Рынок UUV заработал в 2020 $4 104,2 млн
По данным исследовательской компании P&S Intelligence, мировой рынок беспилотных подводных аппаратов (UUV) в 2020 году принес доход в размере $4 104,2 млн. Рынок стимулируется растущими потребностями в оборудовании для обеспечения безопасности на море, усовершенствованием систем подводной инспекции и увеличением расходов правительств на закупку UUV.
Во время пандемии COVID-19 были закрыты производственные предприятия, в том числе те, которые выпускают беспилотные подводные аппараты. Cнижение продаж негативно влияло на рынок вплоть до третьего квартала 2020 года. Однако, начиная с четвертого квартала, когда блокировки были сняты, производство возобновилось, а импорт и экспорт разрешили в нескольких странах, рынок начал постепенное восстановление.
UUV делятся на дистанционно управляемые подводные аппараты (ROV) и автономные подводные аппараты (AUV). Рынок AUV генерировал более высокий доход в период 2015-2020 г.г. и эта тенденция сохранится в течение 2021-2030 г.г. Автономные подводные аппараты широко используются для картирования морского дна перед созданием подводной нефтегазовой инфраструктуры. Это позволяет компаниям, занимающимся разведкой и добычей, легко и экономически эффективно устанавливать трубы и другое оборудование с минимальным воздействием на морскую среду.
Беспилотные подводные аппараты применяются в основном в оборонных, коммерческих и научно-исследовательских целях. До 2030 года самый быстрый рост будет наблюдаться в коммерческой сфере, поскольку UUV широко используются для картирования морского дна, глубоководных исследований, прокладки трубопроводов, морского бурения, прокладки кабелей и т.д.
Северная Америка доминировала на рынке UUV в 2020 году благодаря увеличению оборонного бюджета США и внедрению передовых технологий. Использование UUV региональными военно-морскими силами для морского наблюдения и обороны растет. Другими ключевыми областями применения этих аппаратов на континенте являются охрана портов и гаваней, обнаружение взрывчатых веществ и поиск мин.
Например, в феврале 2020 года Министерство обороны США заключило контракт с корпорацией Lockheed Martin на 12,3 млн долларов на разработку и демонстрацию сверхбольших UUV для Агентства перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA). Такие UUV необходимы для выполнения длительных миссий, где они будут нести тяжелую полезную нагрузку, чтобы уменьшить зависимость от различных типов логистических технологий и использования попутных судов.
Кроме того, в декабре 2019 года компания Saab AB получила контракт от шведского правительства на разработку самоходной морской мины на основе технологии UUV.
Ключевыми игроками на мировом рынке беспилотных подводных аппаратов исследователи называют Lockheed Martin Corporation, Teledyne Technologies Inc., Kongsberg Gruppen, Oceaneering International Inc., Saab AB, Subsea 7 S.A., The Boeing Company, Oceanserver Technology Inc. и Fugro.
https://robogeek.ru/analitika/intelligence-rynok-uuvs-zarabotal-v-2020-4-1042-mln
По данным исследовательской компании P&S Intelligence, мировой рынок беспилотных подводных аппаратов (UUV) в 2020 году принес доход в размере $4 104,2 млн. Рынок стимулируется растущими потребностями в оборудовании для обеспечения безопасности на море, усовершенствованием систем подводной инспекции и увеличением расходов правительств на закупку UUV.
Во время пандемии COVID-19 были закрыты производственные предприятия, в том числе те, которые выпускают беспилотные подводные аппараты. Cнижение продаж негативно влияло на рынок вплоть до третьего квартала 2020 года. Однако, начиная с четвертого квартала, когда блокировки были сняты, производство возобновилось, а импорт и экспорт разрешили в нескольких странах, рынок начал постепенное восстановление.
UUV делятся на дистанционно управляемые подводные аппараты (ROV) и автономные подводные аппараты (AUV). Рынок AUV генерировал более высокий доход в период 2015-2020 г.г. и эта тенденция сохранится в течение 2021-2030 г.г. Автономные подводные аппараты широко используются для картирования морского дна перед созданием подводной нефтегазовой инфраструктуры. Это позволяет компаниям, занимающимся разведкой и добычей, легко и экономически эффективно устанавливать трубы и другое оборудование с минимальным воздействием на морскую среду.
Беспилотные подводные аппараты применяются в основном в оборонных, коммерческих и научно-исследовательских целях. До 2030 года самый быстрый рост будет наблюдаться в коммерческой сфере, поскольку UUV широко используются для картирования морского дна, глубоководных исследований, прокладки трубопроводов, морского бурения, прокладки кабелей и т.д.
Северная Америка доминировала на рынке UUV в 2020 году благодаря увеличению оборонного бюджета США и внедрению передовых технологий. Использование UUV региональными военно-морскими силами для морского наблюдения и обороны растет. Другими ключевыми областями применения этих аппаратов на континенте являются охрана портов и гаваней, обнаружение взрывчатых веществ и поиск мин.
Например, в феврале 2020 года Министерство обороны США заключило контракт с корпорацией Lockheed Martin на 12,3 млн долларов на разработку и демонстрацию сверхбольших UUV для Агентства перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA). Такие UUV необходимы для выполнения длительных миссий, где они будут нести тяжелую полезную нагрузку, чтобы уменьшить зависимость от различных типов логистических технологий и использования попутных судов.
Кроме того, в декабре 2019 года компания Saab AB получила контракт от шведского правительства на разработку самоходной морской мины на основе технологии UUV.
Ключевыми игроками на мировом рынке беспилотных подводных аппаратов исследователи называют Lockheed Martin Corporation, Teledyne Technologies Inc., Kongsberg Gruppen, Oceaneering International Inc., Saab AB, Subsea 7 S.A., The Boeing Company, Oceanserver Technology Inc. и Fugro.
https://robogeek.ru/analitika/intelligence-rynok-uuvs-zarabotal-v-2020-4-1042-mln
robogeek.ru
Рынок UUV заработал в 2020 $4 104,2 млн
По данным исследовательской компании P&S Intelligence, мировой рынок беспилотных подводных аппаратов (UUV) в 2020 году принес доход в размере $4 104,2 млн. Рынок стимулируется растущими потребностями в оборудовании для обеспечения безопасности на море, у…
Trombia демонстрирует автономную уборочную машину на парковке аэропорта
Trombia Technologies тестирует автономного уборочного робота на базе своего оборудования для уборки Trombia Sweeper Attachment. Мобильный робот предназначен работы на закрытых территориях, таких как парковки. Trombia работает с одной из ведущих компаний по обслуживанию объектов ISS для запуска пилотного проекта на парковке Аэропорта Хельсинки.
За основу робота взята электрическая подметальная машина Trombia Free, которая является продуктом компании Trombia с 2015 года. Изначально эта подметальная машина продавалась как навесное оборудование для фронтального погрузчика, который теперь заменил автономно управляемый силовой агрегат.
Целью пилотного проекта является разработка автономных машин для уборки улиц, поддержки обслуживания объектов и безопасной работы в оживленных транспортных и промышленных зонах. На автостоянках возникают проблемы, связанные с безопасным перемещением между припаркованными автомобилями, движущимися транспортными средствами и пешеходами. Пилотный проект также позволит проверить, насколько хорошо Trombia Free может убирать без использования воды.
«Аэропорты работают практически круглосуточно, и чтобы удовлетворить потребности путешественников во всем мире, все зоны от парковки до терминала и выхода на посадку должны обеспечивать высокий уровень обслуживания. Во время эксперимента мы будем работать в непрерывном режиме, то есть робот будет работать в этих зонах и ночью», - говорит Антти Никканен, генеральный директор Trombia Technologies.
https://www.youtube.com/watch?v=H7hiJshRZKI
Пилот является частью проекта «Многоцелевая сервисная робототехника как операторский бизнес» (MURO), который осуществляется одним из ведущих европейских исследовательских институтов VTT при финансировании Business Finland.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/trombia-demonstriruet-avtonomnuyu-uborochnuyu-mashinu-na-parkovke-aeroporta
Trombia Technologies тестирует автономного уборочного робота на базе своего оборудования для уборки Trombia Sweeper Attachment. Мобильный робот предназначен работы на закрытых территориях, таких как парковки. Trombia работает с одной из ведущих компаний по обслуживанию объектов ISS для запуска пилотного проекта на парковке Аэропорта Хельсинки.
За основу робота взята электрическая подметальная машина Trombia Free, которая является продуктом компании Trombia с 2015 года. Изначально эта подметальная машина продавалась как навесное оборудование для фронтального погрузчика, который теперь заменил автономно управляемый силовой агрегат.
Целью пилотного проекта является разработка автономных машин для уборки улиц, поддержки обслуживания объектов и безопасной работы в оживленных транспортных и промышленных зонах. На автостоянках возникают проблемы, связанные с безопасным перемещением между припаркованными автомобилями, движущимися транспортными средствами и пешеходами. Пилотный проект также позволит проверить, насколько хорошо Trombia Free может убирать без использования воды.
«Аэропорты работают практически круглосуточно, и чтобы удовлетворить потребности путешественников во всем мире, все зоны от парковки до терминала и выхода на посадку должны обеспечивать высокий уровень обслуживания. Во время эксперимента мы будем работать в непрерывном режиме, то есть робот будет работать в этих зонах и ночью», - говорит Антти Никканен, генеральный директор Trombia Technologies.
https://www.youtube.com/watch?v=H7hiJshRZKI
Пилот является частью проекта «Многоцелевая сервисная робототехника как операторский бизнес» (MURO), который осуществляется одним из ведущих европейских исследовательских институтов VTT при финансировании Business Finland.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/trombia-demonstriruet-avtonomnuyu-uborochnuyu-mashinu-na-parkovke-aeroporta
YouTube
Trombia Autonomous Airport Parking Sweeper
Footage of the Trombia autonomous airport parking lot sweeper. https://trombia.com/
RAF расширит возможности роящихся беспилотников
Королевские ВВС Великобритании (Royal Air Force, RAF) расширяют свои планы на использование «роящихся беспилотников». 14 июля начальник службы заявил, что у него есть «футуристическое и амбициозное» видение их возможностей.
Выступая на конференции Air and Space Power Association's Global Air Chiefs в Лондоне, главный маршал авиации Майк Вигстон сказал, что проведенные испытания продемонстрировали потенциал этой технологии, и что ВВС Великобритании сейчас находятся на пути превращения этого потенциала в операционная реальность.
«С появлением роящихся беспилотников и боевых самолетов без экипажа мы стоим на пороге таких же глубоких изменений в воздушной войне, как и с появлением реактивных самолетов, - сказал Вигстон. - Наша 216-я эскадрилья по испытанию беспилотников, доказала, вне всякого сомнения, разрушительную и инновационную полезность роящихся беспилотников в рамках нашей программы Alvina..... Этот успех, достигнутый чуть более чем за год, указывает на полезность роящихся беспилотников. Я намерен в столь же короткий срок объявить о введении их в эксплуатацию, причем более чем одной эскадрильей».
Как отмечает Вигстон, испытания, проведенные 216 эскадрильей, включали демонстрацию роев из более чем 20 «сверхдешевых» дронов, действующих вместе против угрозы «с блестящим эффектом».
«Мы были сосредоточены на запутанной и подавляющей противовоздушной обороне, но мы уже обдумываем новые подрывные миссии, которые я оставлю вашему воображению», - сказал он.
https://robogeek.ru/voennaya-robototehnika/raf-rasshirit-vozmozhnosti-royaschihsya-bespilotnikov
Королевские ВВС Великобритании (Royal Air Force, RAF) расширяют свои планы на использование «роящихся беспилотников». 14 июля начальник службы заявил, что у него есть «футуристическое и амбициозное» видение их возможностей.
Выступая на конференции Air and Space Power Association's Global Air Chiefs в Лондоне, главный маршал авиации Майк Вигстон сказал, что проведенные испытания продемонстрировали потенциал этой технологии, и что ВВС Великобритании сейчас находятся на пути превращения этого потенциала в операционная реальность.
«С появлением роящихся беспилотников и боевых самолетов без экипажа мы стоим на пороге таких же глубоких изменений в воздушной войне, как и с появлением реактивных самолетов, - сказал Вигстон. - Наша 216-я эскадрилья по испытанию беспилотников, доказала, вне всякого сомнения, разрушительную и инновационную полезность роящихся беспилотников в рамках нашей программы Alvina..... Этот успех, достигнутый чуть более чем за год, указывает на полезность роящихся беспилотников. Я намерен в столь же короткий срок объявить о введении их в эксплуатацию, причем более чем одной эскадрильей».
Как отмечает Вигстон, испытания, проведенные 216 эскадрильей, включали демонстрацию роев из более чем 20 «сверхдешевых» дронов, действующих вместе против угрозы «с блестящим эффектом».
«Мы были сосредоточены на запутанной и подавляющей противовоздушной обороне, но мы уже обдумываем новые подрывные миссии, которые я оставлю вашему воображению», - сказал он.
https://robogeek.ru/voennaya-robototehnika/raf-rasshirit-vozmozhnosti-royaschihsya-bespilotnikov
robogeek.ru
RAF расширит возможности роящихся беспилотников
Королевские ВВС Великобритании (Royal Air Force, RAF) расширяют свои планы на использование «роящихся беспилотников». 14 июля начальник службы заявил, что у него есть «футуристическое и амбициозное» видение их возможностей.
В Сколтехе разработан новый метод обучения алгоритмов компьютерного зрения на ограниченных наборах данных
Ученые Сколтеха разработали метод обучения алгоритмов компьютерного зрения, повышающий точность обработки данных при наличии ограниченных исходных выборок. Благодаря новому методу решение различных задач дистанционного зондирования станет проще не только для компьютеров, но в перспективе и для пользователей данных. Результаты исследования опубликованы в журнале Remote Sensing.
Методы компьютерного зрения и машинного обучения уже давно используются при решении задач экологического мониторинга: с наиболее трудоемкими из них, которые к тому же подвержены человеческим ошибкам, алгоритмы справляются с большой легкостью. Однако проблема в том, что нейронную сеть сначала необходимо обучить, чтобы она могла, например, успешно различать породы деревьев в лесных массивах.
Существенное отличие спутниковых изображений от обычных фотографий, десятки которых можно ежеминутно делать на смартфон, заключается в том, что за один проход спутника можно получить не так много кадров, при этом не всегда с достаточным разрешением. Кроме того, на качество съемки влияет облачность. Получение достаточного количества хорошо размеченных изображений, пригодных для обучения нейронной сети, может оказаться крайне сложной задачей, для решения которой ученые и инженеры используют, в частности, методы аугментации изображений.
«Нейронная сеть – очень мощная система, требующая использования больших наборов обучающих данных для получения качественных результатов. К сожалению, при решении практических задач мы зачастую сталкиваемся с проблемой нехватки данных, поэтому специалистам по обработке данных приходится применять различные методы, чтобы искусственно увеличивать исходные выборки. Одним из самых популярных методов является аугментация данных – преобразование изображений для повышения вариативности выборки», − рассказывает один из авторов статьи, аспирант Сколтеха Сергей Нестерук.
Профессор Сколтеха Иван Оселедец и его коллеги разработали метод аугментации данных MixChannel, который можно применять к мультиспектральным спутниковым изображениям. В его основе лежит принцип подстановки данных: на место полосы в исходном изображении подставляется полоса полученного в другое время изображения того же участка земной поверхности.
Для проверки работы нового метода ученые использовали изображения бореальных хвойных и лиственничных лесов Архангельской области, полученные со спутника Sentinel-2. На них исследователи обучали сверточную нейронную сеть классифицировать данные типы лесов. «Прямой метод обучения классификационной модели на основе сверточной нейронной сети заключается в использовании набора спутниковых изображений заданной территории, полученных в течение активного вегетационного периода. Для создания обучающего набора данных используется фрагмент, выбранный случайным образом из крупного изображения, – отмечают авторы. – Однако, если проверять полученную модель на изображении, полученном в день, который не вошел в обучающий набор, точность модели может резко снижаться».
Поскольку над территорией Архангельской области часто присутствует облачность, пригодных для использования спутниковых снимков оказалось очень мало – всего шесть, но даже при такой ограниченной выборке новый метод по результатам тестирования на трех нейронных сетях превзошел самые современные решения. Как подчеркивают авторы, разработанный ими метод можно применять в сочетании с другими методами аугментации, что позволит получать еще больше обучающих данных.
Новый метод можно применять и для решения других задач, связанных с использованием данных дистанционного зондирования Земли, в частности, для экологических исследований, точного земледелия и любых других задач, где имеется ограниченное количество изображений со средним пространственным разрешением.
Ученые Сколтеха разработали метод обучения алгоритмов компьютерного зрения, повышающий точность обработки данных при наличии ограниченных исходных выборок. Благодаря новому методу решение различных задач дистанционного зондирования станет проще не только для компьютеров, но в перспективе и для пользователей данных. Результаты исследования опубликованы в журнале Remote Sensing.
Методы компьютерного зрения и машинного обучения уже давно используются при решении задач экологического мониторинга: с наиболее трудоемкими из них, которые к тому же подвержены человеческим ошибкам, алгоритмы справляются с большой легкостью. Однако проблема в том, что нейронную сеть сначала необходимо обучить, чтобы она могла, например, успешно различать породы деревьев в лесных массивах.
Существенное отличие спутниковых изображений от обычных фотографий, десятки которых можно ежеминутно делать на смартфон, заключается в том, что за один проход спутника можно получить не так много кадров, при этом не всегда с достаточным разрешением. Кроме того, на качество съемки влияет облачность. Получение достаточного количества хорошо размеченных изображений, пригодных для обучения нейронной сети, может оказаться крайне сложной задачей, для решения которой ученые и инженеры используют, в частности, методы аугментации изображений.
«Нейронная сеть – очень мощная система, требующая использования больших наборов обучающих данных для получения качественных результатов. К сожалению, при решении практических задач мы зачастую сталкиваемся с проблемой нехватки данных, поэтому специалистам по обработке данных приходится применять различные методы, чтобы искусственно увеличивать исходные выборки. Одним из самых популярных методов является аугментация данных – преобразование изображений для повышения вариативности выборки», − рассказывает один из авторов статьи, аспирант Сколтеха Сергей Нестерук.
Профессор Сколтеха Иван Оселедец и его коллеги разработали метод аугментации данных MixChannel, который можно применять к мультиспектральным спутниковым изображениям. В его основе лежит принцип подстановки данных: на место полосы в исходном изображении подставляется полоса полученного в другое время изображения того же участка земной поверхности.
Для проверки работы нового метода ученые использовали изображения бореальных хвойных и лиственничных лесов Архангельской области, полученные со спутника Sentinel-2. На них исследователи обучали сверточную нейронную сеть классифицировать данные типы лесов. «Прямой метод обучения классификационной модели на основе сверточной нейронной сети заключается в использовании набора спутниковых изображений заданной территории, полученных в течение активного вегетационного периода. Для создания обучающего набора данных используется фрагмент, выбранный случайным образом из крупного изображения, – отмечают авторы. – Однако, если проверять полученную модель на изображении, полученном в день, который не вошел в обучающий набор, точность модели может резко снижаться».
Поскольку над территорией Архангельской области часто присутствует облачность, пригодных для использования спутниковых снимков оказалось очень мало – всего шесть, но даже при такой ограниченной выборке новый метод по результатам тестирования на трех нейронных сетях превзошел самые современные решения. Как подчеркивают авторы, разработанный ими метод можно применять в сочетании с другими методами аугментации, что позволит получать еще больше обучающих данных.
Новый метод можно применять и для решения других задач, связанных с использованием данных дистанционного зондирования Земли, в частности, для экологических исследований, точного земледелия и любых других задач, где имеется ограниченное количество изображений со средним пространственным разрешением.
MDPI
MixChannel: Advanced Augmentation for Multispectral Satellite Images
Usage of multispectral satellite imaging data opens vast possibilities for monitoring and quantitatively assessing properties or objects of interest on a global scale. Machine learning and computer vision (CV) approaches show themselves as promising tools…
Aurora собирается выйти на биржу через слияние со SPAC
Компания Aurora Innovation Inc., создающая автономные автомобили, сегодня объявила о планах выхода на биржу путем слияния с Reinvent Technology Partners Y, компанией с «чистым чеком», поддерживаемой соучредителем LinkedIn Ридом Хоффманом и основателем Zynga Inc. Марком Пинкусом.
Ожидается, что слияние принесет Aurora около $977,5 млн. Это в дополнение к $1 млрд, который стартап привлекает в преддверии запланированного листинга на фондовой бирже от консорциума, в который входят Morgan Stanley, Index Ventures, Sequoia Capital и другие известные инвесторы.
Сделка позволяет компании Aurora выйти на биржу с начальной рыночной капитализацией в $13 млрд. Это значительно больше, чем последняя частная оценка компании в $10 млрд, которую она получила после слияния с Uber Technology Inc. в прошлом году. В результате той сделки гигант, предоставляющий услуги по перевозке пассажиров, получил 26% акций стартапа.
Компания Aurora из Питтсбурга разрабатывает набор технологий Aurora Driver, которые можно установить на автомобиль, чтобы он мог ориентироваться на дорогах без участия человека. Стартап предлагает не только программное обеспечение для автономного вождения, но и карты дорог, которые помогают программе ориентироваться с большей надежностью, вычислительные модули и датчики.
Ключевым компонентом Aurora Driver является технология, известная как частотно-модулированное непрерывное зондирование. Стартап получил технологию в результате пары приобретений, сделанных за последние два года.
Разработка комплексного стека автономного вождения, включающего специализированное оборудование и программное обеспечение, является ресурсоемким мероприятием. Для поддержки своей работы компания Aurora привлекла несколько крупных раундов финансирования от инвесторов до этого объявления о своих планах на фондовом рынке. Одним из таких раундов стало инвестирование $530 млн в 2019 году, когда долю в компании приобрела Amazon.
С учетом дополнительного капитала, который компания намерена привлечь посредством листинга на фондовой бирже, к моменту закрытия сделки у Aurora будет около $2,5 млрд наличными. Это даст стартапу достаточно средств для продолжения разработки своей системы автономного вождения.
Капитал также будет способствовать усилиям Aurora по коммерциализации своей технологии. Первоначально компания надеется вывести Aurora Driver на рынок грузовых автомобилей, а затем расширить его на другие рынки, включая доставку посылок и перевозку пассажиров.
После завершения слияния с Reinvent Technology Partners Y акции Aurora будут размещены на бирже Nasdaq. "Мы считаем, что Aurora будет первой, кто коммерциализирует технологию самоуправления на рынках грузовых и пассажирских перевозок в США благодаря своей ведущей в отрасли команде, технологиям и партнерским отношениям", - сказал в своем заявлении соучредитель Reinvent Technology Partners Y Марк Пинкус.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/aurora-sobiraetsya-vyiti-na-birzhu-cherez-sliyanie-so-spac
Компания Aurora Innovation Inc., создающая автономные автомобили, сегодня объявила о планах выхода на биржу путем слияния с Reinvent Technology Partners Y, компанией с «чистым чеком», поддерживаемой соучредителем LinkedIn Ридом Хоффманом и основателем Zynga Inc. Марком Пинкусом.
Ожидается, что слияние принесет Aurora около $977,5 млн. Это в дополнение к $1 млрд, который стартап привлекает в преддверии запланированного листинга на фондовой бирже от консорциума, в который входят Morgan Stanley, Index Ventures, Sequoia Capital и другие известные инвесторы.
Сделка позволяет компании Aurora выйти на биржу с начальной рыночной капитализацией в $13 млрд. Это значительно больше, чем последняя частная оценка компании в $10 млрд, которую она получила после слияния с Uber Technology Inc. в прошлом году. В результате той сделки гигант, предоставляющий услуги по перевозке пассажиров, получил 26% акций стартапа.
Компания Aurora из Питтсбурга разрабатывает набор технологий Aurora Driver, которые можно установить на автомобиль, чтобы он мог ориентироваться на дорогах без участия человека. Стартап предлагает не только программное обеспечение для автономного вождения, но и карты дорог, которые помогают программе ориентироваться с большей надежностью, вычислительные модули и датчики.
Ключевым компонентом Aurora Driver является технология, известная как частотно-модулированное непрерывное зондирование. Стартап получил технологию в результате пары приобретений, сделанных за последние два года.
Разработка комплексного стека автономного вождения, включающего специализированное оборудование и программное обеспечение, является ресурсоемким мероприятием. Для поддержки своей работы компания Aurora привлекла несколько крупных раундов финансирования от инвесторов до этого объявления о своих планах на фондовом рынке. Одним из таких раундов стало инвестирование $530 млн в 2019 году, когда долю в компании приобрела Amazon.
С учетом дополнительного капитала, который компания намерена привлечь посредством листинга на фондовой бирже, к моменту закрытия сделки у Aurora будет около $2,5 млрд наличными. Это даст стартапу достаточно средств для продолжения разработки своей системы автономного вождения.
Капитал также будет способствовать усилиям Aurora по коммерциализации своей технологии. Первоначально компания надеется вывести Aurora Driver на рынок грузовых автомобилей, а затем расширить его на другие рынки, включая доставку посылок и перевозку пассажиров.
После завершения слияния с Reinvent Technology Partners Y акции Aurora будут размещены на бирже Nasdaq. "Мы считаем, что Aurora будет первой, кто коммерциализирует технологию самоуправления на рынках грузовых и пассажирских перевозок в США благодаря своей ведущей в отрасли команде, технологиям и партнерским отношениям", - сказал в своем заявлении соучредитель Reinvent Technology Partners Y Марк Пинкус.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/aurora-sobiraetsya-vyiti-na-birzhu-cherez-sliyanie-so-spac
robogeek.ru
Aurora собирается выйти на биржу через слияние со SPAC
Компания Aurora Innovation Inc., создающая автономные автомобили, сегодня объявила о планах выхода на биржу путем слияния с Reinvent Technology Partners Y, компанией с «чистым чеком», поддерживаемой соучредителем LinkedIn Ридом Хоффманом и основателем Zynga…
Полиция Дубая будет использовать беспилотники для реагирования на преступления
Квадрокоптеры, поставляемые израильской компанией Airobotics, будут работать с базовых станций во время проведения выставки Expo 2020, которая стартует в октябре этого года и станет третьим по величине событием в мире после Олимпийских игр и Чемпионата мира по футболу.
Согласно твиту правителя Дубая шейха Мохаммеда бин Рашида Аль Мактума, беспилотники сократят время реагирования полиции с 4,4 минут до 1 минуты.
Каждая база имеет раздвижную крышу, через которую дроны взлетают и возвращаются. Беспилотники могут выполнять запрограммированное патрулирование или быть отправлены в определенное место для осмотра оператором места происшествия или слежки за подозрительным человеком или автомобилем с последующей передачей данных другим полицейским подразделениям.
Квадрокоптеры шириной 1,8 метра больше, чем потребительские беспилотники. Базовая станция обеспечивает связь и включает в себя роботизированный манипулятор для замены батарей дрона, что позволяет ему приземляться и взлетать без задержки на подзарядку.
Беспилотники от Airobotics уже используются на различных объектах в нескольких странах, но для охраны общественного порядка в масштабах города они применяются впервые. В некоторых местах они обеспечивают безопасность, в других дроны выполняют промышленные задачи, например, ежедневно мониторят запасы угля или фосфатов на шахтах.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/politsiya-dubaya-budet-ispolzovat-bespilotniki-dlya-reagirovaniya-na-prestupleniya
Квадрокоптеры, поставляемые израильской компанией Airobotics, будут работать с базовых станций во время проведения выставки Expo 2020, которая стартует в октябре этого года и станет третьим по величине событием в мире после Олимпийских игр и Чемпионата мира по футболу.
Согласно твиту правителя Дубая шейха Мохаммеда бин Рашида Аль Мактума, беспилотники сократят время реагирования полиции с 4,4 минут до 1 минуты.
Каждая база имеет раздвижную крышу, через которую дроны взлетают и возвращаются. Беспилотники могут выполнять запрограммированное патрулирование или быть отправлены в определенное место для осмотра оператором места происшествия или слежки за подозрительным человеком или автомобилем с последующей передачей данных другим полицейским подразделениям.
Квадрокоптеры шириной 1,8 метра больше, чем потребительские беспилотники. Базовая станция обеспечивает связь и включает в себя роботизированный манипулятор для замены батарей дрона, что позволяет ему приземляться и взлетать без задержки на подзарядку.
Беспилотники от Airobotics уже используются на различных объектах в нескольких странах, но для охраны общественного порядка в масштабах города они применяются впервые. В некоторых местах они обеспечивают безопасность, в других дроны выполняют промышленные задачи, например, ежедневно мониторят запасы угля или фосфатов на шахтах.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/politsiya-dubaya-budet-ispolzovat-bespilotniki-dlya-reagirovaniya-na-prestupleniya
robogeek.ru
Полиция Дубая будет использовать беспилотники для реагирования на преступления
Квадрокоптеры, поставляемые израильской компанией Airobotics, будут работать с базовых станций во время проведения выставки Expo 2020, которая стартует в октябре этого года и станет третьим по величине событием в мире после Олимпийских игр и Чемпионата мира…
Ozon запускает собственную робототехническую лабораторию в Иннополисе
В городе высоких технологий в Республике Татарстан команда инженеров Ozon будет работать над созданием новых решений для роботизации фулфилмент-центров и всех звеньев логистической цепочки поставок.
Руководителем лаборатории назначен Салимжан Гафуров, ранее возглавлявший лабораторию автономных транспортных средств Центра технологий компонентов робототехники и мехатроники Университета Иннополис. Под его руководством команда из 40 инженеров будет работать над созданием решений для роботизации фулфилмент-центров и сортировочных хабов, робототехнических систем для эффективного хранения, обработки и доставки заказов, которые позволяют повысить продуктивность работы складов и снизить физическую нагрузку на персонал. Также решения коснутся и других этапов логистической цепи поставок, в том числе «последней мили».
«E-commerce невозможен без логистической инфраструктуры и технологических решений для ее эффективной работы. Сегодня у нас свыше 250 тыс. кв. м фулфилмент-площадей, более 50 сортировочных центров по всей стране, а число брендированных точек выдачи заказов превысило 12 тыс. В среднесрочной перспективе фулфилмент-площади Ozon вырастут до 1 млн кв. м, а мощности сортировочных хабов и последней мили увеличатся в разы. Собственные разработки в сфере роботизации логистики позволят в перспективе сделать работу цепи поставок гораздо эффективнее и задать стандарты для всего рынка e-commerce. Сейчас в нашей лаборатории уже почти 40 инженеров-робототехников, и по мере развития команда будет расширяться», — говорит Антон Степаненко, технический директор Ozon.
Лаборатория Ozon расположится на территории особой экономической зоны Иннополис и подала заявку на получение статуса партнера ОЭЗ. Помимо этого, совместно с Университетом Иннополис лаборатория робототехники Ozon планирует запускать инициативы для развития науки и высоких технологий.
«Татарстан является инвестиционно-привлекательным регионом для федеральных онлайн-игроков, которые развивают здесь свои логистические хабы. Мы приветствуем принятие компанией Ozon решения об открытии центра разработки в Иннополисе, где возможно не только прирасти командой крутых специалистов, в том числе выпускников Университета Иннополис, но и организовать тестирование своих технологических решений. Со своей стороны готовы оказать всестороннюю поддержку для эффективной работы нового центра», — отметил Роман Шайхутдинов, Заместитель Премьер-министра Республики Татарстан.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/ozon-zapuskaet-sobstvennuyu-robototehnicheskuyu-laboratoriyu-v-innopolise
В городе высоких технологий в Республике Татарстан команда инженеров Ozon будет работать над созданием новых решений для роботизации фулфилмент-центров и всех звеньев логистической цепочки поставок.
Руководителем лаборатории назначен Салимжан Гафуров, ранее возглавлявший лабораторию автономных транспортных средств Центра технологий компонентов робототехники и мехатроники Университета Иннополис. Под его руководством команда из 40 инженеров будет работать над созданием решений для роботизации фулфилмент-центров и сортировочных хабов, робототехнических систем для эффективного хранения, обработки и доставки заказов, которые позволяют повысить продуктивность работы складов и снизить физическую нагрузку на персонал. Также решения коснутся и других этапов логистической цепи поставок, в том числе «последней мили».
«E-commerce невозможен без логистической инфраструктуры и технологических решений для ее эффективной работы. Сегодня у нас свыше 250 тыс. кв. м фулфилмент-площадей, более 50 сортировочных центров по всей стране, а число брендированных точек выдачи заказов превысило 12 тыс. В среднесрочной перспективе фулфилмент-площади Ozon вырастут до 1 млн кв. м, а мощности сортировочных хабов и последней мили увеличатся в разы. Собственные разработки в сфере роботизации логистики позволят в перспективе сделать работу цепи поставок гораздо эффективнее и задать стандарты для всего рынка e-commerce. Сейчас в нашей лаборатории уже почти 40 инженеров-робототехников, и по мере развития команда будет расширяться», — говорит Антон Степаненко, технический директор Ozon.
Лаборатория Ozon расположится на территории особой экономической зоны Иннополис и подала заявку на получение статуса партнера ОЭЗ. Помимо этого, совместно с Университетом Иннополис лаборатория робототехники Ozon планирует запускать инициативы для развития науки и высоких технологий.
«Татарстан является инвестиционно-привлекательным регионом для федеральных онлайн-игроков, которые развивают здесь свои логистические хабы. Мы приветствуем принятие компанией Ozon решения об открытии центра разработки в Иннополисе, где возможно не только прирасти командой крутых специалистов, в том числе выпускников Университета Иннополис, но и организовать тестирование своих технологических решений. Со своей стороны готовы оказать всестороннюю поддержку для эффективной работы нового центра», — отметил Роман Шайхутдинов, Заместитель Премьер-министра Республики Татарстан.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/ozon-zapuskaet-sobstvennuyu-robototehnicheskuyu-laboratoriyu-v-innopolise
robogeek.ru
Ozon запускает собственную робототехническую лабораторию в Иннополисе
В городе высоких технологий в Республике Татарстан команда инженеров Ozon будет работать над созданием новых решений для роботизации фулфилмент-центров и всех звеньев логистической цепочки поставок.
ABB приобретает ASTI Mobile Robotics Group, производителя автономных мобильных роботов
Сегодня компания ABB объявила о приобретении ASTI Mobile Robotics Group (ASTI), ведущего мирового производителя автономных мобильных роботов (autonomous mobile robot, сокр. AMR). У ASTI широкий портфель решений во всех основных сферах применения, работающих на базе комплекса программного обеспечения компании. Это приобретение позволит расширить рыночное предложение ABB в области робототехники и автоматизации, которая станет единственной компанией с полной линейкой решений для следующего поколения гибкой автоматизации.
Приобретение ASTI – ключевой этап реализации стратегии по неорганическому росту бизнеса ABB. Соответствующие документы были подписаны 19 июля. Ожидается, что сделка завершится в середине лета 2021 года. Обе стороны согласились не разглашать ее финансовые детали.
Линейка автономных мобильных роботов ASTI включает автономные буксировщики, решения для доставки грузов оператору, перевозчики товаров и транспортеры коробок, а также комплексное программное обеспечение, в том числе решения по навигации и контролю транспортных средств, управлению автопарком и заказами, а также облачные системы отслеживания.
Они будут интегрированы с портфелем роботов, решениями по промышленной автоматизации, модульными решениями и пакетом программного обеспечения компании ABB, включая программу по моделированию и программированию RobotStudio, создав уникальный и всеобъемлющий портфель решений по автоматизации для заказчиков ABB.
Согласно внутреннему анализу ABB, к 2025 году глобальные продажи направления AMR достигнут примерно 14 млрд долларов при среднегодовом темпе роста около 20%. ABB планирует расширить продажи и сервисную поддержку AMR во всем мире до 53 стран.
https://robogeek.ru/novosti-kompanii/abb-priobretaet-asti-mobile-robotics-group-veduschego-proizvoditelya-avtonomnyh-mobilnyh-robotov
Сегодня компания ABB объявила о приобретении ASTI Mobile Robotics Group (ASTI), ведущего мирового производителя автономных мобильных роботов (autonomous mobile robot, сокр. AMR). У ASTI широкий портфель решений во всех основных сферах применения, работающих на базе комплекса программного обеспечения компании. Это приобретение позволит расширить рыночное предложение ABB в области робототехники и автоматизации, которая станет единственной компанией с полной линейкой решений для следующего поколения гибкой автоматизации.
Приобретение ASTI – ключевой этап реализации стратегии по неорганическому росту бизнеса ABB. Соответствующие документы были подписаны 19 июля. Ожидается, что сделка завершится в середине лета 2021 года. Обе стороны согласились не разглашать ее финансовые детали.
Линейка автономных мобильных роботов ASTI включает автономные буксировщики, решения для доставки грузов оператору, перевозчики товаров и транспортеры коробок, а также комплексное программное обеспечение, в том числе решения по навигации и контролю транспортных средств, управлению автопарком и заказами, а также облачные системы отслеживания.
Они будут интегрированы с портфелем роботов, решениями по промышленной автоматизации, модульными решениями и пакетом программного обеспечения компании ABB, включая программу по моделированию и программированию RobotStudio, создав уникальный и всеобъемлющий портфель решений по автоматизации для заказчиков ABB.
Согласно внутреннему анализу ABB, к 2025 году глобальные продажи направления AMR достигнут примерно 14 млрд долларов при среднегодовом темпе роста около 20%. ABB планирует расширить продажи и сервисную поддержку AMR во всем мире до 53 стран.
https://robogeek.ru/novosti-kompanii/abb-priobretaet-asti-mobile-robotics-group-veduschego-proizvoditelya-avtonomnyh-mobilnyh-robotov
robogeek.ru
ABB приобретает ASTI Mobile Robotics Group, ведущего производителя автономных мобильных роботов
Сегодня компания ABB объявила о приобретении ASTI Mobile Robotics Group (ASTI), ведущего мирового производителя автономных мобильных роботов (autonomous mobile robot, сокр. AMR).
Беспилотные автомобили будут доступны на платформе Lyft в Майами и Остине
К концу года клиенты Lyft в Майами смогут вызвать роботакси от стартапа Argo AI, поддерживаемого компаниями Ford и Volkswagen. А в следующем году это смогут сделать пользователи из Остина, штат Техас.
В течение нескольких лет Ford обещал, что к 2021 году запустит полномасштабный бизнес по производству автономных транспортных средств. Позже этот срок был перенесен на 2022 год из-за пандемии коронавируса. Компания также заявила, что для реализации своих коммерческих амбиций будет использовать специально созданный автономный автомобиль без руля и педалей.
Представитель Argo AI сообщил, что изначально размер автопарка будет «скромным»: к следующему году в обоих городах в совокупности будет «менее 100 автомобилей». Но компания заявляет, что «закладывает основу» для развертывания 1000 автономных транспортных средств в течение следующих пяти лет.
К концу года автономные автомобили Argo будут доступны на платформе Lyft в Майами, где Argo тестирует свои технологии в течение последних нескольких лет. Если клиенты Lyft находятся в определенной географической зоне, им будет предложено поехать на автономном транспортном средстве до места назначения. В этих автомобилях будут находиться два оператора безопасности на передних сидениях.
Это объявление также свидетельствует о том, что, несмотря на продажу своего бизнеса по производству беспилотных автомобилей компании Toyota в начале этого года, Lyft все еще заинтересована в том, чтобы остаться в индустрии. Компания уже занимается организацией поездок на беспилотных автомобилях в Лас-Вегасе совместно с Aptiv и в Фениксе совместно с Waymo.
Lyft не просто пассивный игрок в этой сделке. Компании подписали «соглашение о доступе к сети», в соответствии с которым Lyft получит 2,5% акций Argo в обмен на данные компании о поездках на беспилотных автомобилях. Ford, Argo и Lyft заявляют, что они будут использовать данные чтобы выяснить, как развивать полномасштабный бизнес роботакси.
Это может оказаться довольно прибыльным для Lyft, если Argo выполнит свои планы по выпуску акций на сумму 7 миллиардов долларов. Согласно Bloomberg, стартап может пойти по традиционному пути первичного публичного размещения акций или попытаться осуществить слияние со SPAC. В 2017 году Ford инвестировал в Argo 1 миллиард долларов, а в VW прошлом году вложил 2,6 миллиарда долларов.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/bespilotnye-avtomobili-ford-budut-dostupny-na-platforme-lyft-v-maiami-i-ostine
К концу года клиенты Lyft в Майами смогут вызвать роботакси от стартапа Argo AI, поддерживаемого компаниями Ford и Volkswagen. А в следующем году это смогут сделать пользователи из Остина, штат Техас.
В течение нескольких лет Ford обещал, что к 2021 году запустит полномасштабный бизнес по производству автономных транспортных средств. Позже этот срок был перенесен на 2022 год из-за пандемии коронавируса. Компания также заявила, что для реализации своих коммерческих амбиций будет использовать специально созданный автономный автомобиль без руля и педалей.
Представитель Argo AI сообщил, что изначально размер автопарка будет «скромным»: к следующему году в обоих городах в совокупности будет «менее 100 автомобилей». Но компания заявляет, что «закладывает основу» для развертывания 1000 автономных транспортных средств в течение следующих пяти лет.
К концу года автономные автомобили Argo будут доступны на платформе Lyft в Майами, где Argo тестирует свои технологии в течение последних нескольких лет. Если клиенты Lyft находятся в определенной географической зоне, им будет предложено поехать на автономном транспортном средстве до места назначения. В этих автомобилях будут находиться два оператора безопасности на передних сидениях.
Это объявление также свидетельствует о том, что, несмотря на продажу своего бизнеса по производству беспилотных автомобилей компании Toyota в начале этого года, Lyft все еще заинтересована в том, чтобы остаться в индустрии. Компания уже занимается организацией поездок на беспилотных автомобилях в Лас-Вегасе совместно с Aptiv и в Фениксе совместно с Waymo.
Lyft не просто пассивный игрок в этой сделке. Компании подписали «соглашение о доступе к сети», в соответствии с которым Lyft получит 2,5% акций Argo в обмен на данные компании о поездках на беспилотных автомобилях. Ford, Argo и Lyft заявляют, что они будут использовать данные чтобы выяснить, как развивать полномасштабный бизнес роботакси.
Это может оказаться довольно прибыльным для Lyft, если Argo выполнит свои планы по выпуску акций на сумму 7 миллиардов долларов. Согласно Bloomberg, стартап может пойти по традиционному пути первичного публичного размещения акций или попытаться осуществить слияние со SPAC. В 2017 году Ford инвестировал в Argo 1 миллиард долларов, а в VW прошлом году вложил 2,6 миллиарда долларов.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/bespilotnye-avtomobili-ford-budut-dostupny-na-platforme-lyft-v-maiami-i-ostine
robogeek.ru
Беспилотные автомобили Ford будут доступны на платформе Lyft в Майами и Остине
К концу года клиенты Lyft в Майами смогут вызвать роботакси от стартапа Argo AI, поддерживаемого компаниями Ford и Volkswagen. А в следующем году это смогут сделать пользователи из Остина, штат Техас.
Королевская морская пехота Великобритании провела учения с различными типами беспилотников
Беспилотные системы были развернуты в рамках учений в Камбрии и Дорсете, и им были поручены различные задачи, начиная от разведывательных операций и доставки припасов солдатам до выявления и отслеживания целей.
Рой беспилотников управлялся как единое автономно управляемое устройство с одной наземной станции. Системы работали вместе, обмениваясь данными со своих датчиков по единой сети связи. Например, дроны могли обмениваться информацией друг с другом и использовать сложные алгоритмы для точного обнаружения, идентификации и отслеживания целей. Испытание под названием Autonomous Advance Force 4.0 было объявлено первым шагом на пути к интеграции передовых технологий в вооруженные силы.
«Только продолжая экспериментировать с новейшими технологиями и инновациями, мы можем должным образом подготовить наших людей к вызовам будущего, - сказал старший офицер Королевского флота Тони Радакин. - Autonomous Advance Force 4.0 проверяет, как гибридные силы могут действовать на поле боя, а элитные королевские морские коммандос расширяют свои возможности с помощью роя дронов».
В ходе эксперимента ударные группы Королевской морской пехоты на земле смогли использовать беспилотники Malloy, способные поднимать до 68 килограммов, для доставки различных грузов, от боеприпасов до крови для боевых медиков. Другой беспилотник под названием Ghost, сверхтихий мини-вертолет, использовался для получения тепловых изображений и видеозаписей, а также выполнял задачу по поиску целей.
Аналогичным образом были развернуты подводные системы для обнаружения мин и препятствий. Автономное морское судно под названием Madfox проводило разведывательные операции и патрулирование, чтобы подготовить почву для выхода солдат на берег.
В состав роя также входили беспилотники Cobra - летающая система с трехметровым размахом крыльев, используемая для идентификации и отслеживания целей. Завершающим звеном была система Tactical Precision Strike, которая способна подлетать к цели и ждать, пока человек-оператор не укажет ее для атаки барражирующим боеприпасом.
Недавно были обнародованы новые планы модернизации вооруженных сил Великобритании на ближайшее десятилетие, а также бюджет в размере 24 млрд фунтов стерлингов (33 млрд долларов США) на следующие четыре года. Искусственный интеллект и автономные возможности с поддержкой ИИ были представлены как важнейшее условие модернизации.
Не менее 2 миллиардов фунтов стерлингов (2,7 миллиарда долларов) было выделено на расширение возможностей беспилотников, причем системы без экипажа рассматриваются как ключевой инструмент для проникновения на опасные вражеские территории, обеспечивая безопасность людей, а также играя важную роль в пополнении запасов и оказании помощи войскам даже в сложных условиях.
Ожидается, что после экспериментов в Великобритании Autonomous Advance Force 4.0 продолжится в США в конце этого года в калифорнийской пустыне, чтобы опробовать все более сложные среды и сценарии.
https://robogeek.ru/voennaya-robototehnika/korolevskaya-morskaya-pehota-velikobritanii-provela-ucheniya-s-razlichnymi-tipami-bespilotnikov
Беспилотные системы были развернуты в рамках учений в Камбрии и Дорсете, и им были поручены различные задачи, начиная от разведывательных операций и доставки припасов солдатам до выявления и отслеживания целей.
Рой беспилотников управлялся как единое автономно управляемое устройство с одной наземной станции. Системы работали вместе, обмениваясь данными со своих датчиков по единой сети связи. Например, дроны могли обмениваться информацией друг с другом и использовать сложные алгоритмы для точного обнаружения, идентификации и отслеживания целей. Испытание под названием Autonomous Advance Force 4.0 было объявлено первым шагом на пути к интеграции передовых технологий в вооруженные силы.
«Только продолжая экспериментировать с новейшими технологиями и инновациями, мы можем должным образом подготовить наших людей к вызовам будущего, - сказал старший офицер Королевского флота Тони Радакин. - Autonomous Advance Force 4.0 проверяет, как гибридные силы могут действовать на поле боя, а элитные королевские морские коммандос расширяют свои возможности с помощью роя дронов».
В ходе эксперимента ударные группы Королевской морской пехоты на земле смогли использовать беспилотники Malloy, способные поднимать до 68 килограммов, для доставки различных грузов, от боеприпасов до крови для боевых медиков. Другой беспилотник под названием Ghost, сверхтихий мини-вертолет, использовался для получения тепловых изображений и видеозаписей, а также выполнял задачу по поиску целей.
Аналогичным образом были развернуты подводные системы для обнаружения мин и препятствий. Автономное морское судно под названием Madfox проводило разведывательные операции и патрулирование, чтобы подготовить почву для выхода солдат на берег.
В состав роя также входили беспилотники Cobra - летающая система с трехметровым размахом крыльев, используемая для идентификации и отслеживания целей. Завершающим звеном была система Tactical Precision Strike, которая способна подлетать к цели и ждать, пока человек-оператор не укажет ее для атаки барражирующим боеприпасом.
Недавно были обнародованы новые планы модернизации вооруженных сил Великобритании на ближайшее десятилетие, а также бюджет в размере 24 млрд фунтов стерлингов (33 млрд долларов США) на следующие четыре года. Искусственный интеллект и автономные возможности с поддержкой ИИ были представлены как важнейшее условие модернизации.
Не менее 2 миллиардов фунтов стерлингов (2,7 миллиарда долларов) было выделено на расширение возможностей беспилотников, причем системы без экипажа рассматриваются как ключевой инструмент для проникновения на опасные вражеские территории, обеспечивая безопасность людей, а также играя важную роль в пополнении запасов и оказании помощи войскам даже в сложных условиях.
Ожидается, что после экспериментов в Великобритании Autonomous Advance Force 4.0 продолжится в США в конце этого года в калифорнийской пустыне, чтобы опробовать все более сложные среды и сценарии.
https://robogeek.ru/voennaya-robototehnika/korolevskaya-morskaya-pehota-velikobritanii-provela-ucheniya-s-razlichnymi-tipami-bespilotnikov
robogeek.ru
Королевская морская пехота Великобритании провела учения с различными типами беспилотников
Беспилотные системы были развернуты в рамках учений в Камбрии и Дорсете, и им были поручены различные задачи, начиная от разведывательных операций и доставки припасов солдатам до выявления и отслеживания целей.
По данным Technavio мировой рынок коллаборативных роботов вырастет на $1,09 млрд к 2025 году . Это значительное замедление темпов роста рынка по сравнению с оценками роста в 2020 году из-за влияния пандемии COVID-19. Тем не менее здоровый рост продолжится в течение всего прогнозного периода 2020-2025 г.г., и ожидается, что рынок будет расти с CAGR 16,08%.
Monarch Tractor развернет свой электрический автономный трактор на фермах в Орегоне
Трактор будет использоваться для автоматизации конкретных задач по уходу за черничными полями, что позволит сократить использование дизельного топлива и повысить производительность труда. Кроме того, в сотрудничестве с Государственным университетом штата Орегон компании Hopville Farms и Monarch Tractor будут работать над созданием платформы для сбора данных с полей, которая, как ожидается, позволит улучшить агрономические практики.
«Monarch Tractor продолжает ускорять внедрение устойчивых методов ведения сельского хозяйства, помогая фермерам достигать экологических и экономических целей, - сказал Правин Пенметса, соучредитель и генеральный директор Monarch Tractor. - При поддержке Министерства сельского хозяйства США мы рады объединиться с компанией Hopville Farms и продолжить наше стремление к инновациям в сельскохозяйственном секторе».
Стратегический альянс Monarch Tractor и Hopville Farms стал возможен благодаря Службе охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США. Организация выбрала Hopville Farms для финансирования по программе Conservation Innovation Grant для интеграции и тестирования автономного электрического трактора.
«Monarch Tractor - идеальный партнер благодаря общему подходу к решению проблем, с которыми сегодня сталкиваются фермеры, - сказал Джим Хоффманн, владелец Hopville Farms. - Мы стремимся внедрить технологию Monarch в нашу деятельность, поскольку ее автономные возможности помогут повысить производительность труда, а электрификация уменьшит наш углеродный след».
Как заявляет разработчик, Monarch Tractor - это первый трактор, предлагающий комплексную электрификацию, автоматизацию и анализ данных, и который способствует устойчивому ведению сельского хозяйства, повышает эффективность и безопасность, а также максимизирует прибыльность для фермеров
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/monarch-tractor-razvernet-svoi-elektricheskii-avtonomnyi-traktor-na-fermah-v-oregone
Трактор будет использоваться для автоматизации конкретных задач по уходу за черничными полями, что позволит сократить использование дизельного топлива и повысить производительность труда. Кроме того, в сотрудничестве с Государственным университетом штата Орегон компании Hopville Farms и Monarch Tractor будут работать над созданием платформы для сбора данных с полей, которая, как ожидается, позволит улучшить агрономические практики.
«Monarch Tractor продолжает ускорять внедрение устойчивых методов ведения сельского хозяйства, помогая фермерам достигать экологических и экономических целей, - сказал Правин Пенметса, соучредитель и генеральный директор Monarch Tractor. - При поддержке Министерства сельского хозяйства США мы рады объединиться с компанией Hopville Farms и продолжить наше стремление к инновациям в сельскохозяйственном секторе».
Стратегический альянс Monarch Tractor и Hopville Farms стал возможен благодаря Службе охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США. Организация выбрала Hopville Farms для финансирования по программе Conservation Innovation Grant для интеграции и тестирования автономного электрического трактора.
«Monarch Tractor - идеальный партнер благодаря общему подходу к решению проблем, с которыми сегодня сталкиваются фермеры, - сказал Джим Хоффманн, владелец Hopville Farms. - Мы стремимся внедрить технологию Monarch в нашу деятельность, поскольку ее автономные возможности помогут повысить производительность труда, а электрификация уменьшит наш углеродный след».
Как заявляет разработчик, Monarch Tractor - это первый трактор, предлагающий комплексную электрификацию, автоматизацию и анализ данных, и который способствует устойчивому ведению сельского хозяйства, повышает эффективность и безопасность, а также максимизирует прибыльность для фермеров
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/monarch-tractor-razvernet-svoi-elektricheskii-avtonomnyi-traktor-na-fermah-v-oregone
robogeek.ru
Monarch Tractor развернет свой электрический автономный трактор на фермах в Орегоне
Трактор будет использоваться для автоматизации конкретных задач по уходу за черничными полями, что позволит сократить использование дизельного топлива и повысить производительность труда. Кроме того, в сотрудничестве с Государственным университетом штата…
Компания Intrinsic стремится упростить использование промышленных роботов
Более пяти лет команда разрабатывала и тестировала управляющее программное обеспечение в рамках проекта X moonshot компании Alphabet, цель которого сделать промышленных роботов умнее и проще в использовании. Теперь проект перерос в новую компанию под названием Intrinsic.
Intrinsic держится подальше от дорогостоящей сферы создания собственного оборудования и концентрируется на разработке ПО и инструментов ИИ, которые используют данные датчиков промышленных роботов, чтобы позволить им «чувствовать, учиться и быстро адаптироваться к реальному миру».
Согласно сообщению в блоге нового генерального директора компании Венди Тан Уайт, идея заключается в том, чтобы использовать ноу-хау Alphabet в области разработки программного обеспечения для упрощения использования, повышения гибкости и снижения стоимости промышленных роботов.
В течение последних пяти лет команда Intrinsic изучала способы наделить ботов, которые собирают автомобили или потребительские технологические товары на современных производственных линиях, способностью «чувствовать, обучаться и автоматически вносить коррективы по мере выполнения задач, чтобы они могли работать в более широком диапазоне условий и приложений».
Разработчики работали с внешними партнерами, а также с широким сообществом Alphabet для тестирования программных продуктов команды, которые предназначены для обучения промышленных роботов с использованием таких инструментов, как глубокое обучение, планирование движения, управление силой, автоматизированное восприятие, обучение с подкреплением и моделирование.
https://www.youtube.com/watch?v=j9mN0ek9GlA&t=58s
Например, эта методика помогла команде научить роботизированную руку вставлять три типа разъемов питания в нужные порты на плате всего за два часа, в то время как у опытных программистов могли уйти сотни часов на создание кода, необходимого для обучения робота выполнению этой задачи. В другой разработке команда роботов работала вместе, чтобы собрать предмет мебели. А в другом испытании четыре бота использовали программное обеспечение Intrinsic для создания деревянных элементов архитектурного проекта.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/kompaniya-intrinsic-stremitsya-uprostit-ispolzovanie-promyshlennyh-robotov
Более пяти лет команда разрабатывала и тестировала управляющее программное обеспечение в рамках проекта X moonshot компании Alphabet, цель которого сделать промышленных роботов умнее и проще в использовании. Теперь проект перерос в новую компанию под названием Intrinsic.
Intrinsic держится подальше от дорогостоящей сферы создания собственного оборудования и концентрируется на разработке ПО и инструментов ИИ, которые используют данные датчиков промышленных роботов, чтобы позволить им «чувствовать, учиться и быстро адаптироваться к реальному миру».
Согласно сообщению в блоге нового генерального директора компании Венди Тан Уайт, идея заключается в том, чтобы использовать ноу-хау Alphabet в области разработки программного обеспечения для упрощения использования, повышения гибкости и снижения стоимости промышленных роботов.
В течение последних пяти лет команда Intrinsic изучала способы наделить ботов, которые собирают автомобили или потребительские технологические товары на современных производственных линиях, способностью «чувствовать, обучаться и автоматически вносить коррективы по мере выполнения задач, чтобы они могли работать в более широком диапазоне условий и приложений».
Разработчики работали с внешними партнерами, а также с широким сообществом Alphabet для тестирования программных продуктов команды, которые предназначены для обучения промышленных роботов с использованием таких инструментов, как глубокое обучение, планирование движения, управление силой, автоматизированное восприятие, обучение с подкреплением и моделирование.
https://www.youtube.com/watch?v=j9mN0ek9GlA&t=58s
Например, эта методика помогла команде научить роботизированную руку вставлять три типа разъемов питания в нужные порты на плате всего за два часа, в то время как у опытных программистов могли уйти сотни часов на создание кода, необходимого для обучения робота выполнению этой задачи. В другой разработке команда роботов работала вместе, чтобы собрать предмет мебели. А в другом испытании четыре бота использовали программное обеспечение Intrinsic для создания деревянных элементов архитектурного проекта.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/kompaniya-intrinsic-stremitsya-uprostit-ispolzovanie-promyshlennyh-robotov
YouTube
Intrinsic - furniture assembly
Assembling a piece of furniture using perception, force control, and multi-robot planning – video sped up.
Исследование NCOA и Volkswagen: 70% пожилых водителей положительно относятся к беспилотному транспорту
Национальный совет по проблемам старения (NCOA) и Volkswagen Group of America опубликовали результаты онлайн-опроса пожилых людей, призванного понять отношение и восприятие автономного транспорта и услуг по вызову (SDRH), а также их представления об альтернативных видах транспорта.
Около 70% респондентов заявили, что доверяют услугам SDRH, и уверены в том, что они могут повысить их безопасность, и считают, что такие услуги могут помочь им выполнять задачи вне дома и заниматься тем, чего они хотят.
«Технологии будут играть ключевую роль в решении проблем, с которыми сталкиваются пожилые люди, уже не способные водить машину, - сказала старший директор NCOA Кэтлин Камерон. - Пять наиболее важных аспектов услуг SDRH для пожилых людей - это безопасность, качество обслуживания, удобство, трафик и общий комфорт при поездке в транспортном средстве».
Три четверти респондентов заявили, что рассчитывают использовать технологии SDHR в будущем, а 71% согласились с тем, что это поможет им сохранить свою независимость.
Пожилые люди часто переживают свое решение прекратить вождение, которое обычно связано с ухудшением зрения, физических и когнитивных способностей или с приемом лекарств. Пожилые люди, которые не водят машину, нуждаются в альтернативном транспорте, чтобы ходить на прием к врачу, за покупками и заниматься деятельностью, которая поддерживает их социальную связь, например, посещать религиозные службы, навещать друзей и родственников. В некоторых регионах пожилые люди могут пользоваться общественным транспортом и такси. Однако во многих сельских районах эти альтернативы недоступны.
Технологии могут сыграть важную роль в решении этих проблем. Сегодня многие автомобильные технологии помогают водителю, выполняя часть задачи по управлению автомобилем, а вскоре автомобили станут настолько совершенными, что смогут полностью выполнять задачу по управлению автомобилем. Решением для пожилых людей также могут стать роботакси от Ubers или Lyfts, или беспилотные шаттлы в качестве общественного транспорта.
Почти 2 500 человек старше 55 лет приняли участие в опросе NCOA. Средний возраст респондентов составил 60 лет, 64% - мужчины. 75,6% респондентов были белыми, 14,9% - чернокожими или афроамериканцами, и 4,3% были американскими индейцами/коренными жителями Аляски. Большинство респондентов проживали в городских районах (88%), 8% - в пригородах и 4% - в сельской местности.
С полными результатами исследования можно ознакомиться по ссылке.
https://robogeek.ru/analitika/70-pozhilyh-voditelei-polozhitelno-otnosyatsya-k-bespilotnomu-transportu
Национальный совет по проблемам старения (NCOA) и Volkswagen Group of America опубликовали результаты онлайн-опроса пожилых людей, призванного понять отношение и восприятие автономного транспорта и услуг по вызову (SDRH), а также их представления об альтернативных видах транспорта.
Около 70% респондентов заявили, что доверяют услугам SDRH, и уверены в том, что они могут повысить их безопасность, и считают, что такие услуги могут помочь им выполнять задачи вне дома и заниматься тем, чего они хотят.
«Технологии будут играть ключевую роль в решении проблем, с которыми сталкиваются пожилые люди, уже не способные водить машину, - сказала старший директор NCOA Кэтлин Камерон. - Пять наиболее важных аспектов услуг SDRH для пожилых людей - это безопасность, качество обслуживания, удобство, трафик и общий комфорт при поездке в транспортном средстве».
Три четверти респондентов заявили, что рассчитывают использовать технологии SDHR в будущем, а 71% согласились с тем, что это поможет им сохранить свою независимость.
Пожилые люди часто переживают свое решение прекратить вождение, которое обычно связано с ухудшением зрения, физических и когнитивных способностей или с приемом лекарств. Пожилые люди, которые не водят машину, нуждаются в альтернативном транспорте, чтобы ходить на прием к врачу, за покупками и заниматься деятельностью, которая поддерживает их социальную связь, например, посещать религиозные службы, навещать друзей и родственников. В некоторых регионах пожилые люди могут пользоваться общественным транспортом и такси. Однако во многих сельских районах эти альтернативы недоступны.
Технологии могут сыграть важную роль в решении этих проблем. Сегодня многие автомобильные технологии помогают водителю, выполняя часть задачи по управлению автомобилем, а вскоре автомобили станут настолько совершенными, что смогут полностью выполнять задачу по управлению автомобилем. Решением для пожилых людей также могут стать роботакси от Ubers или Lyfts, или беспилотные шаттлы в качестве общественного транспорта.
Почти 2 500 человек старше 55 лет приняли участие в опросе NCOA. Средний возраст респондентов составил 60 лет, 64% - мужчины. 75,6% респондентов были белыми, 14,9% - чернокожими или афроамериканцами, и 4,3% были американскими индейцами/коренными жителями Аляски. Большинство респондентов проживали в городских районах (88%), 8% - в пригородах и 4% - в сельской местности.
С полными результатами исследования можно ознакомиться по ссылке.
https://robogeek.ru/analitika/70-pozhilyh-voditelei-polozhitelno-otnosyatsya-k-bespilotnomu-transportu
Онлайн-проект дает возможность управлять ТНПА из любой точки мира
Большой Барьерный риф очень привлекательное для туристов направление, но он остается труднодоступным местом для большей части населения планеты. Именно здесь на помощь приходит проект Teleportal.Fish, который позволит любому человеку с компьютером виртуально посетить риф через прямую связь с телеуправляемым необитаемым подводным аппаратом (ТНПА).
Созданная австралийским режиссером-документалистом Адамом Кроппом, система в настоящее время включает два дистанционно управляемых аппарата Osibot Heavy ROV. Тем не менее, планируется, что в конечном итоге пользователям будет доступен целый флот.
Оба ТНПА привязаны к базовой станции в 30 км от берега на рифе Арлингтон у Арлингтонского рифа на севере Квинсленда, Австралия. Эта станция использует солнечные батареи для зарядки аккумуляторов транспортных средств, а также поддерживает подключение к интернету через 4G.
Используя онлайн-портал, пользователи в любой точке мира могут взять под контроль одного из роботов - днем или ночью, просматривая на экране своего компьютера видео в 1080p. Управление осуществляется с помощью тех же клавиш, которые обычно используются в компьютерных играх. Максимальное расстояние удаления от базовой станции 100 метров (максимальная длина троса) в любом направлении.
Наряду с HD-камерой, ТНПА оснащены светодиодными прожекторами, излучающими в общей сложности 4 000 люмен для использования в ночное время, а также системой обхода препятствий на основе гидролокатора, чтобы не повредить кораллы. Роботы развивают скорость до 3 узлов (5,6 км/ч) и отвечают на команды оператора с задержкой менее 200 миллисекунд.
Пользователям необходимо завести аккаунт и предварительно приобрести кредиты, которыми будет оплачиваться погружение. Стоимость часового погружения составляет от 30 до 50 австралийских долларов (около 1630-2716 рублей). На портале также имеется менее дорогой симулятор, где новые пользователи могут освоить управление ТНПА, прежде чем испытать его в реальном океане.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/onlain-proekt-daet-vozmozhnost-upravlyat-tnpa-iz-lyuboi-tochki-mira
Большой Барьерный риф очень привлекательное для туристов направление, но он остается труднодоступным местом для большей части населения планеты. Именно здесь на помощь приходит проект Teleportal.Fish, который позволит любому человеку с компьютером виртуально посетить риф через прямую связь с телеуправляемым необитаемым подводным аппаратом (ТНПА).
Созданная австралийским режиссером-документалистом Адамом Кроппом, система в настоящее время включает два дистанционно управляемых аппарата Osibot Heavy ROV. Тем не менее, планируется, что в конечном итоге пользователям будет доступен целый флот.
Оба ТНПА привязаны к базовой станции в 30 км от берега на рифе Арлингтон у Арлингтонского рифа на севере Квинсленда, Австралия. Эта станция использует солнечные батареи для зарядки аккумуляторов транспортных средств, а также поддерживает подключение к интернету через 4G.
Используя онлайн-портал, пользователи в любой точке мира могут взять под контроль одного из роботов - днем или ночью, просматривая на экране своего компьютера видео в 1080p. Управление осуществляется с помощью тех же клавиш, которые обычно используются в компьютерных играх. Максимальное расстояние удаления от базовой станции 100 метров (максимальная длина троса) в любом направлении.
Наряду с HD-камерой, ТНПА оснащены светодиодными прожекторами, излучающими в общей сложности 4 000 люмен для использования в ночное время, а также системой обхода препятствий на основе гидролокатора, чтобы не повредить кораллы. Роботы развивают скорость до 3 узлов (5,6 км/ч) и отвечают на команды оператора с задержкой менее 200 миллисекунд.
Пользователям необходимо завести аккаунт и предварительно приобрести кредиты, которыми будет оплачиваться погружение. Стоимость часового погружения составляет от 30 до 50 австралийских долларов (около 1630-2716 рублей). На портале также имеется менее дорогой симулятор, где новые пользователи могут освоить управление ТНПА, прежде чем испытать его в реальном океане.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/onlain-proekt-daet-vozmozhnost-upravlyat-tnpa-iz-lyuboi-tochki-mira
robogeek.ru
Онлайн-проект дает возможность управлять ТНПА из любой точки мира
Большой Барьерный риф очень привлекательное для туристов направление, но он остается труднодоступным местом для большей части населения планеты. Именно здесь на помощь приходит проект Teleportal.
Двуногий робот Cassie использует машинное обучение для 5-километровой пробежки
Задуманная как маневренная машина для доставки посылок от грузовых автомобилей до порога клиента, робот Cassie недавно обрел способность бегать. Его разработчики продемонстрировали это, заставив его совершить, по их словам, первую пробежку двуногого робота на дистанцию 5 км.
Впервые мы познакомились с двуногим роботом Cassie в 2017 году, когда исследователи OSU представили похожую на страуса машину, способную двигаться вперед уверенным шагом. Он был создан на основе ранее разработанного командой двуногого робота Atrias, но был оснащен управляемыми ногами и герметичной электроникой, чтобы работать под дождем и снегом и ориентироваться на открытой местности.
С тех пор команда использовала машинное обучение, чтобы наделить Cassie новым навыком - способностью бегать. Для этого использовался алгоритм глубокого обучения с подкреплением, который Cassie в сочетании со своей уникальной биомеханикой и коленями, которые сгибаются подобно страусиным, позволяя роботу оставаться в вертикальном положении во время движения.
«Глубокое обучение с подкреплением - это мощный метод в искусственном интеллекте, который открывает такие навыки, как бег, прыжки и ходьба по лестнице», - говорит член команды Йеш Годзе.
Бегающие роботы, конечно, не являются чем-то новым. Робот ASIMO компании Honda бегает со скоростью до 6 км/ч с 2004 года, а в 2016 году мы про Mabel с пиковой скоростью 10,9 км/ч, который называли самым быстрым в мире двуногим роботом. Совсем недавно человекоподобный робот Atlas от Boston Dynamics поразил всех не только бегом по лесу, но и выполнением сальто назад и паркура.
Команда OSU хотела продемонстрировать выносливость Cassie, заставив ее использовать алгоритмы машинного обучения для поддержания равновесия на 5-километровой дистанции вокруг университетского кампуса без привязи и на одном заряде батареи. Стоит отметить, что ее все прошло не так гладко. Cassie дважды падал из-за перегрева компьютера и неудачного поворота на высокой скорости. Но после пары перезагрузок заезд был завершен за 53 минуты и 3 секунды.
«Кэсси - очень эффективный робот благодаря тому, как он был спроектирован и построен, и мы действительно смогли достичь пределов аппаратного обеспечения и показать, на что он способен», - сказал Джереми Дао, аспирант лаборатории динамической робототехники.
https://www.youtube.com/watch?v=a_YGPbWJO5g
По словам исследователей, это первый случай, когда двуногий робот завершил 5-километровый забег, хотя он проходил со скоростью пешехода и нуждался в небольшой помощи по пути. Скорее всего другие двуногие роботы способны преодолевать такие расстояния, просто никто и не думал попробовать. В любом случае, этот пробег является впечатляющей демонстрацией прогресса, достигнутого командой.
https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/dvunogii-robot-cassie-ispolzuet-mashinnoe-obuchenie-dlya-5-kilometrovoi-probezhki
Задуманная как маневренная машина для доставки посылок от грузовых автомобилей до порога клиента, робот Cassie недавно обрел способность бегать. Его разработчики продемонстрировали это, заставив его совершить, по их словам, первую пробежку двуногого робота на дистанцию 5 км.
Впервые мы познакомились с двуногим роботом Cassie в 2017 году, когда исследователи OSU представили похожую на страуса машину, способную двигаться вперед уверенным шагом. Он был создан на основе ранее разработанного командой двуногого робота Atrias, но был оснащен управляемыми ногами и герметичной электроникой, чтобы работать под дождем и снегом и ориентироваться на открытой местности.
С тех пор команда использовала машинное обучение, чтобы наделить Cassie новым навыком - способностью бегать. Для этого использовался алгоритм глубокого обучения с подкреплением, который Cassie в сочетании со своей уникальной биомеханикой и коленями, которые сгибаются подобно страусиным, позволяя роботу оставаться в вертикальном положении во время движения.
«Глубокое обучение с подкреплением - это мощный метод в искусственном интеллекте, который открывает такие навыки, как бег, прыжки и ходьба по лестнице», - говорит член команды Йеш Годзе.
Бегающие роботы, конечно, не являются чем-то новым. Робот ASIMO компании Honda бегает со скоростью до 6 км/ч с 2004 года, а в 2016 году мы про Mabel с пиковой скоростью 10,9 км/ч, который называли самым быстрым в мире двуногим роботом. Совсем недавно человекоподобный робот Atlas от Boston Dynamics поразил всех не только бегом по лесу, но и выполнением сальто назад и паркура.
Команда OSU хотела продемонстрировать выносливость Cassie, заставив ее использовать алгоритмы машинного обучения для поддержания равновесия на 5-километровой дистанции вокруг университетского кампуса без привязи и на одном заряде батареи. Стоит отметить, что ее все прошло не так гладко. Cassie дважды падал из-за перегрева компьютера и неудачного поворота на высокой скорости. Но после пары перезагрузок заезд был завершен за 53 минуты и 3 секунды.
«Кэсси - очень эффективный робот благодаря тому, как он был спроектирован и построен, и мы действительно смогли достичь пределов аппаратного обеспечения и показать, на что он способен», - сказал Джереми Дао, аспирант лаборатории динамической робототехники.
https://www.youtube.com/watch?v=a_YGPbWJO5g
По словам исследователей, это первый случай, когда двуногий робот завершил 5-километровый забег, хотя он проходил со скоростью пешехода и нуждался в небольшой помощи по пути. Скорее всего другие двуногие роботы способны преодолевать такие расстояния, просто никто и не думал попробовать. В любом случае, этот пробег является впечатляющей демонстрацией прогресса, достигнутого командой.
https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/dvunogii-robot-cassie-ispolzuet-mashinnoe-obuchenie-dlya-5-kilometrovoi-probezhki
YouTube
OSU Bipedal Robot First to Run 5K
Cassie the robot, invented at Oregon State University and produced by OSU spinout company Agility Robotics, has made history by traversing 5 kilometers, completing the route in just over 53 minutes.
Cassie was developed under the direction of robotics professor…
Cassie was developed under the direction of robotics professor…
Новый робот призван сделать обслуживание окон и фасадов высотных зданий более быстрым и безопасным
Новый роботизированный мойщик окон и фасадов зданий, разрабатываемый в настоящее время, может быть в три раза быстрее, безопаснее и эффективнее, чем существующие методы, утверждают его разработчики.
Постдок Хоссейн Камали из Simon Fraser University (SFU) и соучредитель Autonopia Мохаммад Дабири надеются, что их робот повысит эффективность и устранит риски травм и смертельных случаев, которые возникают при традиционном мытье окон высотных зданий, которое проводится одним и тем же способом на протяжении десятилетий.
Идея возникла после того, как Дабири стал свидетелем трагического случая, когда мойщик окон упал с 10-го этажа в Малайзии.
«В тот момент человек потерял свою жизнь только для того, чтобы окна стали чище на несколько недель, что является очень нечестной сделкой, - говорит Дабири. - Я подумал, что нет никаких веских причин, почему мы не можем использовать вместо этого роботов».
В 2021 году Камали получил награду Mitacs Entrepreneur Award за выдающуюся предпринимательскую деятельность.
По словам Камали, мытье окон может быть опасным, неэффективным и неустойчивым. «Многие подрядчики по мытью окон говорили нам, что они не могут найти необходимую рабочую силу для своего здания - работа очень физически трудная и не так много людей хотят этим заниматься», - говорит он.
«Наше роботизированное решение имитирует поведение человека, - говорит Камали. - Нашим клиентам нужно что-то, что охватывает более 90% различных высотных зданий. Если решение может охватить только простые здания, оно не будет всесторонним и хорошим решением. Поэтому мы спроектировали нашего робота так, чтобы он мог охватить любой тип зданий».
Запатентованная машина разработана таким образом, чтобы выдерживать ветер и низкие температуры, с целью сделать ее более самодостаточной и менее зависимой от оператора. Камали надеется, что первое пилотное испытание состоится в начале 2022 года. Дебют робота состоится в Ванкувере и Торонто, а затем, если все пойдет хорошо, Autonopia планирует продолжить расширение.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/novyi-robot-prizvan-sdelat-obsluzhivanie-okon-i-fasadov-vysotnyh-zdanii-bolee-bystrym-i-bezopasnym
Новый роботизированный мойщик окон и фасадов зданий, разрабатываемый в настоящее время, может быть в три раза быстрее, безопаснее и эффективнее, чем существующие методы, утверждают его разработчики.
Постдок Хоссейн Камали из Simon Fraser University (SFU) и соучредитель Autonopia Мохаммад Дабири надеются, что их робот повысит эффективность и устранит риски травм и смертельных случаев, которые возникают при традиционном мытье окон высотных зданий, которое проводится одним и тем же способом на протяжении десятилетий.
Идея возникла после того, как Дабири стал свидетелем трагического случая, когда мойщик окон упал с 10-го этажа в Малайзии.
«В тот момент человек потерял свою жизнь только для того, чтобы окна стали чище на несколько недель, что является очень нечестной сделкой, - говорит Дабири. - Я подумал, что нет никаких веских причин, почему мы не можем использовать вместо этого роботов».
В 2021 году Камали получил награду Mitacs Entrepreneur Award за выдающуюся предпринимательскую деятельность.
По словам Камали, мытье окон может быть опасным, неэффективным и неустойчивым. «Многие подрядчики по мытью окон говорили нам, что они не могут найти необходимую рабочую силу для своего здания - работа очень физически трудная и не так много людей хотят этим заниматься», - говорит он.
«Наше роботизированное решение имитирует поведение человека, - говорит Камали. - Нашим клиентам нужно что-то, что охватывает более 90% различных высотных зданий. Если решение может охватить только простые здания, оно не будет всесторонним и хорошим решением. Поэтому мы спроектировали нашего робота так, чтобы он мог охватить любой тип зданий».
Запатентованная машина разработана таким образом, чтобы выдерживать ветер и низкие температуры, с целью сделать ее более самодостаточной и менее зависимой от оператора. Камали надеется, что первое пилотное испытание состоится в начале 2022 года. Дебют робота состоится в Ванкувере и Торонто, а затем, если все пойдет хорошо, Autonopia планирует продолжить расширение.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/novyi-robot-prizvan-sdelat-obsluzhivanie-okon-i-fasadov-vysotnyh-zdanii-bolee-bystrym-i-bezopasnym
robogeek.ru
Новый робот призван сделать обслуживание окон и фасадов высотных зданий более быстрым и безопасным
Новый роботизированный мойщик окон и фасадов зданий, разрабатываемый в настоящее время, может быть в три раза быстрее, безопаснее и эффективнее, чем существующие методы, утверждают его разработчики.
Робот за сутки укладывает 100 000 костяшек домино в фреску Super Mario Bros.
Инженер и блогер Марк Робер продемонстрировал робота, который может создавать фрески из домино. Робот за 24 часа складывает 100 000 костяшек в тематическую фреску Super Mario Bros. Робер говорит, что команде из семи человек понадобилась бы неделя, чтобы сделать то же самое.
Робот, названный Dominator, достигает такого результата, укладывая одновременно 300 костяшек, которые загружаются в него другим роботом. Робер говорит в видео, что текущая версия Dominator - это кульминация многолетней работы его и его команды, и он подробно рассказывает о том, как устройство работает на самом деле, а также показывает некоторые неудачные проекты, которые привели к созданию конечного продукта.
В видео вкратце рассказывается о конструкции робота, но в блоге команды есть ряд статей, в которых подробно рассказывается о том, как проект прошел путь от идеи до прототипа и робота, как работает программное и аппаратное обеспечение и многое другое. Один из наиболее интересных разделов посвящен навигации робота - в основном он использует GPS, но оказалось, что для того, чтобы робот правильно выровнял домино, не сбив ни одной, потребовалось много проб и ошибок. В итоге команда решила проблему, которую она назвала «проблемой последнего сантиметра», с помощью камеры и системы маркеров.
https://www.youtube.com/watch?v=8HEfIJlcFbs&t=1s
Одна из самых приятных частей видео - увидеть, как сбиваются 100 000 костяшек домино - задача, которая также потребовала определенной инженерной работы, и в которой используется реквизит на тему Марио.
https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/robot-za-sutki-ukladyvaet-100-000-kostyashek-domino-v-fresku-super-mario-bros
Инженер и блогер Марк Робер продемонстрировал робота, который может создавать фрески из домино. Робот за 24 часа складывает 100 000 костяшек в тематическую фреску Super Mario Bros. Робер говорит, что команде из семи человек понадобилась бы неделя, чтобы сделать то же самое.
Робот, названный Dominator, достигает такого результата, укладывая одновременно 300 костяшек, которые загружаются в него другим роботом. Робер говорит в видео, что текущая версия Dominator - это кульминация многолетней работы его и его команды, и он подробно рассказывает о том, как устройство работает на самом деле, а также показывает некоторые неудачные проекты, которые привели к созданию конечного продукта.
В видео вкратце рассказывается о конструкции робота, но в блоге команды есть ряд статей, в которых подробно рассказывается о том, как проект прошел путь от идеи до прототипа и робота, как работает программное и аппаратное обеспечение и многое другое. Один из наиболее интересных разделов посвящен навигации робота - в основном он использует GPS, но оказалось, что для того, чтобы робот правильно выровнял домино, не сбив ни одной, потребовалось много проб и ошибок. В итоге команда решила проблему, которую она назвала «проблемой последнего сантиметра», с помощью камеры и системы маркеров.
https://www.youtube.com/watch?v=8HEfIJlcFbs&t=1s
Одна из самых приятных частей видео - увидеть, как сбиваются 100 000 костяшек домино - задача, которая также потребовала определенной инженерной работы, и в которой используется реквизит на тему Марио.
https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/robot-za-sutki-ukladyvaet-100-000-kostyashek-domino-v-fresku-super-mario-bros
YouTube
World Record Domino Robot (100k dominoes in 24hrs)
Happy to finally release this one after 5 years of development :)
Here are more technical details on Dom- https://www.baucomrobotics.com/domino-robot
Here is Lily's video- https://www.youtube.com/watch?v=1smZYelKX18
Get your own precision-engineered toppling…
Here are more technical details on Dom- https://www.baucomrobotics.com/domino-robot
Here is Lily's video- https://www.youtube.com/watch?v=1smZYelKX18
Get your own precision-engineered toppling…
Рои роботов лучше адаптируются к изменениям при ограниченном общении
Новое исследование, которое может помочь использовать рой роботов для борьбы с лесными пожарами, проведения поисково-спасательных операций на море и диагностики внутри человеческого тела, было опубликовано инженерами из University of Sheffield.
Исследование, проведенное под руководством доктора Андреаджованни Рейна с факультета компьютерных наук университета, может улучшить методы совместной работы роев роботов, адаптацию к изменениям в окружающей среде и ускорит принятие сложных решений.
Работа опубликована в журнале Science Robotics. Она показала, что рои роботов способны более эффективно реагировать на изменения в окружающей их среде, когда связь между роботами снижается. Исследование опровергает широко распространенную теорию о том, что большее количество связей между роботами ведет к более эффективному обмену информацией.
Команда, в которую вошли исследователи из UCL и Institute for Interdisciplinary Studies on Artificial Intelligence (IRIDIA) в Universitе Libre de Bruxelles, Бельгия, сделала такие выводы изучая, как рой крошечных роботов перемещается и достигает консенсуса относительно наилучшей области в которой им следует собраться.
Каждый робот оценивал окружающую среду индивидуально, принимал собственное решение о наилучшей области и передавал свое мнение остальным членам роя. Затем каждый робот роя периодически выбирал случайную оценку, переданную другим роботом роя, и использовал ее для обновления своего мнения о лучшей области - протокол, известный как модель избирателя. После того как каждый робот прошел через этот процесс, рой пришел к консенсусу относительно лучшей области для сбора и исследования, основываясь на мнении каждого робота.
Однако команда обнаружила, что при использовании этого протокола рой роботов медленно адаптировался к изменениям в окружающей среде, когда появлялось лучшее место. Затем исследователи обнаружили, что когда роботы общались только с роботами в радиусе 10 см, а не передавали свое сообщение всей группе, рой мог гораздо быстрее адаптироваться к изменениям в окружающей среде и выбрать лучший участок.
Доктор Андреаджованни Рейна сказал: «Рои роботов имеют огромный потенциал, чтобы помочь нам получить доступ к местам, которые либо слишком опасны, либо просто недоступны для человека. Например, они могут летать над лесным пожаром, который слишком велик или опасен для человека, чтобы справиться с ним в одиночку, следить за распространением огня и решать, где помощь нужна больше всего.
Однако что произойдет, если пожар внезапно изменит направление и помощь срочно потребуется в другом месте - рой роботов должен быть способен быстро адаптироваться к этим изменениям и определить, где нужна срочная помощь. Именно этому и способствует наше исследование - наши результаты могут быть использованы для разработки роя роботов, которые будут более гибкими и смогут принимать правильные решения гораздо быстрее, чем это возможно в настоящее время».
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/roi-robotov-luchshe-adaptiruyutsya-k-izmeneniyam-pri-ogranichennom-obschenii
Новое исследование, которое может помочь использовать рой роботов для борьбы с лесными пожарами, проведения поисково-спасательных операций на море и диагностики внутри человеческого тела, было опубликовано инженерами из University of Sheffield.
Исследование, проведенное под руководством доктора Андреаджованни Рейна с факультета компьютерных наук университета, может улучшить методы совместной работы роев роботов, адаптацию к изменениям в окружающей среде и ускорит принятие сложных решений.
Работа опубликована в журнале Science Robotics. Она показала, что рои роботов способны более эффективно реагировать на изменения в окружающей их среде, когда связь между роботами снижается. Исследование опровергает широко распространенную теорию о том, что большее количество связей между роботами ведет к более эффективному обмену информацией.
Команда, в которую вошли исследователи из UCL и Institute for Interdisciplinary Studies on Artificial Intelligence (IRIDIA) в Universitе Libre de Bruxelles, Бельгия, сделала такие выводы изучая, как рой крошечных роботов перемещается и достигает консенсуса относительно наилучшей области в которой им следует собраться.
Каждый робот оценивал окружающую среду индивидуально, принимал собственное решение о наилучшей области и передавал свое мнение остальным членам роя. Затем каждый робот роя периодически выбирал случайную оценку, переданную другим роботом роя, и использовал ее для обновления своего мнения о лучшей области - протокол, известный как модель избирателя. После того как каждый робот прошел через этот процесс, рой пришел к консенсусу относительно лучшей области для сбора и исследования, основываясь на мнении каждого робота.
Однако команда обнаружила, что при использовании этого протокола рой роботов медленно адаптировался к изменениям в окружающей среде, когда появлялось лучшее место. Затем исследователи обнаружили, что когда роботы общались только с роботами в радиусе 10 см, а не передавали свое сообщение всей группе, рой мог гораздо быстрее адаптироваться к изменениям в окружающей среде и выбрать лучший участок.
Доктор Андреаджованни Рейна сказал: «Рои роботов имеют огромный потенциал, чтобы помочь нам получить доступ к местам, которые либо слишком опасны, либо просто недоступны для человека. Например, они могут летать над лесным пожаром, который слишком велик или опасен для человека, чтобы справиться с ним в одиночку, следить за распространением огня и решать, где помощь нужна больше всего.
Однако что произойдет, если пожар внезапно изменит направление и помощь срочно потребуется в другом месте - рой роботов должен быть способен быстро адаптироваться к этим изменениям и определить, где нужна срочная помощь. Именно этому и способствует наше исследование - наши результаты могут быть использованы для разработки роя роботов, которые будут более гибкими и смогут принимать правильные решения гораздо быстрее, чем это возможно в настоящее время».
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/roi-robotov-luchshe-adaptiruyutsya-k-izmeneniyam-pri-ogranichennom-obschenii
Science Robotics
When less is more: Robot swarms adapt better to changes with constrained communication
To effectively perform collective monitoring of dynamic environments, a robot swarm needs to adapt to changes by processing the latest information and discarding outdated beliefs. We show that in a swarm composed of robots relying on local sensing, adaptation…
ИИ от IBM может предсказать, как будет прогрессировать болезнь Паркинсона
В прошлом году врачи использовали программное обеспечение ИИ для выявления опухолей мозга, заболеваний почек и различных видов рака. Теперь исследователи из IBM и Фонда Майкла Дж. Фокса (MJFF) заявляют, что они разработали программу, которая может предсказать, как будут прогрессировать симптомы у пациента с болезнью Паркинсона, как с точки зрения как времени, так и степени тяжести.
В журнале The Lancet Digital Health они утверждают, что это программное обеспечение может изменить методы, с помощью которых врачи помогают пациентам справиться с симптомами, позволяя им лучше прогнозировать развитие болезни.
«Наша цель - использовать ИИ для помощи в ведении пациентов и разработке клинических испытаний. Эти цели важны, поскольку, несмотря на распространенность болезни Паркинсона, пациенты испытывают уникальное разнообразие моторных и немоторных симптомов», - заявили в IBM.
Прорыв был бы невозможен без исследования «Parkinson’s Progression Markers Initiative», спонсором которого выступил Фонд Майкла Джей Фокса. IBM описывает этот набор данных, включающий информацию о более чем 1400 людях, как «самый большой и надежный объем продольных данных о пациентах с болезнью Паркинсона на сегодняшний день» и утверждает, что он позволил их модели ИИ составить карту сложных симптомов и закономерностей прогрессирования.
По оценкам, болезнью Паркинсона страдают более 6 миллионов человек во всем мире, и в настоящее время не существует лекарства от этой болезни. IBM Research и MJFF планируют продолжить работу над моделью ИИ. В будущем они надеются сделать ее более совершенной для получения более детальных характеристик различных стадий болезни.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-ot-ibm-mozhet-predskazat-kak-budet-progressirovat-bolezn-parkinsona
В прошлом году врачи использовали программное обеспечение ИИ для выявления опухолей мозга, заболеваний почек и различных видов рака. Теперь исследователи из IBM и Фонда Майкла Дж. Фокса (MJFF) заявляют, что они разработали программу, которая может предсказать, как будут прогрессировать симптомы у пациента с болезнью Паркинсона, как с точки зрения как времени, так и степени тяжести.
В журнале The Lancet Digital Health они утверждают, что это программное обеспечение может изменить методы, с помощью которых врачи помогают пациентам справиться с симптомами, позволяя им лучше прогнозировать развитие болезни.
«Наша цель - использовать ИИ для помощи в ведении пациентов и разработке клинических испытаний. Эти цели важны, поскольку, несмотря на распространенность болезни Паркинсона, пациенты испытывают уникальное разнообразие моторных и немоторных симптомов», - заявили в IBM.
Прорыв был бы невозможен без исследования «Parkinson’s Progression Markers Initiative», спонсором которого выступил Фонд Майкла Джей Фокса. IBM описывает этот набор данных, включающий информацию о более чем 1400 людях, как «самый большой и надежный объем продольных данных о пациентах с болезнью Паркинсона на сегодняшний день» и утверждает, что он позволил их модели ИИ составить карту сложных симптомов и закономерностей прогрессирования.
По оценкам, болезнью Паркинсона страдают более 6 миллионов человек во всем мире, и в настоящее время не существует лекарства от этой болезни. IBM Research и MJFF планируют продолжить работу над моделью ИИ. В будущем они надеются сделать ее более совершенной для получения более детальных характеристик различных стадий болезни.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-ot-ibm-mozhet-predskazat-kak-budet-progressirovat-bolezn-parkinsona
robogeek.ru
ИИ от IBM может предсказать, как будет прогрессировать болезнь Паркинсона
В прошлом году врачи использовали программное обеспечение ИИ для выявления опухолей мозга, заболеваний почек и различных видов рака. Теперь исследователи из IBM и Фонда Майкла Дж.
Робот BeBot просеивает песок, чтобы собрать мелкий мусор на пляже
Несмотря на усилия людей убирающих мусор на пляже, оставленного отдыхающими, масштабы проблемы загрязнения пластиком таковы, что собрать его весь порой невозможно. BeBot - это робот, созданный для решения этой проблемы, просеивающий песок, чтобы собрать отходы, оставляя при этом минимальный след в окружающей среде.
BeBot был разработан производителем морской инфраструктуры Poralu Marine и компанией 4ocean как способ очистки береговых линий с минимальным воздействием на ценную экосистему. Хотя человек, конечно, может собрать значительное количество мусора, но это трудоемкая работа. Тракторы и другая техника покроют значительно большую территории, но они могут уничтожить флору и фауну или вызвать эрозию ландшафта.
BeBot разработан для более тактичного подхода. Электрический робот работает на солнечных батареях и аккумуляторах. Он управляется оператором дистанционно на расстоянии до 300 м. BeBot копает песок на глубину до 10 см и механически просеивает песчинки, чтобы собрать кусочки пластика и другой мусор размером до квадратного сантиметра, например, окурки, обертки от еды и крышки от бутылок.
https://www.youtube.com/watch?v=vPpuB9tnrf8
Робот на гусеничном ходу может очищать до 3 000 кв. м пляжа в час, в зависимости от рельефа. Его создатели предполагают, что он будет использоваться во многих локациях: гостиницы, пляжи, заповедники и даже поля для гольфа. На данный момент 4ocean тестирует его на пляжах Флориды, и в ближайшем будущем планирует отправить BeBots на Гавайи.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/robot-bebot-proseivaet-pesok-chtoby-sobrat-melkii-musor-na-plyazhe
Несмотря на усилия людей убирающих мусор на пляже, оставленного отдыхающими, масштабы проблемы загрязнения пластиком таковы, что собрать его весь порой невозможно. BeBot - это робот, созданный для решения этой проблемы, просеивающий песок, чтобы собрать отходы, оставляя при этом минимальный след в окружающей среде.
BeBot был разработан производителем морской инфраструктуры Poralu Marine и компанией 4ocean как способ очистки береговых линий с минимальным воздействием на ценную экосистему. Хотя человек, конечно, может собрать значительное количество мусора, но это трудоемкая работа. Тракторы и другая техника покроют значительно большую территории, но они могут уничтожить флору и фауну или вызвать эрозию ландшафта.
BeBot разработан для более тактичного подхода. Электрический робот работает на солнечных батареях и аккумуляторах. Он управляется оператором дистанционно на расстоянии до 300 м. BeBot копает песок на глубину до 10 см и механически просеивает песчинки, чтобы собрать кусочки пластика и другой мусор размером до квадратного сантиметра, например, окурки, обертки от еды и крышки от бутылок.
https://www.youtube.com/watch?v=vPpuB9tnrf8
Робот на гусеничном ходу может очищать до 3 000 кв. м пляжа в час, в зависимости от рельефа. Его создатели предполагают, что он будет использоваться во многих локациях: гостиницы, пляжи, заповедники и даже поля для гольфа. На данный момент 4ocean тестирует его на пляжах Флориды, и в ближайшем будущем планирует отправить BeBots на Гавайи.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/robot-bebot-proseivaet-pesok-chtoby-sobrat-melkii-musor-na-plyazhe
YouTube
Meet the BeBot, a beach cleaning robot!
We’re stoked to introduce the BeBot, a groundbreaking piece of clean ocean technology engineered by robotic experts and deployed by Poralu Marine 🌊
The BeBot, short for beach cleaning robot, is an eco-friendly device that’s specifically designed to clean…
The BeBot, short for beach cleaning robot, is an eco-friendly device that’s specifically designed to clean…