственного и человеческого интеллекта. Сокращая разрыв между теорией и практикой, он делает роботов не только умнее, но и «понятнее» для людей, что критически важно для их интеграции в повседневную жизнь.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#робособака #робот
🔥2👍1👏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Pollen ROBOTICS представили Reachy2: как робот учится сортировать продукты
Современная робототехника стремится к автономности и адаптивности, и робот Reachy2 — яркий пример этого тренда. Разработанный для работы в динамичных средах, он демонстрирует впечатляющие навыки сортировки продуктов. Но как именно он получает задания и обучается? Разберемся в деталях.
От команды к действию: как робот понимает задачу
Reachy2 взаимодействует с человеком через интуитивный интерфейс. Задания поступают в виде цифровых инструкций через облачную платформу или локальную сеть. Пользователь может задать параметры сортировки: например, разделить объекты по типу (овощи/фрукты), размеру или степени спелости. Для этого робот использует комбинацию предустановленных шаблонов и машинного обучения. Важно, что система допускает кастомизацию — новые критерии можно добавить даже без глубоких знаний в программировании.
Обучение через наблюдение и практику
Изначально Reachy2 не знает, как сортировать объекты. Его «обучение» строится на двух методах:
1. Имитационное обучение: оператор демонстрирует правильные действия, а робот запоминает последовательность через систему камер и датчиков.
2. Обучение с подкреплением: совершая ошибки (например, поместив яблоко в контейнер для апельсинов), робот корректирует алгоритмы, опираясь на фидбэк-систему.
Ключевую роль играет компьютерное зрение на базе нейросетей YOLO (You Only Look Once), которое анализирует форму, цвет и текстуру объектов в реальном времени. Точность распознавания достигает 98% благодаря датасетам из тысяч изображений продуктов в разных ракурсах.
Техническая база: от сенсоров к манипуляторам
Reachy2 оснащен 7-осевыми манипуляторами с силовой обратной связью, что позволяет аккуратно захватывать даже хрупкие предметы. Лидар и RGB-камеры создают 3D-карту пространства, а встроенный ИИ прогнозирует траекторию движения, минимизируя столкновения. Интересно, что робот адаптируется к новым объектам всего за 10-15 минут демонстраций, что делает его идеальным для логистики и розницы.
Где это пригодится?
Технологии Reachy2 уже тестируют на пищевых производствах для сортировки овощей и на складах Amazon. В перспективе такие роботы смогут работать в супермаркетах или перерабатывающих комплексах, снижая нагрузку на персонал и сокращая время обработки заказов.
Заключение
Reachy2 — не просто автомат, а система, способная к самообучению. Сочетая продвинутые алгоритмы и гибкую конструкцию, он открывает новые горизонты для автоматизации рутинных задач. И это только начало: с развитием ИИ подобные роботы станут незаменимыми помощниками в самых разных отраслях.
Hugging Face представляет Reachy2: революционный робот с открытым кодом
Эта работа демонстрирует, как интеграция машинного обучения и робототехники создает решения, которые не только выполняют задачи, но и эволюционируют в процессе работы.
Компании-разработчики, Hugging Face и Pollen Robotics, предоставили открытый доступ к датасетам и моделям, использованным для обучения робота.
________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#робот #гуманоидныйробот #reachy2
Современная робототехника стремится к автономности и адаптивности, и робот Reachy2 — яркий пример этого тренда. Разработанный для работы в динамичных средах, он демонстрирует впечатляющие навыки сортировки продуктов. Но как именно он получает задания и обучается? Разберемся в деталях.
От команды к действию: как робот понимает задачу
Reachy2 взаимодействует с человеком через интуитивный интерфейс. Задания поступают в виде цифровых инструкций через облачную платформу или локальную сеть. Пользователь может задать параметры сортировки: например, разделить объекты по типу (овощи/фрукты), размеру или степени спелости. Для этого робот использует комбинацию предустановленных шаблонов и машинного обучения. Важно, что система допускает кастомизацию — новые критерии можно добавить даже без глубоких знаний в программировании.
Обучение через наблюдение и практику
Изначально Reachy2 не знает, как сортировать объекты. Его «обучение» строится на двух методах:
1. Имитационное обучение: оператор демонстрирует правильные действия, а робот запоминает последовательность через систему камер и датчиков.
2. Обучение с подкреплением: совершая ошибки (например, поместив яблоко в контейнер для апельсинов), робот корректирует алгоритмы, опираясь на фидбэк-систему.
Ключевую роль играет компьютерное зрение на базе нейросетей YOLO (You Only Look Once), которое анализирует форму, цвет и текстуру объектов в реальном времени. Точность распознавания достигает 98% благодаря датасетам из тысяч изображений продуктов в разных ракурсах.
Техническая база: от сенсоров к манипуляторам
Reachy2 оснащен 7-осевыми манипуляторами с силовой обратной связью, что позволяет аккуратно захватывать даже хрупкие предметы. Лидар и RGB-камеры создают 3D-карту пространства, а встроенный ИИ прогнозирует траекторию движения, минимизируя столкновения. Интересно, что робот адаптируется к новым объектам всего за 10-15 минут демонстраций, что делает его идеальным для логистики и розницы.
Где это пригодится?
Технологии Reachy2 уже тестируют на пищевых производствах для сортировки овощей и на складах Amazon. В перспективе такие роботы смогут работать в супермаркетах или перерабатывающих комплексах, снижая нагрузку на персонал и сокращая время обработки заказов.
Заключение
Reachy2 — не просто автомат, а система, способная к самообучению. Сочетая продвинутые алгоритмы и гибкую конструкцию, он открывает новые горизонты для автоматизации рутинных задач. И это только начало: с развитием ИИ подобные роботы станут незаменимыми помощниками в самых разных отраслях.
Hugging Face представляет Reachy2: революционный робот с открытым кодом
Эта работа демонстрирует, как интеграция машинного обучения и робототехники создает решения, которые не только выполняют задачи, но и эволюционируют в процессе работы.
Компании-разработчики, Hugging Face и Pollen Robotics, предоставили открытый доступ к датасетам и моделям, использованным для обучения робота.
________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#робот #гуманоидныйробот #reachy2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Программирование танца для робота Unitree G1 основано на использовании SDK и API, предоставляемых производителем. Вот основные шаги и ресурсы, которые используются для создания таких движений:
1. Доступ к SDK Unitree
- Официальный SDK Unitree для роботов (включая модели G1, Go1, B1) доступен на GitHub:
- Репозиторий: [Unitree Robotics SDK](https://github.com/unitreerobotics)
- Для G1 проверьте разделы с примерами управления суставами и конечностями.
- В SDK включены библиотеки для Python, C++ и ROS, позволяющие отправлять команды роботу через Ethernet/Wi-Fi (например, UDP-протокол).
2. Основные компоненты программирования движений
- Управление суставами: Каждый сустав робота (DOF) контролируется через задание целевых углов, скоростей или моментов. Например, для G1 используется команда
setServo для управления сервоприводами.- Траектории движений: Танец строится как последовательность ключевых поз (keyframes), интерполированных во времени. Для плавности применяются:
- Кубические сплайны или полиномиальная интерполяция.
- Готовые анимационные пресеты (если есть в SDK).
- Синхронизация: Таймеры или циклы обратной связи обеспечивают ритмичное выполнение движений.
3. Пример кода на Python
В SDK Unitree часто используются UDP-команды. Пример управления суставом:
from unitree_sdk2py import Robot
import time
robot = Robot("192.168.123.161") # IP робота
robot.start()
# Задание позиции для суставов ног
positions = [0.0, 0.5, -1.0, 0.0, 0.5, -1.0] # Пример углов для 6 DOF
robot.set_servo_positions(positions, duration=1000) # Длительность в миллисекундах
time.sleep(1)
robot.stop()
4. Создание танцевальной последовательности
- Шаг 1: Разработка хореографии в симуляторе (например, Webots, MuJoCo) или через визуальные инструменты.
- Шаг 2: Экспорт ключевых кадров в формате JSON/YAML, где задаются углы суставов и временные метки.
- Шаг 3: Реализация скрипта, который загружает анимацию и отправляет команды роботу в реальном времени.
5. Интеграция с ROS
Для сложных сценариев используется ROS2 (Robot Operating System):
- Ноды публикуют сообщения типа
JointState или Twist.- Пример пакета: [unitree_ros](https://github.com/unitreerobotics/unitree_ros).
6. Полезные ресурсы
- Документация Unitree: [Unitree Developers](https://dev.unitree.com/)
- Примеры анимаций: В репозитории [unitree_guide](https://github.com/unitreerobotics/unitree_guide) есть базовые движения.
7. Советы
- Начните с простых движений (например, покачивание корпусом).
- Используйте обратную связь от датчиков (IMU, энкодеры) для коррекции поз.
- Тестируйте в симуляторе перед запуском на реальном роботе.
Если конкретных открытых примеров танца для G1 нет, можно адаптировать подходы из SDK для других роботов Unitree (например, Go1), где есть демонстрации сложных движений.
________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#unitreeg1 #unitree #робот #гуманоидныйробот
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Платформа TRON1 от LimX Dynamics
Очередные достижения в управлении мобильной двухлетней платформы на видео.
Создание уникальных конфигураций на одной платформе
1. Лучшая платформа для создания алгоритмов управления движением гуманоидного робота
2. Обязательный испытательный тест для исследований искусственного интеллекта
3. Поддерживает межплатформенные исследования для разработки алгоритмов движения (опоры, ступни, мотор-колесо)
Научно-исследовательская платформа для инноваций в области роботизированного оборудования и программного обеспечения
#робот #limxdynamics
Очередные достижения в управлении мобильной двухлетней платформы на видео.
Создание уникальных конфигураций на одной платформе
1. Лучшая платформа для создания алгоритмов управления движением гуманоидного робота
2. Обязательный испытательный тест для исследований искусственного интеллекта
3. Поддерживает межплатформенные исследования для разработки алгоритмов движения (опоры, ступни, мотор-колесо)
Научно-исследовательская платформа для инноваций в области роботизированного оборудования и программного обеспечения
#робот #limxdynamics
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Робот-повар Zippy, способен готовить блюда на уровне мишленовских ресторанов.
Разработчики отмечают, что робот может осваивать и копировать новые рецепты после единственной демонстрации процесса приготовления.
Руками искусного робота являются манипуляторы PIPER от известного производителя AgileX.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#piper #робот #agileX
Разработчики отмечают, что робот может осваивать и копировать новые рецепты после единственной демонстрации процесса приготовления.
Руками искусного робота являются манипуляторы PIPER от известного производителя AgileX.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#piper #робот #agileX
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А теперь, ДИСКОТЕКА!🕺
Booster T1 исполняет зажигательный танец. Демонстрируя устойчивость корпуса и плавность движений.
Не только лишь G1 умеет в танец💪
А ты хочешь себе такого робота?
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#гуманоидныйробот #boosterT1 #boosterrobotics
Booster T1 исполняет зажигательный танец. Демонстрируя устойчивость корпуса и плавность движений.
Не только лишь G1 умеет в танец💪
А ты хочешь себе такого робота?
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#гуманоидныйробот #boosterT1 #boosterrobotics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3😁3🥰2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот так каждый день делай и ноги болеть не будут!
Гуманоидный робот Unitree G1 теперь умеет делать сальто вбок.
Программисты научили робота выполнять это непростое движение, создав специальные алгоритмы управления моторами.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#unitree #unitreeG1 #робот #robot #гуманоидныйробот
Гуманоидный робот Unitree G1 теперь умеет делать сальто вбок.
Программисты научили робота выполнять это непростое движение, создав специальные алгоритмы управления моторами.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#unitree #unitreeG1 #робот #robot #гуманоидныйробот
🔥3❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
NVIDIA анонсировала Isaac GR00T N1 — первую открытую базовую модель для гуманоидных роботов.
Эта настраиваемая платформа позволяет создавать роботов с универсальными навыками, способных адаптироваться к разным сценариям, обучаться на минимальных данных и выполнять сложные задачи. Модель использует двухуровневую архитектуру:
- System 1 — мгновенные интуитивные реакции;
- System 2 — стратегический анализ окружения.
Обучение GR00T N1 происходит в NVIDIA Omniverse с помощью синтетических данных, что снижает зависимость от реальных экспериментов.
Сопутствующие разработки:
- Физический движок Newton (совместно с Google DeepMind и Disney) для естественной подвижности роботов;
- Инструмент GR00T Blueprint для ускоренного обучения;
- Открытый набор данных на GitHub.
Пилотные проекты уже запущены с Agility Robotics, Boston Dynamics и NEURA Robotics.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#nvidia #robot #гуманоидныйробот #humanoid
Эта настраиваемая платформа позволяет создавать роботов с универсальными навыками, способных адаптироваться к разным сценариям, обучаться на минимальных данных и выполнять сложные задачи. Модель использует двухуровневую архитектуру:
- System 1 — мгновенные интуитивные реакции;
- System 2 — стратегический анализ окружения.
Обучение GR00T N1 происходит в NVIDIA Omniverse с помощью синтетических данных, что снижает зависимость от реальных экспериментов.
Сопутствующие разработки:
- Физический движок Newton (совместно с Google DeepMind и Disney) для естественной подвижности роботов;
- Инструмент GR00T Blueprint для ускоренного обучения;
- Открытый набор данных на GitHub.
Пилотные проекты уже запущены с Agility Robotics, Boston Dynamics и NEURA Robotics.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#nvidia #robot #гуманоидныйробот #humanoid
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
До чего дошёл прогресс!
Теперь, гуманоидный робот Atlas от Boston Dynamics, умеет повторять различные движения за человеком.
Используя метод визуального обучения с подкреплением, инженеры демонстрируют возможности системы.
Не только лишь с помощью написания специального кода действия теперь можно обучать робота функциональным движениям.
🔥 Динамика, плавность движений, устойчивость!
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#humanoid #robot #atlas #bostondynamics
Теперь, гуманоидный робот Atlas от Boston Dynamics, умеет повторять различные движения за человеком.
Используя метод визуального обучения с подкреплением, инженеры демонстрируют возможности системы.
Не только лишь с помощью написания специального кода действия теперь можно обучать робота функциональным движениям.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#humanoid #robot #atlas #bostondynamics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Основы работы с Robotic Operating System
Что же это такое? ROS представляет собой надстройку над ОС, которая позволяет легко и просто разрабатывать системы управления роботами.
👍 ROS — это набор из различных широко (и неочень) известных библиотек, таких как:
- OpenCV — библиотека, содержащая алгоритмы компьютерного зрения и обработки изображений;
- PCL- библиотека для работы с облаками 3D-точек;
- Ogre — объектно-ориентированный графический движок с открытым исходным кодом;
- Orocos — библиотека для управления роботами (например, расчет кинематики).
Ещё в ROS входят драйвера для различных манипуляторов и сенсоров (включая MS Kinect).
Но что же отличает ROS от простой сборки библиотек?
Основополагающим преимуществом является клиент-серверная архитектура ROS — разработчики реализовали механизм пересылки сообщений между различными объектами, возможность построения распределенных систем, предоставление brige'ей к языкам С++ и Python.
Репозиторий ROS на GitHub
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robot #ros
Что же это такое? ROS представляет собой надстройку над ОС, которая позволяет легко и просто разрабатывать системы управления роботами.
- OpenCV — библиотека, содержащая алгоритмы компьютерного зрения и обработки изображений;
- PCL- библиотека для работы с облаками 3D-точек;
- Ogre — объектно-ориентированный графический движок с открытым исходным кодом;
- Orocos — библиотека для управления роботами (например, расчет кинематики).
Ещё в ROS входят драйвера для различных манипуляторов и сенсоров (включая MS Kinect).
Но что же отличает ROS от простой сборки библиотек?
Основополагающим преимуществом является клиент-серверная архитектура ROS — разработчики реализовали механизм пересылки сообщений между различными объектами, возможность построения распределенных систем, предоставление brige'ей к языкам С++ и Python.
Репозиторий ROS на GitHub
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robot #ros
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
ros-controls
ros-controls has 31 repositories available. Follow their code on GitHub.
👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Проверили с роботом как работает mockup студия, пообщались с увлеченными людьми.
Ну что же, движемся в правильном направлении💪
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robot #unitreeG1 #humanoid
Ну что же, движемся в правильном направлении💪
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robot #unitreeG1 #humanoid
👍2
Встречаем Fourier ActionNet Dataset
Теперь ты уже не скажешь, что не знаешь как программировать роботов.
Читаем, смотрим, делаем.
Полная последовательность действий с подкреплением.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robot #humanoid
Теперь ты уже не скажешь, что не знаешь как программировать роботов.
Читаем, смотрим, делаем.
Полная последовательность действий с подкреплением.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robot #humanoid
action-net.org
Fourier ActionNet Dataset
FAN (Fourier ActionNet Dataset) is one of the largest datasets featuring humanoid bimanual manipulation tasks with dexterous hands.
🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Робот PM01 исполнил знаменитый танец
EngineAI гуманоид PM01 исполняет знаменитый танец «Банды топора» из фильма Kung Fu Hustle. Робот оттачивает каждое движение, доказывая, что границы возможностей человекоподобных машин продолжают расширяться.
Алгоритмы инженеров EngineAI позволили PM01 достигнуть координации суставов с погрешностью всего 0,01 секунды, плавности при выполнении движений и высокой точности походки.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#Робот #PM01 #humanoid
EngineAI гуманоид PM01 исполняет знаменитый танец «Банды топора» из фильма Kung Fu Hustle. Робот оттачивает каждое движение, доказывая, что границы возможностей человекоподобных машин продолжают расширяться.
Алгоритмы инженеров EngineAI позволили PM01 достигнуть координации суставов с погрешностью всего 0,01 секунды, плавности при выполнении движений и высокой точности походки.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#Робот #PM01 #humanoid
👍2🤝2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Роботы Unitree
Будничное утро в одном из районов. Твой робот отправился на задание в магазин за покупками. Взяв робопса на прогулку, попали в утреннюю пробку на парковке пред выездом из ЖК.
Всё как обычно, ничего не меняется в мире инфраструктуры до людей, только персонажи.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robodog #humanoid #unitreeG1
Будничное утро в одном из районов. Твой робот отправился на задание в магазин за покупками. Взяв робопса на прогулку, попали в утреннюю пробку на парковке пред выездом из ЖК.
Всё как обычно, ничего не меняется в мире инфраструктуры до людей, только персонажи.
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#robodog #humanoid #unitreeG1
❤2🔥1👏1😁1
Друзья, благодарим вас за интерес к робототехнике и нашему каналу по гуманоидным и бионическим роботам, развитию этого направления!
Предлагаем вам подборку каналов по роботизации.
По ссылке можно подписаться сразу на все каналы. ( https://news.1rj.ru/str/addlist/leGMtamMrc81Y2Qy )
У нас новые участники! Теперь с нами 29 каналов!
P.S. для администраторов других каналов по роботизации, если есть желание подключиться, пишите в личку @zimichev
Предлагаем вам подборку каналов по роботизации.
По ссылке можно подписаться сразу на все каналы. ( https://news.1rj.ru/str/addlist/leGMtamMrc81Y2Qy )
У нас новые участники! Теперь с нами 29 каналов!
P.S. для администраторов других каналов по роботизации, если есть желание подключиться, пишите в личку @zimichev
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Робот для медицины
Распространение роботов повсеместно, открывает новые возможности, ставит амбициозные задачи и предъявляет высокие требования к выполнению заданий роботизированными комплексами.
Калифорнийский университет провел масштабное исследование по использованию гуманоидного робота для выполнения медицинских задач.
С помощью телеуправления роботы выполнял действия медицинского персонала на манекенах и тренажерых.
Описание процесса и данные по ссылке
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#humanoid #unitreeG1 #робот
Распространение роботов повсеместно, открывает новые возможности, ставит амбициозные задачи и предъявляет высокие требования к выполнению заданий роботизированными комплексами.
Калифорнийский университет провел масштабное исследование по использованию гуманоидного робота для выполнения медицинских задач.
С помощью телеуправления роботы выполнял действия медицинского персонала на манекенах и тренажерых.
Описание процесса и данные по ссылке
____________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#humanoid #unitreeG1 #робот
🔥1
Роботы на службе
Использование роботов по назначению: выполнение опасных, рутинных задач. Где как не на службе в армии им применение? Одно из таких применений представлено на видео.
Военнослужащие китайской армии активно проводят тренировки и боевое слаживание с использованием роботов, дронов.
Можно с уверенностью рассматривает взаимодействие человека и робота при выполнение важных, опасных задач.
Там где это оправданно, там где есть риск, там применяется мобильный робототехнический комплекс.
А совместное использование наземных и воздушных роботов только увеличивает шансы выполнить задачу.
___________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#робособака #робот
Использование роботов по назначению: выполнение опасных, рутинных задач. Где как не на службе в армии им применение? Одно из таких применений представлено на видео.
Военнослужащие китайской армии активно проводят тренировки и боевое слаживание с использованием роботов, дронов.
Можно с уверенностью рассматривает взаимодействие человека и робота при выполнение важных, опасных задач.
Там где это оправданно, там где есть риск, там применяется мобильный робототехнический комплекс.
А совместное использование наземных и воздушных роботов только увеличивает шансы выполнить задачу.
___________________________________
👉 Подпишись на канал про гуманоидных, бионических и сервисных роботов
#робособака #робот
🔥2😱2👎1