В Германии разработали платформу для автоматического удаления сорняков
Ручная борьба с сорняками может отнимать много времени и сил, а опрыскивание посевов гербицидами определенно не является экологически чистым методом. Немецкий консорциум разрабатывает третий вариант, разработав робота AMU-Bot для уничтожения сорняков.
Робот на гусеничном ходу способен автономно перемещаться между рядами растений в садах, на овощных полях или в питомниках. Он использует лидары, чтобы оставаться между рядами и видеть, где заканчивается каждый ряд, чтобы развернуться и направиться к следующему.
И хотя AMU-Bot не способен идентифицировать конкретные виды растений, он способен отличить культурные растения от сорняков, при обнаружении которых робот опускает ротационную борону, которая разрыхляет почву и выкорчевывает их.
Для борьбы с сорняками, растущими между рядами, борона просто опускается прямо перед роботом, когда он движется вперед. Если замечен сорняк, растущий между растениями в ряду рядом с роботом, машина останавливается и перемещает борону в сторону.
Проект AMU-Bot финансируется Федеральным управлением сельского хозяйства и продовольствия Германии и координируется Институтом производственного машиностроения и автоматизации Фраунгофера, который и разработал регулируемую по высоте ротационную борону. Bosch разработала навигационную и сенсорную систему, а компания KommTek, занимающаяся сельскохозяйственной робототехникой, отвечает за систему привода.
В настоящее время не сообщается, когда AMU-Bot поступит на рынок. Однако он может столкнуться с серьезной конкуренцией, поскольку другие компанию разрабатывают роботов, использующих лазеры и электрические импульсы для уничтожения сорняков.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/v-germanii-razrabotali-platformu-dlya-avtomaticheskogo-udaleniya-sornyakov
Ручная борьба с сорняками может отнимать много времени и сил, а опрыскивание посевов гербицидами определенно не является экологически чистым методом. Немецкий консорциум разрабатывает третий вариант, разработав робота AMU-Bot для уничтожения сорняков.
Робот на гусеничном ходу способен автономно перемещаться между рядами растений в садах, на овощных полях или в питомниках. Он использует лидары, чтобы оставаться между рядами и видеть, где заканчивается каждый ряд, чтобы развернуться и направиться к следующему.
И хотя AMU-Bot не способен идентифицировать конкретные виды растений, он способен отличить культурные растения от сорняков, при обнаружении которых робот опускает ротационную борону, которая разрыхляет почву и выкорчевывает их.
Для борьбы с сорняками, растущими между рядами, борона просто опускается прямо перед роботом, когда он движется вперед. Если замечен сорняк, растущий между растениями в ряду рядом с роботом, машина останавливается и перемещает борону в сторону.
Проект AMU-Bot финансируется Федеральным управлением сельского хозяйства и продовольствия Германии и координируется Институтом производственного машиностроения и автоматизации Фраунгофера, который и разработал регулируемую по высоте ротационную борону. Bosch разработала навигационную и сенсорную систему, а компания KommTek, занимающаяся сельскохозяйственной робототехникой, отвечает за систему привода.
В настоящее время не сообщается, когда AMU-Bot поступит на рынок. Однако он может столкнуться с серьезной конкуренцией, поскольку другие компанию разрабатывают роботов, использующих лазеры и электрические импульсы для уничтожения сорняков.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/v-germanii-razrabotali-platformu-dlya-avtomaticheskogo-udaleniya-sornyakov
robogeek.ru
В Германии разработали платформу для автоматического удаления сорняков
Ручная борьба с сорняками может отнимать много времени и сил, а опрыскивание посевов гербицидами определенно не является экологически чистым. Немецкий консорциум разрабатывает третий вариант, разработав робота AMU-Bot для уничтожения сорняков.
Искусственный интеллект помогает ускорить экологические исследования
Ученые из EPFL, Нидерландского королевского института морских исследований и Вагенингенского университета разработали новую модель глубокого обучения для подсчета количества тюленей на аэрофотоснимках. Новый метод позволяет сэкономить ценное время и ресурсы, которые могут быть использованы для дальнейшего изучения и защиты исчезающих видов.
Экологи ведут мониторинг популяций тюленей на протяжении десятилетий, создавая при этом огромные библиотеки аэрофотоснимков. Для подсчета количества тюленей на этих фотографиях требуются часы кропотливой работы, чтобы вручную идентифицировать животных на каждом отдельном снимке.
Междисциплинарная группа исследователей, включая Йеруна Хокендийка, аспиранта Вагенингенского университета и научных исследований (WUR) и сотрудника Королевского института морских исследований Нидерландов (NIOZ), и Девиса Туйа, доцента и руководителя лаборатории вычислительных наук об окружающей среде и наблюдения Земли в EPFL Valais, разработала более эффективный подход к подсчету объектов в экологических исследованиях. В своем исследовании, опубликованном в журнале Scientific Reports, они используют модель глубокого обучения для подсчета количества тюленей на архивных фотографиях. Их метод может обработать 100 изображений менее чем за одну минуту - по сравнению с часом работы эксперта-человека.
"В экологии наиболее часто используемые модели глубокого обучения сначала обучаются обнаруживать отдельные объекты, после чего обнаруженные объекты подсчитываются. Этот тип модели требует обширных аннотаций отдельных объектов во время обучения," - говорит Хоекендийк. Однако метод, примененный исследовательской группой, устраняет необходимость предварительно маркировать отдельных тюленей, что значительно ускоряет процедуру, поскольку требуется только общее количество животных на фотографии. Более того, их метод может быть использован для подсчета любых предметов или отдельных животных и, таким образом, потенциально может помочь в обработке не только новых фотографий, но и тех, которые находятся в архиве. Эти фотографии сделанные на протяжении десятилетий могут дать важное представление о том, как изменялась численность популяции с течением времени.
То, как тюлени выглядят на аэрофотоснимках, может значительно отличаться от одной фото к другой, в зависимости от высоты и угла, под которым был сделан снимок. Поэтому исследовательская группа оценила устойчивость к таким изменениям. Кроме того, чтобы продемонстрировать потенциал своей модели глубокого обучения, ученые протестировали свой подход на принципиально другом наборе данных, гораздо меньшего масштаба: изображениях микроскопических отолитов рыб (они выполняют роль внутреннего уха, отвечают за ориентацию в пространстве, равновесие и восприятие звуков). Они известны тем, что их очень сложно аннотировать по отдельности. Исследовательская группа обнаружила, что их модель имеет примерно такую же погрешность, как и ручные методы, но при этом может обработать 100 изображений менее чем за минуту, в то время как у эксперта на это ушло бы три часа.
Следующим шагом будет применение аналогичного подхода к спутниковым снимкам труднодоступных арктических регионов, где обитает несколько видов тюленей, занесенных в Красную книгу. "Мы планируем использовать этот подход для изучения исчезающих видов в этой отдаленной части света, где температура растет в два раза быстрее, чем в других местах планеты, - говорит Туиа. - Знание мест концентрации необходимо для защиты этих исчезающих видов".
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/iskusstvennyi-intellekt-pomogaet-uskorit-ekologicheskie-issledovaniya
Ученые из EPFL, Нидерландского королевского института морских исследований и Вагенингенского университета разработали новую модель глубокого обучения для подсчета количества тюленей на аэрофотоснимках. Новый метод позволяет сэкономить ценное время и ресурсы, которые могут быть использованы для дальнейшего изучения и защиты исчезающих видов.
Экологи ведут мониторинг популяций тюленей на протяжении десятилетий, создавая при этом огромные библиотеки аэрофотоснимков. Для подсчета количества тюленей на этих фотографиях требуются часы кропотливой работы, чтобы вручную идентифицировать животных на каждом отдельном снимке.
Междисциплинарная группа исследователей, включая Йеруна Хокендийка, аспиранта Вагенингенского университета и научных исследований (WUR) и сотрудника Королевского института морских исследований Нидерландов (NIOZ), и Девиса Туйа, доцента и руководителя лаборатории вычислительных наук об окружающей среде и наблюдения Земли в EPFL Valais, разработала более эффективный подход к подсчету объектов в экологических исследованиях. В своем исследовании, опубликованном в журнале Scientific Reports, они используют модель глубокого обучения для подсчета количества тюленей на архивных фотографиях. Их метод может обработать 100 изображений менее чем за одну минуту - по сравнению с часом работы эксперта-человека.
"В экологии наиболее часто используемые модели глубокого обучения сначала обучаются обнаруживать отдельные объекты, после чего обнаруженные объекты подсчитываются. Этот тип модели требует обширных аннотаций отдельных объектов во время обучения," - говорит Хоекендийк. Однако метод, примененный исследовательской группой, устраняет необходимость предварительно маркировать отдельных тюленей, что значительно ускоряет процедуру, поскольку требуется только общее количество животных на фотографии. Более того, их метод может быть использован для подсчета любых предметов или отдельных животных и, таким образом, потенциально может помочь в обработке не только новых фотографий, но и тех, которые находятся в архиве. Эти фотографии сделанные на протяжении десятилетий могут дать важное представление о том, как изменялась численность популяции с течением времени.
То, как тюлени выглядят на аэрофотоснимках, может значительно отличаться от одной фото к другой, в зависимости от высоты и угла, под которым был сделан снимок. Поэтому исследовательская группа оценила устойчивость к таким изменениям. Кроме того, чтобы продемонстрировать потенциал своей модели глубокого обучения, ученые протестировали свой подход на принципиально другом наборе данных, гораздо меньшего масштаба: изображениях микроскопических отолитов рыб (они выполняют роль внутреннего уха, отвечают за ориентацию в пространстве, равновесие и восприятие звуков). Они известны тем, что их очень сложно аннотировать по отдельности. Исследовательская группа обнаружила, что их модель имеет примерно такую же погрешность, как и ручные методы, но при этом может обработать 100 изображений менее чем за минуту, в то время как у эксперта на это ушло бы три часа.
Следующим шагом будет применение аналогичного подхода к спутниковым снимкам труднодоступных арктических регионов, где обитает несколько видов тюленей, занесенных в Красную книгу. "Мы планируем использовать этот подход для изучения исчезающих видов в этой отдаленной части света, где температура растет в два раза быстрее, чем в других местах планеты, - говорит Туиа. - Знание мест концентрации необходимо для защиты этих исчезающих видов".
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/iskusstvennyi-intellekt-pomogaet-uskorit-ekologicheskie-issledovaniya
Nature
Counting using deep learning regression gives value to ecological surveys
Scientific Reports - Counting using deep learning regression gives value to ecological surveys
Компания Snowbot представила автономного уборщика снега
Использовать снегоуборочную машину явно проще, чем лопату для уборки снега, но при больших объемах работы и ее толкать довольно утомительное занятие. Именно здесь на помощь приходит Snowbot S1 - автономный робот-снегоочиститель на гусеничном ходу, работающих от аккумулятора. Разработка скоро вступит в фазу бета-тестирования.
Сообщается, что для начала работы необходимо установить три радиомаяка, по одному на каждом из трех углов квадратного или прямоугольного участка. Четвертый маяк на корпусе робота принимает сигналы и использует их для триангуляции своего текущего местоположения на заданной территории. Это позволяет ему определить маршрут уборки снега.
Если территория имеет неправильную форму, пользователи могут использовать приложение для iOS/Android, чтобы вручную задать маршрут. Также возможно ручное управление S1 в режиме реального времени с помощью входящего в комплект пульта дистанционного управления.
В зависимости от поверхности территории снег удаляется либо скребком, либо вращающейся щеткой. Сообщается, что S1 способен выбрасывать снег на расстояние до 3,7 м и убирать снег глубиной до 305 мм. Он автоматически регулирует скорость до 0,4 м в секунду в зависимости от глубины снежного покрова.
Используя датчики LiDAR, робот, как утверждается, способен обнаруживать препятствия и автоматически останавливаться и подавать звуковой сигнал, если они находятся на его пути. Он также остановится, если его шнек забился мокрым снегом, ветками или другим мусором. Одной 2-часовой зарядки литий-ионного аккумулятора 36 В/31,2 Ач, как утверждается, хватает примерно на 1,5 часа работы. Вся установка весит около 65 кг и имеет класс защиты IP35.
В настоящее время компания Snowbot приглашает к участию бета-тестеров, которые предоставят отзывы об использовании S1 в реальных условиях. Те, кто пройдет отбор, приобретут бета-версию S1 по сниженной цене $1 999, а также получат бесплатную производственную версию робота, как только она появится в продаже.
https://www.youtube.com/watch?v=HLOe_fBkFMk
Серийная модель Snowbot S1 Pro должна появиться в продаже в ноябре следующего года по розничной цене $2 999.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/snowbot-predstavili-avtonomnogo-uborschika-snega
Использовать снегоуборочную машину явно проще, чем лопату для уборки снега, но при больших объемах работы и ее толкать довольно утомительное занятие. Именно здесь на помощь приходит Snowbot S1 - автономный робот-снегоочиститель на гусеничном ходу, работающих от аккумулятора. Разработка скоро вступит в фазу бета-тестирования.
Сообщается, что для начала работы необходимо установить три радиомаяка, по одному на каждом из трех углов квадратного или прямоугольного участка. Четвертый маяк на корпусе робота принимает сигналы и использует их для триангуляции своего текущего местоположения на заданной территории. Это позволяет ему определить маршрут уборки снега.
Если территория имеет неправильную форму, пользователи могут использовать приложение для iOS/Android, чтобы вручную задать маршрут. Также возможно ручное управление S1 в режиме реального времени с помощью входящего в комплект пульта дистанционного управления.
В зависимости от поверхности территории снег удаляется либо скребком, либо вращающейся щеткой. Сообщается, что S1 способен выбрасывать снег на расстояние до 3,7 м и убирать снег глубиной до 305 мм. Он автоматически регулирует скорость до 0,4 м в секунду в зависимости от глубины снежного покрова.
Используя датчики LiDAR, робот, как утверждается, способен обнаруживать препятствия и автоматически останавливаться и подавать звуковой сигнал, если они находятся на его пути. Он также остановится, если его шнек забился мокрым снегом, ветками или другим мусором. Одной 2-часовой зарядки литий-ионного аккумулятора 36 В/31,2 Ач, как утверждается, хватает примерно на 1,5 часа работы. Вся установка весит около 65 кг и имеет класс защиты IP35.
В настоящее время компания Snowbot приглашает к участию бета-тестеров, которые предоставят отзывы об использовании S1 в реальных условиях. Те, кто пройдет отбор, приобретут бета-версию S1 по сниженной цене $1 999, а также получат бесплатную производственную версию робота, как только она появится в продаже.
https://www.youtube.com/watch?v=HLOe_fBkFMk
Серийная модель Snowbot S1 Pro должна появиться в продаже в ноябре следующего года по розничной цене $2 999.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/snowbot-predstavili-avtonomnogo-uborschika-snega
YouTube
Snowbot, The autonomous snow blower keeps your driveway snow-free.
If you are interested, please contact us to discuss!
Check us out on Facebook @thesnowbot
Welcome to become our Beta Tester: https://www.thesnowbot.com/pages/become-a-beta-tester
#snowremoval #bestsnowplows #snow #snowblowing #snowbot #snowblower
-~-~~…
Check us out on Facebook @thesnowbot
Welcome to become our Beta Tester: https://www.thesnowbot.com/pages/become-a-beta-tester
#snowremoval #bestsnowplows #snow #snowblowing #snowbot #snowblower
-~-~~…
Waymo и Geely разрабатывают автономный электрокар для рынка США
Компания Waymo, разработчик технологий автономного вождения, заключает партнерство с китайским автопроизводителем Geely для создания полностью электрического автономного транспортного средства. Компании интегрируют Waymo Driver в автомобили марки Zeekr компании Geely на американском рынке "в ближайшие годы".
Waymo не называет конкретных сроков начала производства или сроков появления этих автомобилей на дорогах общего пользования. В настоящее время парк автомобилей Waymo состоит из Jaguar I-Paces и Chrysler Pacifica, которые уже можно встретить в Финиксе, штат Аризона. Компания также расширила свое партнерство с компанией Stellantis, владеющей автомобилями Fiat Chrysler. По словам представителя Waymo, планы в отношении Geely не должны повлиять на существующие договоренности компании.
Zeekr, люксовый бренд электрокаров, который Geely основала в марте, запустил свою первую модель премиум-класса в прошлом месяце в Китае. Версия Waymo, которая на рендерах выглядит скорее как минивэн, разрабатывается и проектируется на заказ в Гетеборге, Швеция. Как только они будут доставлены в США, Waymo интегрирует свою технологию Waymo Driver в эти автомобили, которая включает в себя аппаратное обеспечение, такое как лидар, датчики и камеры, а также программное обеспечение.
Другие компании на рынке автономного транспорта, такие как Cruise и Argo AI, также раскрыли планы по созданию специально разработанных электроавтомобилей. В прошлом году Cruise представила свой Origin, предназначенный для совместных поездок, а в сентябре Argo и Volkswagen раскрыли планы по совместной разработке автономного фургона ID Buzz AD, который должен быть запущен в коммерческую эксплуатацию в 2025 году в Гамбурге, Германия.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/waymo-i-geely-razrabatyvayut-avtonomnyi-elektrokar-dlya-rynka-ssha
Компания Waymo, разработчик технологий автономного вождения, заключает партнерство с китайским автопроизводителем Geely для создания полностью электрического автономного транспортного средства. Компании интегрируют Waymo Driver в автомобили марки Zeekr компании Geely на американском рынке "в ближайшие годы".
Waymo не называет конкретных сроков начала производства или сроков появления этих автомобилей на дорогах общего пользования. В настоящее время парк автомобилей Waymo состоит из Jaguar I-Paces и Chrysler Pacifica, которые уже можно встретить в Финиксе, штат Аризона. Компания также расширила свое партнерство с компанией Stellantis, владеющей автомобилями Fiat Chrysler. По словам представителя Waymo, планы в отношении Geely не должны повлиять на существующие договоренности компании.
Zeekr, люксовый бренд электрокаров, который Geely основала в марте, запустил свою первую модель премиум-класса в прошлом месяце в Китае. Версия Waymo, которая на рендерах выглядит скорее как минивэн, разрабатывается и проектируется на заказ в Гетеборге, Швеция. Как только они будут доставлены в США, Waymo интегрирует свою технологию Waymo Driver в эти автомобили, которая включает в себя аппаратное обеспечение, такое как лидар, датчики и камеры, а также программное обеспечение.
Другие компании на рынке автономного транспорта, такие как Cruise и Argo AI, также раскрыли планы по созданию специально разработанных электроавтомобилей. В прошлом году Cruise представила свой Origin, предназначенный для совместных поездок, а в сентябре Argo и Volkswagen раскрыли планы по совместной разработке автономного фургона ID Buzz AD, который должен быть запущен в коммерческую эксплуатацию в 2025 году в Гамбурге, Германия.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/waymo-i-geely-razrabatyvayut-avtonomnyi-elektrokar-dlya-rynka-ssha
robogeek.ru
Waymo и Geely разрабатывают автономный электрокар для рынка США
Компания Waymo, разработчик технологий автономного вождения, заключает партнерство с китайским автопроизводителем Geely для создания полностью электрического автономного транспортного средства. Компании интегрируют Waymo Driver в автомобили марки Zeekr компании…
TuSimple совершила свой первый заезд автономного грузовика без оператора за рулем
Компания TuSimple, занимающаяся автономными грузоперевозками, сообщает, что завершила первый автономный пробег грузовика по открытым дорогам общего пользования без человека в автомобиле. Автомобиль успешно преодолел маршрут длинной порядка 130 км по улицам и шоссе между заводом в Тасконе (штат Аризона) и распределительным центром в Финиксе.
1 ч 20 мин езды по трассе I-10, которая является основным грузовым маршрутом от Лос-Анджелеса (Калифорния) до Джексонвилла (Флорида), вполне вписывается в будущие коммерческие операции компании. Хотя грузовик перевозил груз, пилотный запуск был скорее технологическим, чем коммерческим.
"Это логичный следующий шаг и ключевая часть эволюции нашей технологии для полного коммерческого развертывания, - сказал генеральный директор компании Ченг Лу. - Мы должны иметь на одном маршруте и одном типе транспортного средства возможность иметь все функции, которые можно использовать без водителя на дороге, и иметь достаточный уровень надежности, чтобы убрать водителя. А это значительная научно-исследовательская и опытно-конструкторская работа. Когда вы сможете продемонстрировать, что можете безопасно убрать водителя даже на одном маршруте коммерческого оператора, это уже не научный проект. Это инженерная работа, и она требует времени, капитала и много упорного труда нашей команды, но мы уверены, что мы будем первыми, кто осуществит полномасштабное коммерческое развертывание автономных грузовиков".
Пилотный проект TuSimple демонстрирует, что компания достигла автономной технологии 4-го уровня, которую SAE определяет как систему, способную полностью управлять собой и не требующую участия человека. Грузовик TuSimple класса 8 работал при благоприятных погодных условиях с 9 вечера до полуночи. По данным компании, ADS ориентировалась на улицах, светофорах, въездных и выездных дорожных участках и при смене полосы движения на шоссе.
В качестве меры предосторожности, полицейские автомобили без опознавательных знаков следовали примерно в миле позади грузовика на случай его экстренной остановки. Кроме того, TuSimple запустила два контрольных автомобиля, один в полумиле позади грузовика, второй - в пяти милях впереди.
В настоящее время TuSimple эксплуатирует переоборудованные грузовики от Navistar, одного из OEM-партнеров компании, но к 2024 году компания планирует совместно разработать полугрузовики, специально предназначенные для автономной работы, которые она сможет продавать третьим лицам.
https://www.youtube.com/watch?v=dGglN4J9zZ0
По состоянию на середину декабря компания DHL Supply Chain зарезервировала 100 таких автономных грузовиков для внедрения в свою деятельность, в результате чего общее количество зарезервированных грузовиков TuSimple достигло 6 875. Traton Group, подразделение Volkswagen AG по производству тяжелых грузовиков, также заключило соглашение с TuSimple о совместной разработке самоуправляемых грузовиков. Оба OEM-партнера владеют миноритарными долями в TuSimple.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/tusimple-sovershila-svoi-pervyi-zaezd-avtonomnogo-gruzovika-bez-operatora-za-rulem
Компания TuSimple, занимающаяся автономными грузоперевозками, сообщает, что завершила первый автономный пробег грузовика по открытым дорогам общего пользования без человека в автомобиле. Автомобиль успешно преодолел маршрут длинной порядка 130 км по улицам и шоссе между заводом в Тасконе (штат Аризона) и распределительным центром в Финиксе.
1 ч 20 мин езды по трассе I-10, которая является основным грузовым маршрутом от Лос-Анджелеса (Калифорния) до Джексонвилла (Флорида), вполне вписывается в будущие коммерческие операции компании. Хотя грузовик перевозил груз, пилотный запуск был скорее технологическим, чем коммерческим.
"Это логичный следующий шаг и ключевая часть эволюции нашей технологии для полного коммерческого развертывания, - сказал генеральный директор компании Ченг Лу. - Мы должны иметь на одном маршруте и одном типе транспортного средства возможность иметь все функции, которые можно использовать без водителя на дороге, и иметь достаточный уровень надежности, чтобы убрать водителя. А это значительная научно-исследовательская и опытно-конструкторская работа. Когда вы сможете продемонстрировать, что можете безопасно убрать водителя даже на одном маршруте коммерческого оператора, это уже не научный проект. Это инженерная работа, и она требует времени, капитала и много упорного труда нашей команды, но мы уверены, что мы будем первыми, кто осуществит полномасштабное коммерческое развертывание автономных грузовиков".
Пилотный проект TuSimple демонстрирует, что компания достигла автономной технологии 4-го уровня, которую SAE определяет как систему, способную полностью управлять собой и не требующую участия человека. Грузовик TuSimple класса 8 работал при благоприятных погодных условиях с 9 вечера до полуночи. По данным компании, ADS ориентировалась на улицах, светофорах, въездных и выездных дорожных участках и при смене полосы движения на шоссе.
В качестве меры предосторожности, полицейские автомобили без опознавательных знаков следовали примерно в миле позади грузовика на случай его экстренной остановки. Кроме того, TuSimple запустила два контрольных автомобиля, один в полумиле позади грузовика, второй - в пяти милях впереди.
В настоящее время TuSimple эксплуатирует переоборудованные грузовики от Navistar, одного из OEM-партнеров компании, но к 2024 году компания планирует совместно разработать полугрузовики, специально предназначенные для автономной работы, которые она сможет продавать третьим лицам.
https://www.youtube.com/watch?v=dGglN4J9zZ0
По состоянию на середину декабря компания DHL Supply Chain зарезервировала 100 таких автономных грузовиков для внедрения в свою деятельность, в результате чего общее количество зарезервированных грузовиков TuSimple достигло 6 875. Traton Group, подразделение Volkswagen AG по производству тяжелых грузовиков, также заключило соглашение с TuSimple о совместной разработке самоуправляемых грузовиков. Оба OEM-партнера владеют миноритарными долями в TuSimple.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/tusimple-sovershila-svoi-pervyi-zaezd-avtonomnogo-gruzovika-bez-operatora-za-rulem
YouTube
World’s First "Driver Out" Fully Autonomous Semi-Truck Operating on Open Public Roads | TuSimple
On December 22nd, TuSimple made history by becoming the first to successfully test a fully autonomous semi-truck on open public roads without a human in the vehicle and without human intervention. The run took place the evening of December 22nd and required…
SeaClear - проект роботизированной уборки подводного мусора
Уборка мусора из океанов и морей - дорогостоящий и трудоемкий процесс. В рамках европейского проекта команда Мюнхенского технического университета (TUM) разрабатывает роботизированную систему, использующую методы машинного обучения для обнаружения и сбора мусора под водой.
В настоящее время в морях и океанах содержится от 26 до 66 млн тонн пластиковых отходов, большая часть которых лежит на дне. Это представляет собой огромную угрозу для морских растений и животных, а также для экологического баланса морей.
Но удаление отходов из воды не только сложный и дорогостоящий процесс, но и зачастую он еще и опасный, поскольку работы обычно выполняются аквалангистами. В рамках проекта SeaClear команда TUM совместно с восемью европейскими институтами разрабатывает роботизированную систему, способную собирать подводный мусор.
Система объединяет четыре роботизированных компонента: автономный надводный аппарат выполняет первоначальное сканирование морского дна для обнаружения крупного скопления мусора. Затем в воду опускается робот для обнаружения подводного мусора и передачи на компьютер дополнительной информации, например, изображений морского дна крупным планом.
В прозрачной воде и при хорошей видимости также используется беспилотный летательный аппарат для обнаружения мусора. Полученные данные объединяются для создания виртуальной карты. Затем робот-сборщик посещает указанные точки на карте и собирает мусор. С помощью захвата он помещает его в корзину, которую буксирует к берегу автономная лодка.
"Разработка автономных роботов для подводного применения - это уникальная задача, - говорит д-р Стефан Сосновски, технический директор проекта SeaClear. - Когда мусор идентифицирован и обнаружен, роботу необходимо приблизиться к нему. Для этого ему может потребоваться преодолеть сильные течения. Задача TUM в проекте SeaClear - дать роботу возможность двигаться в нужном направлении".
Для достижения этой цели команда использует методы машинного обучения. Модуль ИИ выполняет расчеты и изучает условия, при которых робот будет двигаться. Это позволяет точно предсказывать его поведение.
"Еще одна проблема заключается в том, что в нашем распоряжении нет таких вычислительных мощностей, как на суше, - говорит профессор Сандра Хирш, главный исследователь SeaClear. - У нас нет связи с крупными центрами обработки данных с суперкомпьютерами. Поэтому нам нужны высокоэффективные алгоритмы, работающие при ограниченных ресурсах. Поэтому мы работаем с высокоэффективными методами выборки, которые позволяют получать точные прогнозы при минимальном количестве данных. Система ИИ просто отбрасывает ненужную информацию".
https://www.youtube.com/watch?v=UjFV5mW06u4
Ожидается, что когда система SeaClear будет полностью готова к работе, она сможет достичь 80% точности при классификации подводного мусора и будет собирать порядка 90% мусора. Это сопоставимо с результатами аквалангистов. Первые испытания прототипа были проведены в октябре 2021 года в Дубровнике, Хорватия. Дальнейшие испытания запланированы в порту Гамбурга в мае 2022 года.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/seaclear-proekt-robotizirovannoi-uborki-podvodnogo-musora
Уборка мусора из океанов и морей - дорогостоящий и трудоемкий процесс. В рамках европейского проекта команда Мюнхенского технического университета (TUM) разрабатывает роботизированную систему, использующую методы машинного обучения для обнаружения и сбора мусора под водой.
В настоящее время в морях и океанах содержится от 26 до 66 млн тонн пластиковых отходов, большая часть которых лежит на дне. Это представляет собой огромную угрозу для морских растений и животных, а также для экологического баланса морей.
Но удаление отходов из воды не только сложный и дорогостоящий процесс, но и зачастую он еще и опасный, поскольку работы обычно выполняются аквалангистами. В рамках проекта SeaClear команда TUM совместно с восемью европейскими институтами разрабатывает роботизированную систему, способную собирать подводный мусор.
Система объединяет четыре роботизированных компонента: автономный надводный аппарат выполняет первоначальное сканирование морского дна для обнаружения крупного скопления мусора. Затем в воду опускается робот для обнаружения подводного мусора и передачи на компьютер дополнительной информации, например, изображений морского дна крупным планом.
В прозрачной воде и при хорошей видимости также используется беспилотный летательный аппарат для обнаружения мусора. Полученные данные объединяются для создания виртуальной карты. Затем робот-сборщик посещает указанные точки на карте и собирает мусор. С помощью захвата он помещает его в корзину, которую буксирует к берегу автономная лодка.
"Разработка автономных роботов для подводного применения - это уникальная задача, - говорит д-р Стефан Сосновски, технический директор проекта SeaClear. - Когда мусор идентифицирован и обнаружен, роботу необходимо приблизиться к нему. Для этого ему может потребоваться преодолеть сильные течения. Задача TUM в проекте SeaClear - дать роботу возможность двигаться в нужном направлении".
Для достижения этой цели команда использует методы машинного обучения. Модуль ИИ выполняет расчеты и изучает условия, при которых робот будет двигаться. Это позволяет точно предсказывать его поведение.
"Еще одна проблема заключается в том, что в нашем распоряжении нет таких вычислительных мощностей, как на суше, - говорит профессор Сандра Хирш, главный исследователь SeaClear. - У нас нет связи с крупными центрами обработки данных с суперкомпьютерами. Поэтому нам нужны высокоэффективные алгоритмы, работающие при ограниченных ресурсах. Поэтому мы работаем с высокоэффективными методами выборки, которые позволяют получать точные прогнозы при минимальном количестве данных. Система ИИ просто отбрасывает ненужную информацию".
https://www.youtube.com/watch?v=UjFV5mW06u4
Ожидается, что когда система SeaClear будет полностью готова к работе, она сможет достичь 80% точности при классификации подводного мусора и будет собирать порядка 90% мусора. Это сопоставимо с результатами аквалангистов. Первые испытания прототипа были проведены в октябре 2021 года в Дубровнике, Хорватия. Дальнейшие испытания запланированы в порту Гамбурга в мае 2022 года.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/seaclear-proekt-robotizirovannoi-uborki-podvodnogo-musora
YouTube
SeaCAT testing with the LARS system
SeaCAT was equipped with a LARS (Launch And Recovery System) and it successfully launched and recovered a roaming Tortuga ROV. The demonstration was performed by SubSea Tech at the Port de l'Estaque in Marseille. For more videos, please check the youtube…
John Deere к концу года планирует выпустить на рынок беспилотный трактор
На выставке CES 2022 компания John Deere представила полностью автономный трактор, готовый к полномасштабному производству. Машина представляет из себя модель 8R с долотообразным плугом с поддержкой TruSet, системой GPS-наведения и другими передовыми технологиями. Планируется, что автономный трактор будет доступен к концу этого года.
Автономный трактор служит конкретной цели - "накормить весь мир". Ожидается, что к 2050 году население планеты вырастет с 8 миллиардов до почти 10 миллиардов человек, что увеличит глобальный спрос на продовольствие на 50%. Кроме того, фермерам предстоит столкнуться с уменьшением свободных земель и квалифицированной рабочей силы, и работать с переменными факторами, присущими сельскому хозяйству, такими как изменение погодных условий и климата, колебания качества почвы и наличие сорняков и вредителей.
8R оснащен шестью парами стереокамер, которые с помощью нейронной сети позволяют обнаруживать препятствия на 360 градусов. Автономный трактор также постоянно проверяет свое положение относительно геозоны, гарантируя, что он работает там, где должен, с точностью менее 2,5 см.
Чтобы использовать автономный трактор, фермерам нужно только доставить машину на поле и настроить ее на автономную работу. Используя John Deere Operations Center Mobile, они могут "провести пальцем слева направо", чтобы запустить машину. Во время работы машины фермер может покинуть поле и сосредоточиться на других задачах, контролируя состояние машины со своего мобильного устройства.
https://www.youtube.com/watch?v=QvFoRk4JsPc&t=1s
John Deere Operations Center Mobile обеспечивает доступ к видео, данным и метрикам в реальном времени и позволяет фермеру регулировать параметры работы автономного трактора (скорость, заглубление плуга...). В случае каких-либо аномалий качества работы или проблем со здоровьем машины фермеры будут уведомлены об этом удаленно и смогут внести коррективы для оптимизации работы машины.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/john-deere-k-kontsu-goda-planiruet-vypustit-na-rynok-bespilotnyi-traktor
На выставке CES 2022 компания John Deere представила полностью автономный трактор, готовый к полномасштабному производству. Машина представляет из себя модель 8R с долотообразным плугом с поддержкой TruSet, системой GPS-наведения и другими передовыми технологиями. Планируется, что автономный трактор будет доступен к концу этого года.
Автономный трактор служит конкретной цели - "накормить весь мир". Ожидается, что к 2050 году население планеты вырастет с 8 миллиардов до почти 10 миллиардов человек, что увеличит глобальный спрос на продовольствие на 50%. Кроме того, фермерам предстоит столкнуться с уменьшением свободных земель и квалифицированной рабочей силы, и работать с переменными факторами, присущими сельскому хозяйству, такими как изменение погодных условий и климата, колебания качества почвы и наличие сорняков и вредителей.
8R оснащен шестью парами стереокамер, которые с помощью нейронной сети позволяют обнаруживать препятствия на 360 градусов. Автономный трактор также постоянно проверяет свое положение относительно геозоны, гарантируя, что он работает там, где должен, с точностью менее 2,5 см.
Чтобы использовать автономный трактор, фермерам нужно только доставить машину на поле и настроить ее на автономную работу. Используя John Deere Operations Center Mobile, они могут "провести пальцем слева направо", чтобы запустить машину. Во время работы машины фермер может покинуть поле и сосредоточиться на других задачах, контролируя состояние машины со своего мобильного устройства.
https://www.youtube.com/watch?v=QvFoRk4JsPc&t=1s
John Deere Operations Center Mobile обеспечивает доступ к видео, данным и метрикам в реальном времени и позволяет фермеру регулировать параметры работы автономного трактора (скорость, заглубление плуга...). В случае каких-либо аномалий качества работы или проблем со здоровьем машины фермеры будут уведомлены об этом удаленно и смогут внести коррективы для оптимизации работы машины.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/john-deere-k-kontsu-goda-planiruet-vypustit-na-rynok-bespilotnyi-traktor
YouTube
Autonomous 8R Tractor | John Deere Precision Ag
Introducing John Deere's autonomous 8R Tractor for large-scale production. The 8R tractor with a TruSet™-enabled chisel plow, StarFire™ GPS guidance system, and new advanced technologies will help farmers grow more for a growing planet.
The John Deere…
The John Deere…
Labrador Systems представила домашнего робота-помощника
Большинство домашних роботов, дебютирующих на выставке CES, как правило, слишком много обещают. Каждый год нам показывают прототипы "роботов-дворецких", которые так и не стали реальными продуктами. Но два новых робота, созданных компанией Labrador Systems, похоже, смогут изменить тенденцию, потому что компания чрезвычайно упростила конструкцию, которая по сути стала автономным мобильным роботом (AMR) для дома.
Роботы, названные Caddie и Retriever, предназначены для помощи по дому путем переноса предметов. Оба они размером с прикроватный столик, оснащены колесами и датчиками, которые позволяют им ориентироваться в доме. Владельцы определяют для машин несколько контрольных точек (например, "на кухне" и "у дивана"), и роботы по команде перемещаются между этими местами, автоматически объезжая препятствия и людей. Оба робота могут управляться с помощью приложения или голосовых команд через интеграцию с Alexa.
Максимальная нагрузка роботов составляет 25 фунтов (около 11 кг). Они передвигаются с равномерной скоростью и автоматически заряжаются в течение ночи. Основное различие между этими двумя машинами заключается в том, что Retriever может регулировать свою высоту и имеет пару рук, похожих на конвейерную ленту, которые позволяют ему самостоятельно брать подносы (если они расположены в определенном месте). Но задача у обоих одинаковая: "перемещать вещи из пункта А в пункт Б".
Хотя роботы могут быть полезны любому человеку, они предназначены в первую очередь для помощи людям с проблемами мобильности, пожилым людям и людям с хроническими заболеваниями, такими как болезнь Паркинсона или артрит. Майк Дули, генеральный директор компании Labrador, говорит, что на их разработку его вдохновило то, что его собственная мать перешла к использованию трости и инвалидного кресла.
"Я заметил, что когда она пользовалась ходунками или тростью, ее руки становились дополнительной парой ног. Они у нее больше не были свободными", - рассказывает Дули. По его словам, в такой ситуации робот, подобный Caddie, мог бы быть невероятно полезен, помогая выполнять простые задачи: переносить белье в прачечную, грязные тарелки на кухню или книгу и очки к дивану.
Простота назначения машин обусловлена опытом Дули в мире робототехники. Ранее он был первым менеджером по продукции Lego Mindstorms, чрезвычайно популярного набора игрушечных роботов компании. "Моей задачей было продать от 10 до 15 тыс. единиц этого набора, а в итоге мы продали более миллиона, - говорит он. После этого он помог выпустить робота-уборщика под названием Mint, материнская компания которого затем была приобретена компанией iRobot, а технология, лежащая в ее основе, легла в основу линейки Braava.
Эта работа показала ему преимущества простоты роботов за счет сужения их функциональности. Caddie и Retriever имеют небольшое количество движущихся частей и предназначены для работы в основном по заранее заданным траекториям. Labrador Systems изучает возможность добавления более широких функциональных возможностей, таких как ручное управление и режим "следуй за мной", но Дули говорит, что компании больше нравится фокусироваться на более ограниченных случаях использования. "У нас есть простая мантра - сделать все управляемым и понятным", - говорит он. Машины также используют готовые детали для навигации, в основном инфракрасные датчики и датчики глубины, никаких лидаров.
https://www.youtube.com/watch?v=aTOyXBr9VyU
Несмотря на эту простоту, машины еще не готовы к использованию потребителями. Внедрение любой автоматизированной системы в доме - сложная задача и важность не допустить ошибок еще больше возрастает, когда машины предназначены для помощи людям с ограниченными возможностями. Компания Labrador начала проводить пилотные испытания робота Caddie в прошлом году, размещая машины в домах людей с февраля. Но компания собирается проводить больше тестов, и нацелена на производство машин "ко второй половине 2023 года".
https://robogeek.ru/bytovye-roboty/labrador-systems-predstavila-domashnego-robota-pomoschnika
Большинство домашних роботов, дебютирующих на выставке CES, как правило, слишком много обещают. Каждый год нам показывают прототипы "роботов-дворецких", которые так и не стали реальными продуктами. Но два новых робота, созданных компанией Labrador Systems, похоже, смогут изменить тенденцию, потому что компания чрезвычайно упростила конструкцию, которая по сути стала автономным мобильным роботом (AMR) для дома.
Роботы, названные Caddie и Retriever, предназначены для помощи по дому путем переноса предметов. Оба они размером с прикроватный столик, оснащены колесами и датчиками, которые позволяют им ориентироваться в доме. Владельцы определяют для машин несколько контрольных точек (например, "на кухне" и "у дивана"), и роботы по команде перемещаются между этими местами, автоматически объезжая препятствия и людей. Оба робота могут управляться с помощью приложения или голосовых команд через интеграцию с Alexa.
Максимальная нагрузка роботов составляет 25 фунтов (около 11 кг). Они передвигаются с равномерной скоростью и автоматически заряжаются в течение ночи. Основное различие между этими двумя машинами заключается в том, что Retriever может регулировать свою высоту и имеет пару рук, похожих на конвейерную ленту, которые позволяют ему самостоятельно брать подносы (если они расположены в определенном месте). Но задача у обоих одинаковая: "перемещать вещи из пункта А в пункт Б".
Хотя роботы могут быть полезны любому человеку, они предназначены в первую очередь для помощи людям с проблемами мобильности, пожилым людям и людям с хроническими заболеваниями, такими как болезнь Паркинсона или артрит. Майк Дули, генеральный директор компании Labrador, говорит, что на их разработку его вдохновило то, что его собственная мать перешла к использованию трости и инвалидного кресла.
"Я заметил, что когда она пользовалась ходунками или тростью, ее руки становились дополнительной парой ног. Они у нее больше не были свободными", - рассказывает Дули. По его словам, в такой ситуации робот, подобный Caddie, мог бы быть невероятно полезен, помогая выполнять простые задачи: переносить белье в прачечную, грязные тарелки на кухню или книгу и очки к дивану.
Простота назначения машин обусловлена опытом Дули в мире робототехники. Ранее он был первым менеджером по продукции Lego Mindstorms, чрезвычайно популярного набора игрушечных роботов компании. "Моей задачей было продать от 10 до 15 тыс. единиц этого набора, а в итоге мы продали более миллиона, - говорит он. После этого он помог выпустить робота-уборщика под названием Mint, материнская компания которого затем была приобретена компанией iRobot, а технология, лежащая в ее основе, легла в основу линейки Braava.
Эта работа показала ему преимущества простоты роботов за счет сужения их функциональности. Caddie и Retriever имеют небольшое количество движущихся частей и предназначены для работы в основном по заранее заданным траекториям. Labrador Systems изучает возможность добавления более широких функциональных возможностей, таких как ручное управление и режим "следуй за мной", но Дули говорит, что компании больше нравится фокусироваться на более ограниченных случаях использования. "У нас есть простая мантра - сделать все управляемым и понятным", - говорит он. Машины также используют готовые детали для навигации, в основном инфракрасные датчики и датчики глубины, никаких лидаров.
https://www.youtube.com/watch?v=aTOyXBr9VyU
Несмотря на эту простоту, машины еще не готовы к использованию потребителями. Внедрение любой автоматизированной системы в доме - сложная задача и важность не допустить ошибок еще больше возрастает, когда машины предназначены для помощи людям с ограниченными возможностями. Компания Labrador начала проводить пилотные испытания робота Caddie в прошлом году, размещая машины в домах людей с февраля. Но компания собирается проводить больше тестов, и нацелена на производство машин "ко второй половине 2023 года".
https://robogeek.ru/bytovye-roboty/labrador-systems-predstavila-domashnego-robota-pomoschnika
YouTube
Introducing the Labrador Retriever Robot at CES 2022
The Labrador Retriever is a new type of assistive robot designed to help individuals live more independently. For the most up to date information, please visit https://labradorsystems.com/
The Retriever functions as an extra pair of hands, helping individuals…
The Retriever functions as an extra pair of hands, helping individuals…
Команда Polimove выиграл гонку Autonomous Challenge на CES 2022
В первую неделю января 2022 года состоялись соревнования автономных болидов. Команда Polimove установила новый рекорд скорости на суше для самого быстрого автономного гоночного автомобиля, показав скорость 283,18 км/ч.
Соревнования Autonomous Challenge прошли в заключительный день выставки CES 2022. Это мероприятие стало вторым в серии соревнований автономных гоночных автомобилей, которые начались с Indy Autonomous Challenge (IAC) в октябре 2021 года. На соревнованиях IAC университетские команды продемонстрировали автономные гоночные автомобили, двигавшиеся по автодрому Indy Motor Speedway со скоростью более 200 км/ч.
Однако команды не смогли довести свой программный код до уровня, позволяющего находиться нескольким автомобилям на треке, что было вызвано, в частности, сложностью задачи и недостатком времени для тестирования. Мероприятие проходило на автодроме Las Vegas Motor Speedway, в 15 милях езды от конференц-центра Лас-Вегаса.
Призовой фонд этого соревнования составлял $150 000 за первое место и $50 000 за второе. В этом соревновании команды должны были выяснить, кто сможет обойти другой автономный гоночный автомобиль на трассе в состязании 1:1.
Квалификационный раунд начался с того, что каждой команде было дано 10 кругов, чтобы установить свое самое быстрое время по гоночной трассе длиной 2,4 км. Polimove продемонстрировала, что может проехать быстрее всех, и заняла первое место в зачетном соревновании. Euroracing показал второе по скорости время прохождения круга, TUM - третье, а KAIST - четвертое.
В первом раунде соревнований по прохождению трассы KAIST выступил против Polimove. Обе команды успешно выполнили прохождение на скорости 129 км/ч, Polimove успешно выполнил прохождение на следующем рубеже 161 км/ч, после чего KAIST проиграл, отпустив Polimove в финал.
Во втором TUM встретился лицом к лицу с Euroracing. Обе команды успешно прошли начальные этапы, начиная с 129 км/ч и заканчивая 201 км/ч. Именно здесь произошла драматическая авария, когда Euroracing врезалась в барьер на въезде в пит-лейн на скорости 209 км/ч. Это вывело Euroracing из гонки и отправило TUM в финал против Polimove.
https://www.youtube.com/watch?v=kzj49NLTlcY&t=117s
Финальный поединок не разочаровал поклонников гонок, собравшихся посмотреть. TUM и Polimove были, пожалуй, двумя лучшими соперниками в соревновании. Обе команды легко продемонстрировали успех при прохождении трассы на скорости до 209 км/ч. Именно здесь ситуация стала напряженной для участников, команды успешно преодолели рубеж в 233 км/ч, следующим шагом было прохождение круга на скорости 241 км/ч, успешно завершенное обеими командами. Далее Polimove успешно совершил попытку прохождения на скорости более 269 км/ч, но болид TUM потерял сцепление с дорогой и вылетел с трассы, не повредив автомобиль, что привело Polimove к победе.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/komanda-polimove-vyigral-gonku-autonomous-challenge-na-ces-2022
В первую неделю января 2022 года состоялись соревнования автономных болидов. Команда Polimove установила новый рекорд скорости на суше для самого быстрого автономного гоночного автомобиля, показав скорость 283,18 км/ч.
Соревнования Autonomous Challenge прошли в заключительный день выставки CES 2022. Это мероприятие стало вторым в серии соревнований автономных гоночных автомобилей, которые начались с Indy Autonomous Challenge (IAC) в октябре 2021 года. На соревнованиях IAC университетские команды продемонстрировали автономные гоночные автомобили, двигавшиеся по автодрому Indy Motor Speedway со скоростью более 200 км/ч.
Однако команды не смогли довести свой программный код до уровня, позволяющего находиться нескольким автомобилям на треке, что было вызвано, в частности, сложностью задачи и недостатком времени для тестирования. Мероприятие проходило на автодроме Las Vegas Motor Speedway, в 15 милях езды от конференц-центра Лас-Вегаса.
Призовой фонд этого соревнования составлял $150 000 за первое место и $50 000 за второе. В этом соревновании команды должны были выяснить, кто сможет обойти другой автономный гоночный автомобиль на трассе в состязании 1:1.
Квалификационный раунд начался с того, что каждой команде было дано 10 кругов, чтобы установить свое самое быстрое время по гоночной трассе длиной 2,4 км. Polimove продемонстрировала, что может проехать быстрее всех, и заняла первое место в зачетном соревновании. Euroracing показал второе по скорости время прохождения круга, TUM - третье, а KAIST - четвертое.
В первом раунде соревнований по прохождению трассы KAIST выступил против Polimove. Обе команды успешно выполнили прохождение на скорости 129 км/ч, Polimove успешно выполнил прохождение на следующем рубеже 161 км/ч, после чего KAIST проиграл, отпустив Polimove в финал.
Во втором TUM встретился лицом к лицу с Euroracing. Обе команды успешно прошли начальные этапы, начиная с 129 км/ч и заканчивая 201 км/ч. Именно здесь произошла драматическая авария, когда Euroracing врезалась в барьер на въезде в пит-лейн на скорости 209 км/ч. Это вывело Euroracing из гонки и отправило TUM в финал против Polimove.
https://www.youtube.com/watch?v=kzj49NLTlcY&t=117s
Финальный поединок не разочаровал поклонников гонок, собравшихся посмотреть. TUM и Polimove были, пожалуй, двумя лучшими соперниками в соревновании. Обе команды легко продемонстрировали успех при прохождении трассы на скорости до 209 км/ч. Именно здесь ситуация стала напряженной для участников, команды успешно преодолели рубеж в 233 км/ч, следующим шагом было прохождение круга на скорости 241 км/ч, успешно завершенное обеими командами. Далее Polimove успешно совершил попытку прохождения на скорости более 269 км/ч, но болид TUM потерял сцепление с дорогой и вылетел с трассы, не повредив автомобиль, что привело Polimove к победе.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/komanda-polimove-vyigral-gonku-autonomous-challenge-na-ces-2022
YouTube
World’s Fastest Autonomous Racecar - PoliMOVE Speed Record
Setting world records is what our IAC teams do in the Indy Autonomous Challenge. Team PoliMOVE now holds the noscript of “World’s Fastest Autonomous Racecar” at 175.96 mph. See the historic run here and see the team compete on Jan. 7 in the Autonomous Challenge…
KDDI, Prodrone и Qysea объединили мультикоптер с подводным дроном
Подводные беспилотники способны выполнять самые разные задачи, но их доставка к месту погружения может быть сложной задачей. Новая система призвана помочь в этом, используя воздушный дрон для транспортировки и развертывания подводного дрона.
Гибридная система Sea-Air Integrated Drone была продемонстрирована в парке развлечений Hakkeijima Sea Paradise в Йокогаме. Она была создана в рамках партнерства между японским телекоммуникационным оператором KDDI, производителем дронов Prodrone и компанией Qysea, занимающейся подводной робототехникой.
В системе используется один из всепогодных мультикоптеров Prodrone и небольшой ROV (дистанционно управляемым аппаратом) Fifish Pro V6 Plus компании Qysea, размещенным в небольшой клетке закрепленной на корпусе коптера.
Находящийся на берегу пилот использует мобильную связь дальнего радиуса действия для перемещения Sea-Air Integrated Drone к месту назначения в море - он ориентируется как по GPS, так и по данным бортовых камер в режиме реального времени. Затем пользователь сажает коптер на воду, который удерживается на плаву с помощью поплавков под каждым пропеллером.
После этого Fifish освобождается из клетки, но остается привязанным к мультикоптеру коммуникационным кабелем. Оператор управляет подводным аппаратом и получает видеозапись с камеры через коптер. После завершения погружения лебедка на мультикоптере притягивает Fifish обратно в клетку, и оба дрона могут лететь обратно на берег.
https://www.youtube.com/watch?v=xSDCXMviEzw
Некоторые из возможных применений системы включают осмотр и обслуживание аквакультур, ветряных турбин или других морских сооружений. Кроме того, она может быть использована в научных исследованиях, инспекции корпуса судна или в поисково-спасательных операциях. Проект был впервые инициирован компанией KDDI шесть лет назад.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/kddi-prodrone-i-qysea-obedinili-multikopter-s-podvodnym-dronom
Подводные беспилотники способны выполнять самые разные задачи, но их доставка к месту погружения может быть сложной задачей. Новая система призвана помочь в этом, используя воздушный дрон для транспортировки и развертывания подводного дрона.
Гибридная система Sea-Air Integrated Drone была продемонстрирована в парке развлечений Hakkeijima Sea Paradise в Йокогаме. Она была создана в рамках партнерства между японским телекоммуникационным оператором KDDI, производителем дронов Prodrone и компанией Qysea, занимающейся подводной робототехникой.
В системе используется один из всепогодных мультикоптеров Prodrone и небольшой ROV (дистанционно управляемым аппаратом) Fifish Pro V6 Plus компании Qysea, размещенным в небольшой клетке закрепленной на корпусе коптера.
Находящийся на берегу пилот использует мобильную связь дальнего радиуса действия для перемещения Sea-Air Integrated Drone к месту назначения в море - он ориентируется как по GPS, так и по данным бортовых камер в режиме реального времени. Затем пользователь сажает коптер на воду, который удерживается на плаву с помощью поплавков под каждым пропеллером.
После этого Fifish освобождается из клетки, но остается привязанным к мультикоптеру коммуникационным кабелем. Оператор управляет подводным аппаратом и получает видеозапись с камеры через коптер. После завершения погружения лебедка на мультикоптере притягивает Fifish обратно в клетку, и оба дрона могут лететь обратно на берег.
https://www.youtube.com/watch?v=xSDCXMviEzw
Некоторые из возможных применений системы включают осмотр и обслуживание аквакультур, ветряных турбин или других морских сооружений. Кроме того, она может быть использована в научных исследованиях, инспекции корпуса судна или в поисково-спасательных операциях. Проект был впервые инициирован компанией KDDI шесть лет назад.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/kddi-prodrone-i-qysea-obedinili-multikopter-s-podvodnym-dronom
YouTube
FIFISH + KDDI | World’s First Sea & Air Integrated Drone Makes Its Exciting Debut
The world's first "Sea-Air Integrated Drone” is a ground-breaking project jointly manufactured by KDDI and QYSEA Technology ➤ https://bit.ly/3N9YQhV
Operated remotely through mobile communications, and featuring a combination of a heavy-duty aerial drone…
Operated remotely through mobile communications, and featuring a combination of a heavy-duty aerial drone…
Nuro оснастила автономного курьера внешней подушкой безопасности
Впервые мы узнали о небольшом боте-доставщике от Nuro в 2018 году, после того как компания получила крупное финансирование в рамках серии А на разработку автономной капсулы. Второй прототип был представлен в следующем году, и с тех пор компания стремительно продвигается к внедрению - совсем недавно она заключила партнерство с сетью магазинов 7-Eleven для запуска автономной службы доставки в Калифорнии.
Хотя эта служба изначально будет использовать парк автомобилей Prius с операторами за рулем, ожидается, что в какой-то момент на смену им придут беспилотные капсулы R2. И теперь Nuro раскрыла дизайн следующего поколения машин, которые готовятся к серийному производству. Хотя подробностей пока не сообщается, в автомобиле 3-го поколения, скорее всего, будут использоваться те же технологии: лидары, радары, 360-градусные камеры и ультразвуковые датчики, что и в нынешней модели.
Новый автомобиль сможет двигаться немного быстрее, чем предыдущее поколение, со скоростью до 72 км/ч. Сообщается, что машина оборудована внешней подушкой безопасности, хотя исходя из показателей максимальной скорости, непонятно будет ли это иметь какое-либо реальное значение при столкновении с другими объектами и тем более пешеходами.
https://www.youtube.com/watch?v=L68ZzwtCon8&t=1s
Компания Nuro заявляет, что ее автопарк будет работать на 100% возобновляемой энергии от ветряных электростанций в Техасе. Для более широкого использования в бизнесе, беспилотник предназначен для всепогодного использования. Грузовой отсек способен вместить до 24 сумок общим весом до 225 кг (по сравнению с 18 сумками в предыдущей модели). Клиенты будут взаимодействовать с автомобилем через большую сенсорную панель.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/nuro-osnastila-avtonomnogo-kurera-vneshnei-podushkoi-bezopasnosti
Впервые мы узнали о небольшом боте-доставщике от Nuro в 2018 году, после того как компания получила крупное финансирование в рамках серии А на разработку автономной капсулы. Второй прототип был представлен в следующем году, и с тех пор компания стремительно продвигается к внедрению - совсем недавно она заключила партнерство с сетью магазинов 7-Eleven для запуска автономной службы доставки в Калифорнии.
Хотя эта служба изначально будет использовать парк автомобилей Prius с операторами за рулем, ожидается, что в какой-то момент на смену им придут беспилотные капсулы R2. И теперь Nuro раскрыла дизайн следующего поколения машин, которые готовятся к серийному производству. Хотя подробностей пока не сообщается, в автомобиле 3-го поколения, скорее всего, будут использоваться те же технологии: лидары, радары, 360-градусные камеры и ультразвуковые датчики, что и в нынешней модели.
Новый автомобиль сможет двигаться немного быстрее, чем предыдущее поколение, со скоростью до 72 км/ч. Сообщается, что машина оборудована внешней подушкой безопасности, хотя исходя из показателей максимальной скорости, непонятно будет ли это иметь какое-либо реальное значение при столкновении с другими объектами и тем более пешеходами.
https://www.youtube.com/watch?v=L68ZzwtCon8&t=1s
Компания Nuro заявляет, что ее автопарк будет работать на 100% возобновляемой энергии от ветряных электростанций в Техасе. Для более широкого использования в бизнесе, беспилотник предназначен для всепогодного использования. Грузовой отсек способен вместить до 24 сумок общим весом до 225 кг (по сравнению с 18 сумками в предыдущей модели). Клиенты будут взаимодействовать с автомобилем через большую сенсорную панель.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/nuro-osnastila-avtonomnogo-kurera-vneshnei-podushkoi-bezopasnosti
YouTube
Introducing our next generation vehicle (full announcement).
Tune in to see the reveal of our next generation vehicle. Plus, hear Nuro's founders detail the journey that's led to this exciting moment.
00:00 - Welcome to the Neighborhood
00:30 - Nuro founders introduce our new vehicle
02:57 - Meet our next generation…
00:00 - Welcome to the Neighborhood
00:30 - Nuro founders introduce our new vehicle
02:57 - Meet our next generation…
Система складской робототехники Exotec привлекает $335 млн
Французская компания Exotec привлекла $335 млн в рамках раунда финансирования серии D под руководством подразделения Growth Equity компании Goldman Sachs. После этих инвестиций компания достигла оценки в $2 млрд.
Exotec предоставляет комплексное решение для превращения обычного склада в частично автоматизированную логистическую платформу. 83North и Dell Technologies Capital также приняли участие в новом раунде финансирования.
Ключевой компонент системы Exotec называется Skypods. Эти роботы автономно перемещаются по полу. Когда они оказываются рядом с нужным стеллажом, они могут подняться вверх, чтобы взять контейнер, а затем спуститься с ним вниз. Это особенно полезно для увеличения плотности хранения на складе, поскольку можно хранить продукцию на высоте нескольких метров.
Затем Skypod доставляет контейнер на станцию комплектации, чтобы операторы могли взять нужный продукт из контейнера. Затем робот может вернуться к стеллажам и поставить контейнер обратно на полку.
В этом сценарии работники минимизируют перемещение по складу. Они могут сосредоточиться на комплектации, упаковке и обеспечении того, чтобы продукция поступала и вывозилась со склада. Когда дело доходит до добавления новых продуктов, новых стеллажей и новых Skypods, Exotec старается быть максимально гибким.
Благодаря стандартизированной системе Exotec позволяет хранить несколько продуктов в одном контейнере. В нем может быть до различных 18 товаров. Чтобы выбрать необходимые позиции компания разработала робота Skypickers - он перемещает товары из инвентарного контейнера в готовый к отправке контейнер.
"После значительных сбоев в цепочке поставок в современную эпоху остается место только для инноваций, - сказал в своем заявлении соучредитель и генеральный директор компании Ромен Мулен. - В то время как весь сектор логистики чреват неопределенностью, одной из самых распространенных проблем является постоянная нехватка рабочей силы. Exotec является первопроходцем на новом пути: элегантное сотрудничество между людьми и роботами, которое обеспечивает производительность склада в долгосрочной и гораздо более устойчивой перспективе".
После нового раунда финансирования компания планирует нанять 500 инженеров к 2025 году и продолжить свое продвижение в Северной Америке. Недавно компания подписала контракт с восемью крупными клиентами в этом регионе, такими как Gap и Geodis. Компания Decathlon также использует Exotec в своем центре обработки заказов в Монреале.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/sistema-skladskoi-robototehniki-exotec-privlekaet-335-mln
Французская компания Exotec привлекла $335 млн в рамках раунда финансирования серии D под руководством подразделения Growth Equity компании Goldman Sachs. После этих инвестиций компания достигла оценки в $2 млрд.
Exotec предоставляет комплексное решение для превращения обычного склада в частично автоматизированную логистическую платформу. 83North и Dell Technologies Capital также приняли участие в новом раунде финансирования.
Ключевой компонент системы Exotec называется Skypods. Эти роботы автономно перемещаются по полу. Когда они оказываются рядом с нужным стеллажом, они могут подняться вверх, чтобы взять контейнер, а затем спуститься с ним вниз. Это особенно полезно для увеличения плотности хранения на складе, поскольку можно хранить продукцию на высоте нескольких метров.
Затем Skypod доставляет контейнер на станцию комплектации, чтобы операторы могли взять нужный продукт из контейнера. Затем робот может вернуться к стеллажам и поставить контейнер обратно на полку.
В этом сценарии работники минимизируют перемещение по складу. Они могут сосредоточиться на комплектации, упаковке и обеспечении того, чтобы продукция поступала и вывозилась со склада. Когда дело доходит до добавления новых продуктов, новых стеллажей и новых Skypods, Exotec старается быть максимально гибким.
Благодаря стандартизированной системе Exotec позволяет хранить несколько продуктов в одном контейнере. В нем может быть до различных 18 товаров. Чтобы выбрать необходимые позиции компания разработала робота Skypickers - он перемещает товары из инвентарного контейнера в готовый к отправке контейнер.
"После значительных сбоев в цепочке поставок в современную эпоху остается место только для инноваций, - сказал в своем заявлении соучредитель и генеральный директор компании Ромен Мулен. - В то время как весь сектор логистики чреват неопределенностью, одной из самых распространенных проблем является постоянная нехватка рабочей силы. Exotec является первопроходцем на новом пути: элегантное сотрудничество между людьми и роботами, которое обеспечивает производительность склада в долгосрочной и гораздо более устойчивой перспективе".
После нового раунда финансирования компания планирует нанять 500 инженеров к 2025 году и продолжить свое продвижение в Северной Америке. Недавно компания подписала контракт с восемью крупными клиентами в этом регионе, такими как Gap и Geodis. Компания Decathlon также использует Exotec в своем центре обработки заказов в Монреале.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/sistema-skladskoi-robototehniki-exotec-privlekaet-335-mln
robogeek.ru
Система складской робототехники Exotec привлекает $335 млн
Французская компания Exotec привлекла $335 млн в рамках раунда финансирования серии D под руководством подразделения Growth Equity компании Goldman Sachs. После этих инвестиций компания достигла оценки в $2 млрд.
HiPeRLab представили беспилотник изменяющий свою конфигурацию на лету
Квадрокоптеры могут быть универсальными дронами, но четыре луча не позволяют им выполнять определенные задачи. Новый экспериментальный дрон устраняет этот недостаток с помощью лучей, которые складываются по мере необходимости.
Ранее разработчики беспилотников уже демонстрировали модели которые могут изменять свою конфигурацию в полете, но они делали это с помощью электрических приводов, что усложняет электронику и дополнительно потребляет энергию аккумулятора.
В поисках более простой альтернативы ученые из Лаборатории высокопроизводительной робототехники Калифорнийского университета в Беркли (HiPeRLab) разработали квадрокоптер, который назвали Midair Reconfigurable Quadcopter, использующий шарниры без привода. Проще говоря, это означает, что гравитация или обратная тяга - это все, что нужно, чтобы заставить каждый из его лучей сложиться.
Такая конструкция делает возможным ряд маневров. Например, если горизонтально движущемуся дрону нужно протиснуться через узкое вертикальное отверстие, он меняет направление тяги на двух противоположных рычагах, заставляя их сложиться. В результате теперь более тонкий коптер может плавно и стабильно пройти через отверстие. А поскольку два сложенных луча фактически прижимаются друг к другу, их можно использовать для захвата небольшой плоской коробки, зажав ее с любой стороны.
Кроме того, если парящему дрону нужно опуститься через узкое горизонтальное отверстие, все четыре его пропеллера меняют направление тяги, в результате чего все четыре луча складываются. Когда дрон переходит в свободное падение, его вертикальная ориентация контролируется изменением тяги пропеллеров относительно друг друга. Как только коптер проходит через отверстие, тяга возвращает дрон в исходную конфигурацию.
https://www.youtube.com/watch?v=1GUyAQxVEtg
Хотя квадрокоптер Midair Reconfigurable Quadcopter получил широкую известность недавно, впервые он был описан в статье 2019 года, опубликованной в журнале IEEE Xplore.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/hiperlab-predstavili-bespilotnik-izmenyayuschii-svoyu-konfiguratsiyu-na-letu
Квадрокоптеры могут быть универсальными дронами, но четыре луча не позволяют им выполнять определенные задачи. Новый экспериментальный дрон устраняет этот недостаток с помощью лучей, которые складываются по мере необходимости.
Ранее разработчики беспилотников уже демонстрировали модели которые могут изменять свою конфигурацию в полете, но они делали это с помощью электрических приводов, что усложняет электронику и дополнительно потребляет энергию аккумулятора.
В поисках более простой альтернативы ученые из Лаборатории высокопроизводительной робототехники Калифорнийского университета в Беркли (HiPeRLab) разработали квадрокоптер, который назвали Midair Reconfigurable Quadcopter, использующий шарниры без привода. Проще говоря, это означает, что гравитация или обратная тяга - это все, что нужно, чтобы заставить каждый из его лучей сложиться.
Такая конструкция делает возможным ряд маневров. Например, если горизонтально движущемуся дрону нужно протиснуться через узкое вертикальное отверстие, он меняет направление тяги на двух противоположных рычагах, заставляя их сложиться. В результате теперь более тонкий коптер может плавно и стабильно пройти через отверстие. А поскольку два сложенных луча фактически прижимаются друг к другу, их можно использовать для захвата небольшой плоской коробки, зажав ее с любой стороны.
Кроме того, если парящему дрону нужно опуститься через узкое горизонтальное отверстие, все четыре его пропеллера меняют направление тяги, в результате чего все четыре луча складываются. Когда дрон переходит в свободное падение, его вертикальная ориентация контролируется изменением тяги пропеллеров относительно друг друга. Как только коптер проходит через отверстие, тяга возвращает дрон в исходную конфигурацию.
https://www.youtube.com/watch?v=1GUyAQxVEtg
Хотя квадрокоптер Midair Reconfigurable Quadcopter получил широкую известность недавно, впервые он был описан в статье 2019 года, опубликованной в журнале IEEE Xplore.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/hiperlab-predstavili-bespilotnik-izmenyayuschii-svoyu-konfiguratsiyu-na-letu
YouTube
Design and Control of a Midair-Reconfigurable Quadcopter using Unactuated Hinges
Design and Control of a Midair-Reconfigurable Quadcopter using Unactuated Hinges -- High Performance Robotics Laboratory (HiPeRLab), UC Berkeley - hiperlab.berkeley.edu
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.16632.pdf
A novel quadcopter capable of changing shape…
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.16632.pdf
A novel quadcopter capable of changing shape…
Aigen хочет сделать сельское хозяйство более экологичным с помощью роботов
Несмотря на то, что единственное, что робот компании Aigen может делать в настоящее время, это выдергивать сорняки, компания утверждает, что ее целью является "регенерации почвы в планетарном масштабе" и что у нее есть путь к тому, чтобы сделать сельское хозяйство экологически чистым.
Должно быть, это убедительный аргумент, потому что компания недавно объявила о привлечении $4 млн рамках посевного раунда под руководством NEA, при участии AgFunder, Global Founders Capital и ReGen Ventures.
Компания создает автономных роботов на солнечных батареях, которые могут перемещаться по полям и используя компьютерное зрение распознавать и удалять сорняки. Первая версия робота обрабатывает до 3 акров сельскохозяйственных угодий в день.
"Мои родственники - фермеры в Миннесоте, и я общался с ними довольно долгое время. Они действительно испытывают некоторые проблемы с традиционными методами ведения сельского хозяйства. Даже приверженцы химикатов, любители обработки земли и других методов, которые тысячелетиями выделяли углерод в атмосферу, начинают понимать, что, может быть, нам стоит открыть для себя другие способы, - размышляет Ричард Вурден, генеральный директор компании Aigen. - Сейчас на сельское хозяйство приходится около 16% выбросов углерода. В будущем у него есть потенциал стать отрицательным за счет сокращения выбросов дизельного топлива, уплотнения почвы, использования химикатов и уменьшения обработки почвы".
Aigen утверждает, что, изменив технологии и способы ведения сельского хозяйства, можно добиться углеродного нейтралитета или даже отрицательного эффекта. Робот для сбора сорняков - это всего лишь первый шаг на пути компании создать что-то, что имеет реальную ценность сейчас, чтобы в дальнейшем расширять платформу и выполнять все больше и больше задач.
"Мы собираем данные с помощью изображений. На роботе установлено несколько камер, и мы используем бортовой ИИ, который мы предварительно обучили распознавать растения и различные объекты. Как только мы узнаем, на что смотрим, мы либо удаляем, либо размножаем растения с помощью двух манипуляторов, расположенных под роботом, - объясняет Кенни Ли, главный операционный директор компании, приводя аргументы в пользу более компактных и легких роботов компании. - Тяжелая техника уплотняет почву, что означает, что корни растут вбок, а не вниз. Это проблема, потому что вы не можете поместить углерод, который захватывают растения, глубоко в землю. Используя меньше тракторов и больших коммерческих устройств, можно изменить принцип работы сельского хозяйства".
Компания отказалась раскрыть оценку стоимости привлеченных средств.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/aigen-hochet-sdelat-selskoe-hozyaistvo-bolee-ekologichnym-s-pomoschyu-robotov
Несмотря на то, что единственное, что робот компании Aigen может делать в настоящее время, это выдергивать сорняки, компания утверждает, что ее целью является "регенерации почвы в планетарном масштабе" и что у нее есть путь к тому, чтобы сделать сельское хозяйство экологически чистым.
Должно быть, это убедительный аргумент, потому что компания недавно объявила о привлечении $4 млн рамках посевного раунда под руководством NEA, при участии AgFunder, Global Founders Capital и ReGen Ventures.
Компания создает автономных роботов на солнечных батареях, которые могут перемещаться по полям и используя компьютерное зрение распознавать и удалять сорняки. Первая версия робота обрабатывает до 3 акров сельскохозяйственных угодий в день.
"Мои родственники - фермеры в Миннесоте, и я общался с ними довольно долгое время. Они действительно испытывают некоторые проблемы с традиционными методами ведения сельского хозяйства. Даже приверженцы химикатов, любители обработки земли и других методов, которые тысячелетиями выделяли углерод в атмосферу, начинают понимать, что, может быть, нам стоит открыть для себя другие способы, - размышляет Ричард Вурден, генеральный директор компании Aigen. - Сейчас на сельское хозяйство приходится около 16% выбросов углерода. В будущем у него есть потенциал стать отрицательным за счет сокращения выбросов дизельного топлива, уплотнения почвы, использования химикатов и уменьшения обработки почвы".
Aigen утверждает, что, изменив технологии и способы ведения сельского хозяйства, можно добиться углеродного нейтралитета или даже отрицательного эффекта. Робот для сбора сорняков - это всего лишь первый шаг на пути компании создать что-то, что имеет реальную ценность сейчас, чтобы в дальнейшем расширять платформу и выполнять все больше и больше задач.
"Мы собираем данные с помощью изображений. На роботе установлено несколько камер, и мы используем бортовой ИИ, который мы предварительно обучили распознавать растения и различные объекты. Как только мы узнаем, на что смотрим, мы либо удаляем, либо размножаем растения с помощью двух манипуляторов, расположенных под роботом, - объясняет Кенни Ли, главный операционный директор компании, приводя аргументы в пользу более компактных и легких роботов компании. - Тяжелая техника уплотняет почву, что означает, что корни растут вбок, а не вниз. Это проблема, потому что вы не можете поместить углерод, который захватывают растения, глубоко в землю. Используя меньше тракторов и больших коммерческих устройств, можно изменить принцип работы сельского хозяйства".
Компания отказалась раскрыть оценку стоимости привлеченных средств.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/aigen-hochet-sdelat-selskoe-hozyaistvo-bolee-ekologichnym-s-pomoschyu-robotov
robogeek.ru
Aigen хочет сделать сельское хозяйство более экологичным с помощью роботов
Несмотря на то, что единственное, что робот компании Aigen может делать в настоящее время, это выдергивать сорняки, компания утверждает, что ее целью является регенерации почвы в планетарном масштабе и что у нее есть путь к тому, чтобы сделать сельское хозяйство…
Исследователи ETH Zurich научили робота ANYmal взбираться на гору
За последние несколько лет разработчики и исследователи продемонстрировали различные успехи в локомоции шагающих роботов. Например, робот Cassie успешно (если не считать пары падений) совершивший 5-километровой забег летом прошлого года в Орегонском университете. На этой неделе исследователи из ETH Zurich объявили о том, что они расширили физические возможности своего робота ANYmal, обучив его взбираться на гору.
Команда обучила четвероногого робота подниматься на гору Этцель, скромную вершину, которая находится на высоте около 1098 метров над уровнем моря. По словам команды, робот преодолел 120 метров по вертикали за 31 минуту. Впечатляет то, что робот справился с заданием, не споткнувшись и не оступившись.
Исследователи утверждают, что этот результат был достигнут благодаря схеме управления, недавно освещенной в журнале Science Robotics, которая сочетает в себе визуальное восприятие окружающей среды с тактильной обратной связью. Такое сочетание облегчает роботу перемещение по неровной местности и в условиях плохой видимости. Основываясь на обратной связи, робот определяет, в частности, насколько осторожно ему нужно сделать следующий шаг. Прежде чем четвероногий отправился в гору, технология была опробована в виртуальной среде.
"Робот научился сочетать визуальное восприятие окружающей среды с проприоцепцией, - говорит ведущий исследователь Марко Хуттер. - Это позволяет ему преодолевать пересеченную местность быстрее, эффективнее и, самое главное, надежнее". Он отмечает, что в будущем ANYmal можно будет использовать везде, где слишком опасно для людей или непроходимо для других роботов.
https://www.youtube.com/watch?v=0e40Umfnl_w&t=92s
Способность уверенно держаться на ногах на неровной местности - ключевая особенность четвероногих роботов, над развитием которой работают робототехники. Использование такой обработки данных в реальном времени может в конечном итоге оказаться полезным для роботов, предназначенных для работы в опасной среде.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-eth-zurich-nauchili-robota-anymal-vzbiratsya-na-goru
За последние несколько лет разработчики и исследователи продемонстрировали различные успехи в локомоции шагающих роботов. Например, робот Cassie успешно (если не считать пары падений) совершивший 5-километровой забег летом прошлого года в Орегонском университете. На этой неделе исследователи из ETH Zurich объявили о том, что они расширили физические возможности своего робота ANYmal, обучив его взбираться на гору.
Команда обучила четвероногого робота подниматься на гору Этцель, скромную вершину, которая находится на высоте около 1098 метров над уровнем моря. По словам команды, робот преодолел 120 метров по вертикали за 31 минуту. Впечатляет то, что робот справился с заданием, не споткнувшись и не оступившись.
Исследователи утверждают, что этот результат был достигнут благодаря схеме управления, недавно освещенной в журнале Science Robotics, которая сочетает в себе визуальное восприятие окружающей среды с тактильной обратной связью. Такое сочетание облегчает роботу перемещение по неровной местности и в условиях плохой видимости. Основываясь на обратной связи, робот определяет, в частности, насколько осторожно ему нужно сделать следующий шаг. Прежде чем четвероногий отправился в гору, технология была опробована в виртуальной среде.
"Робот научился сочетать визуальное восприятие окружающей среды с проприоцепцией, - говорит ведущий исследователь Марко Хуттер. - Это позволяет ему преодолевать пересеченную местность быстрее, эффективнее и, самое главное, надежнее". Он отмечает, что в будущем ANYmal можно будет использовать везде, где слишком опасно для людей или непроходимо для других роботов.
https://www.youtube.com/watch?v=0e40Umfnl_w&t=92s
Способность уверенно держаться на ногах на неровной местности - ключевая особенность четвероногих роботов, над развитием которой работают робототехники. Использование такой обработки данных в реальном времени может в конечном итоге оказаться полезным для роботов, предназначенных для работы в опасной среде.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-eth-zurich-nauchili-robota-anymal-vzbiratsya-na-goru
YouTube
How robots learn to hike
ETH Zurich researchers led by Marco Hutter are developing a new control approach that enables a legged robot, called ANYmal, to move quickly and robustly over difficult terrain. Thanks to machine learning, the robot can combine its visual perception of the…
В EPFL использовали дрона для разгона стай голубей
Как бы некоторые люди не любили голубей, они могут изрядно испортить внешний вид фасадов и крыш зданий и других городских объектов. Согласно новому исследованию, автономные дроны могут стать идеальным инструментом для безвредного разгона птиц.
В новом исследовании команды из EPFL начали с установки погодоустойчивой PTZ-камеры на крыше конференц-центра SwissTech. Здание привлекало большое количество голубей, которые покрывали крышу пометом, который часто приходилось смывать.
В течение 21 дня камера использовалась для определения количества времени, которое голуби обычно проводили на крыше. Используя нейронную сеть камера смогла определить, где и сколько голубей присутствовало, определяя их GPS-координаты.
После трехнедельного периода к камере был добавлен квадрокоптер Parrot Anafi. В течение пяти дней всякий раз, когда камера замечала голубей на крыше, она передавала их местоположение на дрон. Затем летательный аппарат взлетал, автономно долетал до места и зависал, отгоняя птиц. По правилам безопасности каждый взлет должен был инициирован человеком.
https://www.youtube.com/watch?v=Z3wnM2z0Sc0
За пятидневный период беспилотник был автоматически запущен в общей сложности 55 раз. Было установлено, что это значительно сократило время пребывания голубей на крыше. Система описана в статье, которая недавно была опубликована в журнале IEEE Explore.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/v-epfl-ispolzovali-drona-dlya-razgona-stai-golubei
Как бы некоторые люди не любили голубей, они могут изрядно испортить внешний вид фасадов и крыш зданий и других городских объектов. Согласно новому исследованию, автономные дроны могут стать идеальным инструментом для безвредного разгона птиц.
В новом исследовании команды из EPFL начали с установки погодоустойчивой PTZ-камеры на крыше конференц-центра SwissTech. Здание привлекало большое количество голубей, которые покрывали крышу пометом, который часто приходилось смывать.
В течение 21 дня камера использовалась для определения количества времени, которое голуби обычно проводили на крыше. Используя нейронную сеть камера смогла определить, где и сколько голубей присутствовало, определяя их GPS-координаты.
После трехнедельного периода к камере был добавлен квадрокоптер Parrot Anafi. В течение пяти дней всякий раз, когда камера замечала голубей на крыше, она передавала их местоположение на дрон. Затем летательный аппарат взлетал, автономно долетал до места и зависал, отгоняя птиц. По правилам безопасности каждый взлет должен был инициирован человеком.
https://www.youtube.com/watch?v=Z3wnM2z0Sc0
За пятидневный период беспилотник был автоматически запущен в общей сложности 55 раз. Было установлено, что это значительно сократило время пребывания голубей на крыше. Система описана в статье, которая недавно была опубликована в журнале IEEE Explore.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/v-epfl-ispolzovali-drona-dlya-razgona-stai-golubei
YouTube
Autonomous Detection and Deterrence of Pigeons on Buildings by Drones
Schiano, F., Natter, D., Zambrano, D. and Floreano, D., 2021. Autonomous detection and deterrence of pigeons on buildings by drones. IEEE Access, 10, pp.1745-1755.
Paper (open access):
https://ieeexplore.ieee.org/document/9656717
Abstract:
Pigeons may…
Paper (open access):
https://ieeexplore.ieee.org/document/9656717
Abstract:
Pigeons may…
Boston Dynamics роботизирует предприятия DHL в Северной Америке
В марте прошлого года компания Boston Dynamics представила своего второго коммерческого робота Stretch. Система, созданная на основе концепта Handle для перемещения коробок, была призвана привнести передовые робототехнические технологии компании в логистическую отрасль.
Вчера компания объявила о своем первом коммерческом клиенте. Логистический гигант DHL заключил многолетнюю сделку (или "инвестицию", как ее называют стороны) на сумму $15 млн, в рамках которой роботы будет развернуты на предприятиях в Северной Америке. Конкретные детали о количестве закупаемых роботов не раскрываются, но Boston Dynamics утверждает, что в течение следующих трех лет в логистические центры DHL будет доставлен "флот" роботов.
Для начала Stretch займется разгрузкой грузовиков - эту функцию его создатели выделили как ключевую часть первоначального развертывания. С течением времени будут добавляться дополнительные задачи, чтобы еще больше автоматизировать процесс обработки заказов.
По словам генерального директора Boston Dynamics Роберта Плейтера: "Stretch - это новейший робот компании Boston Dynamics, созданный специально для решения задач на складе. Мы очень рады сотрудничать с DHL Supply Chain, чтобы поставить парк роботов, которые позволят еще больше автоматизировать складские операции и повысить безопасность сотрудников. Мы уверены, что Stretch может оказать заметное влияние на бизнес-операции DHL, и нам не терпится увидеть роботов в действии".
Это партнерство станет ключевым испытательным полигоном для коммерческих амбиций Boston Dynamics, помимо текущего развертывания Spot. Работа на складе - это интенсивная, высокоповторяющаяся работа, требующая много времени. Это станет серьезным испытанием для компании, которая стремится расширить свои коммерческие амбиции. Для DHL, тем временем, это возможность автоматизировать некоторые логистические операции в условиях конкуренции с Amazon.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/boston-dynamics-robotiziruet-predpriyatiya-dhl-v-severnoi-amerike
В марте прошлого года компания Boston Dynamics представила своего второго коммерческого робота Stretch. Система, созданная на основе концепта Handle для перемещения коробок, была призвана привнести передовые робототехнические технологии компании в логистическую отрасль.
Вчера компания объявила о своем первом коммерческом клиенте. Логистический гигант DHL заключил многолетнюю сделку (или "инвестицию", как ее называют стороны) на сумму $15 млн, в рамках которой роботы будет развернуты на предприятиях в Северной Америке. Конкретные детали о количестве закупаемых роботов не раскрываются, но Boston Dynamics утверждает, что в течение следующих трех лет в логистические центры DHL будет доставлен "флот" роботов.
Для начала Stretch займется разгрузкой грузовиков - эту функцию его создатели выделили как ключевую часть первоначального развертывания. С течением времени будут добавляться дополнительные задачи, чтобы еще больше автоматизировать процесс обработки заказов.
По словам генерального директора Boston Dynamics Роберта Плейтера: "Stretch - это новейший робот компании Boston Dynamics, созданный специально для решения задач на складе. Мы очень рады сотрудничать с DHL Supply Chain, чтобы поставить парк роботов, которые позволят еще больше автоматизировать складские операции и повысить безопасность сотрудников. Мы уверены, что Stretch может оказать заметное влияние на бизнес-операции DHL, и нам не терпится увидеть роботов в действии".
Это партнерство станет ключевым испытательным полигоном для коммерческих амбиций Boston Dynamics, помимо текущего развертывания Spot. Работа на складе - это интенсивная, высокоповторяющаяся работа, требующая много времени. Это станет серьезным испытанием для компании, которая стремится расширить свои коммерческие амбиции. Для DHL, тем временем, это возможность автоматизировать некоторые логистические операции в условиях конкуренции с Amazon.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/boston-dynamics-robotiziruet-predpriyatiya-dhl-v-severnoi-amerike
robogeek.ru
Boston Dynamics роботизирует предприятия DHL в Северной Америке
В марте прошлого года компания Boston Dynamics представила своего второго коммерческого робота Stretch. Система, созданная на основе концепта Handle для перемещения коробок, была призвана привнести передовые робототехнические технологии компании в логистическую…
Робот провел лапароскопическую операцию без помощи человека
Хотя роботизированные лапароскопические хирургические системы делают некоторые процедуры более безопасными, этими системами по-прежнему управляют хирурги. Однако теперь хирургический робот провел деликатную операцию полностью самостоятельно.
Роботизированная система Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) была разработана исследователями из Университета Джона Хопкинса.
Еще в 2016 году, оперируя свиней, STAR показал, что не уступает опытным хирургам в выполнении процедуры, известной как кишечный анастомоз - это кропотливое сшивание двух концов тонкой кишки. Но в то время робот должен был получать доступ к кишечнику через большой внешний разрез, и ему все еще требовалось некоторое руководство со стороны человека.
В более поздних экспериментах усовершенствованная и более автономная версия STAR успешно выполнила операцию через небольшие разрезы. Более того, робот сделал это четыре раза (на четырех свиньях), показав "значительно лучшие результаты, чем люди, выполняющие ту же процедуру".
Кишечный анастомоз является сложной операцией, поскольку она требует наложения множества швов в мягких тканях с неизменно высокой точностью. Если какой-либо из швов наложен неправильно, это может иметь очень серьезные последствия для пациента.
Среди новых функций последней версии STAR - специализированные инструменты для наложения швов, более совершенные системы визуализации (в том числе 3D-эндоскоп) и автономная система управления. Последняя адаптирует хирургический план в реальном времени, основываясь на часто непредсказуемых движениях мягких тканей кишечника.
"Роботизированный анастомоз - это один из способов гарантировать, что хирургические задачи, требующие высокой точности и повторяемости, могут быть выполнены с большей точностью и аккуратностью у каждого пациента независимо от мастерства хирурга, - говорит доцент Джонса Хопкинса Аксель Кригер, старший автор статьи об исследовании. - Мы предполагаем, что это приведет к демократизации хирургического подхода к лечению пациентов с более предсказуемыми и стабильными результатами".
Работа была недавно опубликована в журнале Science Robotics.
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/robot-provel-laparoskopicheskuyu-operatsiyu-bez-pomoschi-cheloveka
Хотя роботизированные лапароскопические хирургические системы делают некоторые процедуры более безопасными, этими системами по-прежнему управляют хирурги. Однако теперь хирургический робот провел деликатную операцию полностью самостоятельно.
Роботизированная система Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) была разработана исследователями из Университета Джона Хопкинса.
Еще в 2016 году, оперируя свиней, STAR показал, что не уступает опытным хирургам в выполнении процедуры, известной как кишечный анастомоз - это кропотливое сшивание двух концов тонкой кишки. Но в то время робот должен был получать доступ к кишечнику через большой внешний разрез, и ему все еще требовалось некоторое руководство со стороны человека.
В более поздних экспериментах усовершенствованная и более автономная версия STAR успешно выполнила операцию через небольшие разрезы. Более того, робот сделал это четыре раза (на четырех свиньях), показав "значительно лучшие результаты, чем люди, выполняющие ту же процедуру".
Кишечный анастомоз является сложной операцией, поскольку она требует наложения множества швов в мягких тканях с неизменно высокой точностью. Если какой-либо из швов наложен неправильно, это может иметь очень серьезные последствия для пациента.
Среди новых функций последней версии STAR - специализированные инструменты для наложения швов, более совершенные системы визуализации (в том числе 3D-эндоскоп) и автономная система управления. Последняя адаптирует хирургический план в реальном времени, основываясь на часто непредсказуемых движениях мягких тканей кишечника.
"Роботизированный анастомоз - это один из способов гарантировать, что хирургические задачи, требующие высокой точности и повторяемости, могут быть выполнены с большей точностью и аккуратностью у каждого пациента независимо от мастерства хирурга, - говорит доцент Джонса Хопкинса Аксель Кригер, старший автор статьи об исследовании. - Мы предполагаем, что это приведет к демократизации хирургического подхода к лечению пациентов с более предсказуемыми и стабильными результатами".
Работа была недавно опубликована в журнале Science Robotics.
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/robot-provel-laparoskopicheskuyu-operatsiyu-bez-pomoschi-cheloveka
Science Robotics
Autonomous robotic laparoscopic surgery for intestinal anastomosis
An autonomous robotic strategy allows laparoscopic soft tissue surgery in end-to-end anastomosis of the small bowel.
Tevel Aerobotics представила автономную систему для сбора фруктов
По данным израильской компании Tevel Aerobotics, существует острая нехватка работников для сбора фруктов в садах. Поэтому компания разрабатывает альтернативу в виде автономных летающих дронов, которые выполняют эту работу.
Каждая из систем FAR (Flying Autonomous Robots) состоит из колесного автомобиля, который перемещается между рядами фруктовых деревьев, а также четырех квадрокоптеров, которые используют автомобиль в качестве источника энергии.
Как сообщается, с помощью встроенных камер и алгоритмов компьютерного зрения беспилотники способны различать отдельные фрукты. Они также могут оценить размер и спелость каждого плода, а также планировать траекторию полета в направлении подходящих для сбора фруктов. Затем дроны с помощью встроенного манипулятора собирают фрукты, которые затем сбрасывают на борт автомобиля. Они могут делать это в течение дня или ночи, пока хватает заряда батареи автомобиля.
Планируется, что пользователи будут арендовать FAR по мере необходимости, сообщая компании, сколько их требуется, в какое время и на какой срок. После того, как аппараты будут доставлены и начнется сбор урожая, приложение в режиме реального времени отобразит такие факторы, как количество собранных фруктов и предполагаемое время, оставшееся до конца сбора урожая.
https://www.youtube.com/watch?v=E0zGlWHYV3Q
Система еще не доступна для коммерческого использования, но, как сообщается, будет использована в конце этого года в пилотных проектах в яблоневых садах Испании, США и Италии.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/tevel-aerobotics-predstavila-avtonomnuyu-sistemu-dlya-sbora-fruktov
По данным израильской компании Tevel Aerobotics, существует острая нехватка работников для сбора фруктов в садах. Поэтому компания разрабатывает альтернативу в виде автономных летающих дронов, которые выполняют эту работу.
Каждая из систем FAR (Flying Autonomous Robots) состоит из колесного автомобиля, который перемещается между рядами фруктовых деревьев, а также четырех квадрокоптеров, которые используют автомобиль в качестве источника энергии.
Как сообщается, с помощью встроенных камер и алгоритмов компьютерного зрения беспилотники способны различать отдельные фрукты. Они также могут оценить размер и спелость каждого плода, а также планировать траекторию полета в направлении подходящих для сбора фруктов. Затем дроны с помощью встроенного манипулятора собирают фрукты, которые затем сбрасывают на борт автомобиля. Они могут делать это в течение дня или ночи, пока хватает заряда батареи автомобиля.
Планируется, что пользователи будут арендовать FAR по мере необходимости, сообщая компании, сколько их требуется, в какое время и на какой срок. После того, как аппараты будут доставлены и начнется сбор урожая, приложение в режиме реального времени отобразит такие факторы, как количество собранных фруктов и предполагаемое время, оставшееся до конца сбора урожая.
https://www.youtube.com/watch?v=E0zGlWHYV3Q
Система еще не доступна для коммерческого использования, но, как сообщается, будет использована в конце этого года в пилотных проектах в яблоневых садах Испании, США и Италии.
https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/tevel-aerobotics-predstavila-avtonomnuyu-sistemu-dlya-sbora-fruktov
YouTube
Tevel Aerobotics Technologies 2022
Tevel's Flying Autonomous Robots
Cuttlefish оснащен двумя манипуляторами для взаимодействия с подводной инфраструктурой
Когда речь идет о подводных роботах, некоторые задачи легко автоматизировать, а с другими лучше всего справляться с помощью ручного дистанционного управления. Cuttlefish предлагает лучшее из обоих миров, к тому же он ловко меняет свое положение для использования двух манипуляторов.
Разработанный командой Немецкого исследовательского центра искусственного интеллекта (DFKI), автономный подводный аппарат Cuttlefish был создан в рамках крупного проекта по морской робототехнике Mare-IT.
Экспериментальный аппарат, работающий от батарей, имеет длину 2,8 метра, весит 1 200 кг, способен работать на глубине до 1 500 м и может двигаться в любом направлении благодаря восьми электрическим движителям. Он также оснащен тремя камерами, набором светодиодных прожекторов и двумя манипуляторами, которые складываются в днище, когда не используются.
Идея заключается в том, что вместо того, чтобы разворачиваться с надводного судна для каждого использования, Cuttlefish будет храниться в подводном ангаре, оснащенном зарядным устройством, расположенном рядом с сооружениями, такими как морская нефтяная платформа или ветряная турбина. Для выполнения рутинных задач, таких как осмотр конструкции, она будет автономно выходить из ангара и проводить инспекцию, оставаясь в горизонтальном положении. Он будет управляться с помощью фронтальной камерой и алгоритмов ИИ, работающих на его бортовых компьютерах.
Однако для выполнения более сложных задач, требующих человеческого вмешательства, оператор сможет взять на себя ручное управление. Управление будет осуществляться в режиме реального времени по оптоволоконному кабелю, проложенному от аппарата до буя спутниковой связи на поверхности.
При переходе в режим ROV робот поворачивается и зависает в вертикальной ориентации. Оператор, надев гарнитуру Microsoft HoloLens, будет управлять манипуляторами робота с помощью голосовых команд и физического контроллера, ориентируясь на стереовидеоизображение с двух камер на днище Cuttlefish.
https://www.youtube.com/watch?v=-NcroB_OaW4
В настоящее время не сообщается, когда Cuttlefish начнет использоваться в коммерческих целях.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/cuttlefish-osnaschen-dvumya-manipulyatorami-dlya-vzaimodeistviya-s-podvodnoi-infrastrukturoi
Когда речь идет о подводных роботах, некоторые задачи легко автоматизировать, а с другими лучше всего справляться с помощью ручного дистанционного управления. Cuttlefish предлагает лучшее из обоих миров, к тому же он ловко меняет свое положение для использования двух манипуляторов.
Разработанный командой Немецкого исследовательского центра искусственного интеллекта (DFKI), автономный подводный аппарат Cuttlefish был создан в рамках крупного проекта по морской робототехнике Mare-IT.
Экспериментальный аппарат, работающий от батарей, имеет длину 2,8 метра, весит 1 200 кг, способен работать на глубине до 1 500 м и может двигаться в любом направлении благодаря восьми электрическим движителям. Он также оснащен тремя камерами, набором светодиодных прожекторов и двумя манипуляторами, которые складываются в днище, когда не используются.
Идея заключается в том, что вместо того, чтобы разворачиваться с надводного судна для каждого использования, Cuttlefish будет храниться в подводном ангаре, оснащенном зарядным устройством, расположенном рядом с сооружениями, такими как морская нефтяная платформа или ветряная турбина. Для выполнения рутинных задач, таких как осмотр конструкции, она будет автономно выходить из ангара и проводить инспекцию, оставаясь в горизонтальном положении. Он будет управляться с помощью фронтальной камерой и алгоритмов ИИ, работающих на его бортовых компьютерах.
Однако для выполнения более сложных задач, требующих человеческого вмешательства, оператор сможет взять на себя ручное управление. Управление будет осуществляться в режиме реального времени по оптоволоконному кабелю, проложенному от аппарата до буя спутниковой связи на поверхности.
При переходе в режим ROV робот поворачивается и зависает в вертикальной ориентации. Оператор, надев гарнитуру Microsoft HoloLens, будет управлять манипуляторами робота с помощью голосовых команд и физического контроллера, ориентируясь на стереовидеоизображение с двух камер на днище Cuttlefish.
https://www.youtube.com/watch?v=-NcroB_OaW4
В настоящее время не сообщается, когда Cuttlefish начнет использоваться в коммерческих целях.
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/cuttlefish-osnaschen-dvumya-manipulyatorami-dlya-vzaimodeistviya-s-podvodnoi-infrastrukturoi
YouTube
Mare-IT: Powerful IT infrastructure for underwater maintenance with ground-breaking dual-arm AUV
The project Mare-IT focuses on enhancing the information flow between #underwater #robotic #systems, subsea assets, and land-based control stations to integrate# inspection data in business information systems. The targeted scenario is realized with the recently…
TRI продемонстрировал дрифт на автономной Toyota Supra в контролируемых условиях
Мы все больше и больше ожидаем от современных автономных технологий, но в этот список определенно не входит управляемый занос на высокой скорости. Именно такую планку недавно преодолел исследовательский институт Toyota (TRI) в своем стремлении разработать автономную технологию, которая может экстремально маневрировать. В опубликованном видеоролике Toyota демонстрирует, как специально подготовленная Supra дрифтует, объезжая повороты и препятствия на закрытой трассе.
TRI провел успешный автономный дрифт на западном треке калифорнийского автодрома Thunderhill Raceway. Офис института в Лос-Альтосе, Калифорния, начал работу год назад в сотрудничестве с лабораторией динамического дизайна Стэнфордского университета, которая ранее уже работала над автономной версией DeLorean. Конечно, идея обоих проектов заключалась не просто в создании классной автономной спортивной машины, а в том, чтобы довести технологию активной безопасности до предела, имитируя маневрирование на уровне профессионального водителя таким образом, чтобы избежать аварий и предотвратить смертельные случаи.
"При встрече с мокрой или скользкой дорогой профессиональные водители могут использовать управляемый занос автомобиля на повороте, но большинство из нас не являются профессиональными водителями, - объяснил научный сотрудник TRI Джонатан Го. - Вот почему TRI программирует автомобили, которые могут распознавать препятствия и автономно объезжать их на закрытой трассе".
Алгоритмы TRI активируют и контролируют дрифтинг с помощью компьютерного рулевого управления, дроссельной заслонки, переключения сцепления и торможения отдельными колесами, которыми оснащен исследовательский автомобиль Supra. Подвеска, двигатель, трансмиссия и оборудование безопасности были модернизированы до уровня, близкого к спецификации Formula Drift, чтобы обеспечить безопасное проведение эксперимента в контролируемых условиях и сбор данных.
https://www.youtube.com/watch?v=MfU5_gzqPaM
Дрифтинг на закрытом 2-мильном участке трека с препятствиями значительно отличается от дрифта на дороге с неопознанными опасностями и движением, поэтому вряд ли стоит ждать, что следующая Toyota Camry будет оснащена системой помощи при дрифте. Однако Toyota планирует продолжить исследования того, как автоматизированные технологии могут помочь "усилить возможности человека на дороге", в том числе в экстремальных ситуациях.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/tri-prodemonstriroval-avtonomnyi-drift-na-toyota-supra-v-kontroliruemyh-usloviyah
Мы все больше и больше ожидаем от современных автономных технологий, но в этот список определенно не входит управляемый занос на высокой скорости. Именно такую планку недавно преодолел исследовательский институт Toyota (TRI) в своем стремлении разработать автономную технологию, которая может экстремально маневрировать. В опубликованном видеоролике Toyota демонстрирует, как специально подготовленная Supra дрифтует, объезжая повороты и препятствия на закрытой трассе.
TRI провел успешный автономный дрифт на западном треке калифорнийского автодрома Thunderhill Raceway. Офис института в Лос-Альтосе, Калифорния, начал работу год назад в сотрудничестве с лабораторией динамического дизайна Стэнфордского университета, которая ранее уже работала над автономной версией DeLorean. Конечно, идея обоих проектов заключалась не просто в создании классной автономной спортивной машины, а в том, чтобы довести технологию активной безопасности до предела, имитируя маневрирование на уровне профессионального водителя таким образом, чтобы избежать аварий и предотвратить смертельные случаи.
"При встрече с мокрой или скользкой дорогой профессиональные водители могут использовать управляемый занос автомобиля на повороте, но большинство из нас не являются профессиональными водителями, - объяснил научный сотрудник TRI Джонатан Го. - Вот почему TRI программирует автомобили, которые могут распознавать препятствия и автономно объезжать их на закрытой трассе".
Алгоритмы TRI активируют и контролируют дрифтинг с помощью компьютерного рулевого управления, дроссельной заслонки, переключения сцепления и торможения отдельными колесами, которыми оснащен исследовательский автомобиль Supra. Подвеска, двигатель, трансмиссия и оборудование безопасности были модернизированы до уровня, близкого к спецификации Formula Drift, чтобы обеспечить безопасное проведение эксперимента в контролируемых условиях и сбор данных.
https://www.youtube.com/watch?v=MfU5_gzqPaM
Дрифтинг на закрытом 2-мильном участке трека с препятствиями значительно отличается от дрифта на дороге с неопознанными опасностями и движением, поэтому вряд ли стоит ждать, что следующая Toyota Camry будет оснащена системой помощи при дрифте. Однако Toyota планирует продолжить исследования того, как автоматизированные технологии могут помочь "усилить возможности человека на дороге", в том числе в экстремальных ситуациях.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/tri-prodemonstriroval-avtonomnyi-drift-na-toyota-supra-v-kontroliruemyh-usloviyah
YouTube
Pushing Vehicle Capabilities To Advance Active Safety
Toyota Research Institute (TRI) has successfully programmed a vehicle to autonomously drift around obstacles on a closed track, providing a glimpse into the future of safer mobility for all.
Combining a deep knowledge of both vehicle dynamics and control…
Combining a deep knowledge of both vehicle dynamics and control…