Беспилотники Percepto получили национальное разрешение на полеты BVLOS в США

Компания Percepto объявила о том, что Федеральное управление гражданской авиации (FAA) предоставило ей общенациональное разрешение на проведение операций за пределами прямой видимости (BVLOS). Это новое разрешение позволяет клиентам использовать дроны компании без получения специального разрешения на BVLOS.

"Это революционное разрешение позволяет Percepto расширить масштабы операций BVLOS на объектах клиентов по всей стране, - сказала вице-президент Percepto Нета Гликсман. - Мы благодарны FAA за рассмотрение и своевременное одобрение нашего обоснования безопасности, и мы надеемся на продолжение сотрудничества с регулирующими органами США, чтобы донести преимущества этой удивительной технологии до американского народа".

Percepto предлагает решение drone-in-a-box под названием Percepto Air с несколькими вариантами дронов, включая Percepto Air Max, Air Mobile и Air Max OGI. Дроны работают на программном обеспечении AIM компании Percepto, которое предназначено для автономной инспекции и мониторинга объектов. ПО может автоматизировать и унифицировать визуальные данные, собранные любым устройством, а не только дронами.

Беспилотники компании могут использоваться для инспекции объектов энергетики, нефтегазовой отрасли и горнодобывающей промышленности. Решение компании способно оценить риск, минимизировать время простоя, повысить эффективность, увеличить безопасность и снизить эксплуатационные расходы.

"Получение этого разрешения является важной вехой в реализации нашего давнего замысла по обеспечению удаленных инспекций и операций на промышленных объектах, особенно в изолированных местах, с гораздо большей эффективностью и безопасностью, - сказал соучредитель и главный коммерческий директор Percepto Ариэль Авитан. - Percepto позволяет правительствам и предприятиям по всей территории США как никогда легко внедрить автоматизированные операции с использованием беспилотников и раскрыть потенциал инспекций на основе ИИ".

https://www.youtube.com/watch?v=5ETNesq6zCE

Ранее в этом году Percepto получил от Федерального управления гражданской авиации (FAA) разрешение на полеты за пределами визуальной линии видимости (BVLOS) для нефтеперерабатывающих заводов в Тайлере, штат Техас, и Эль-Дорадо, штат Арканзас. Благодаря последнему разрешению для многих клиентов компании отпадет необходимость в индивидуальных согласованиях с FAA.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/bespilotniki-percepto-poluchili-natsionalnoe-razreshenie-na-polety-bvlos-v-ssha

Trimble и HP совершенствуют роботизированные технологии для автономной планировки зданий

Компании Trimble и HP объявили о сотрудничестве с целью интеграции роботизированного тахеометра Trimble Ri с новым роботизированным решением SitePrint, предназначенным для автоматизации процесса планировки строительной площадки. Объявление было сделано на конференции Trimble Dimensions+, где компании продемонстрировали технологию.

Строительная отрасль сталкивается с целым рядом проблем, включая нехватку квалифицированных рабочих и низкой производительностью. HP и Trimble могут решить эти проблемы с помощью интеграции SitePrint и недавно представленного тахеометра Trimble Ri. Интегрированное решение может обеспечить автономный рабочий процесс планировки помещения, который повышает эффективность и производительность на рабочем месте, а также позволяет выполнять эту работу быстрее, чем при традиционном методе. Робот SitePrint может избегать препятствий и печатать линии и сложные объекты с высокой точностью и постоянной повторяемостью. Кроме того, возможности текстовой печати привносят дополнительные данные из BIM модели на строительную площадку для предотвращения ошибок.

Благодаря использованию оптической технологии, точное позиционирование и навигация SitePrint осуществляется с помощью тахеометра Trimble Ri. Оснащенный автоматическим определением уровня, самокалибровкой и технологией Trimble VISION для расширенного отслеживания, тахеометр позволяет роботу выполнять автономные высокоточные работы по планировке помещений.

"Интеграция Trimble Ri и SitePrint может изменить процесс планировки на сложных строительных площадках с высокой точностью и за долю времени, - сказал Авиад Альмагор, вице-президент по технологическим инновациям компании Trimble. - Для подрядчиков, занимающихся планировкой, это возможность повысить точность и производительность и выполнять больше проектов при том же размере команды".

"Внедрение технологий и повышение уровня оцифровки может помочь строительным компаниям преодолеть разрыв в производительности, - сказал Даниэль Мартинес, вице-президент и генеральный менеджер HP по широкоформатной печати. - За последние тридцать лет компания HP сыграла ключевую роль в объединении цифрового и физического миров с помощью решений печати для архитекторов и инженеров. Благодаря интеграции HP SitePrint и Trimble Ri мы можем сделать так, чтобы специалистам по планировке было как никогда просто воплотить идею в жизнь на стройплощадке, одновременно способствуя росту цифровизации строительной отрасли в целом".

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/trimble-i-hp-sovershenstvuyut-robotizirovannye-tehnologii-dlya-avtonomnoi-planirovki-zdanii

Японские исследователи разработали роботизированный палец для взаимодействия с насекомыми

Человека всегда интересовали масштабы, отличные от его собственных, от гигантских объектов, таких как звезды, планеты и галактики, до мира насекомых, бактерий, вирусов и других микроскопических объектов. Хотя микроскоп позволяет нам рассматривать и наблюдать микроскопический мир, взаимодействовать с ним напрямую все еще сложно.

Однако технология взаимодействия человека и робота может все изменить. Микророботы, например, могут взаимодействовать с окружающей средой на гораздо меньших масштабах, чем мы. Микродатчики использовались для измерения сил, действующих на насекомых во время таких действий, как полет или ходьба. Однако большинство исследований до сих пор были сосредоточены только на измерении, а не на прямом взаимодействии насекомых с микросенсорами.

На этом фоне исследователи из Университета Рицумейкан (Ritsumeikan University) в Японии разработали мягкий роботизированный палец, который может обеспечить более прямое взаимодействие с микромиром. Исследование, проведенное под руководством профессора Сатоши Кониши, было опубликовано в журнале Scientific Reports.

"Тактильный микропалец работает за счет использования гибкого тензодатчика из жидкого металла. Мягкий пневматический шариковый актуатор действует как искусственная мышца, обеспечивая контроль и пальцеподобное движение датчика. С помощью роботизированной перчатки человек может непосредственно управлять микропальцами. Такая система позволяет безопасно взаимодействовать с насекомыми и другими микроскопическими объектами", - объясняет профессор Кониши.

Используя разработанную ими установку, исследовательская группа изучила силу реакции мокрицы как репрезентативного образца насекомого. Насекомое было зафиксировано на месте с помощью присоски, а микропалец использовался для приложения силы и измерения силы обратной реакции лапок.

Сила реакции, измеренная на ножках мокрицы, составила приблизительно 10 мН, что согласуется с ранее оцененными значениями. Несмотря на то, что это репрезентативное исследование и доказательство концепции, данный результат показывает большие перспективы для реализации прямого взаимодействия человека с микромиром. Более того, технология может найти применение в технологии дополненной реальности. Используя роботизированные перчатки и микросенсорные инструменты, такие как микропалец, можно реализовать многие AR-технологии, касающиеся взаимодействия человека и окружающей среды.

https://www.youtube.com/watch?v=v284Kcfcl88

"С помощью нашего тензочувствительного микропальца мы смогли напрямую измерить движение и усилие лапок и туловища мокрицы - то, чего невозможно было достичь ранее. Мы ожидаем, что наши результаты приведут к дальнейшему развитию технологий взаимодействия микропальцев с насекомыми, что приведет к взаимодействию человека и окружающей среды в гораздо меньших масштабах", - отмечает профессор Кониши.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/yaponskie-issledovateli-razrabotali-robotizirovannyi-palets-dlya-vzaimodeistviya-s-nasekomymi

Luxonis представила своего первого персонального робота с открытым исходным кодом

Основанная в 2019 году, компания Luxonis до сих пор фокусировалась на разработке систем камер высокого разрешения со встроенным датчиком глубины и обработкой ИИ. Теперь эта технология стереовидения упакована в робота с открытым исходным кодом под названием rae (аббр. robotics access for everyone).

"Робот rae является представителем нашей главной цели в Luxonis: сделать робототехнику доступной и простой для всех, а не только для инженеров с многолетним опытом программирования, - говорит генеральный директор компании Брэндон Гиллес. - Давняя истина о робототехнике заключается в том, что барьер для входа иногда кажется невероятно высоким, но это не обязательно должно быть так. Создавая rae, мы хотим помочь продемонстрировать, какое положительное влияние робототехника может оказать на жизнь всех людей, будь то помощь в поиске ключей, общение с другом или игра с детьми".

Робот rae имеет размеры 120x120x32 мм и весит 400 г. Он поставляется с двумя колесами с энкодерами под металлическим корпусом, уравновешенными двумя свободно катящимися колесами спереди. Несмотря на свои небольшие размеры, он способен катиться по различным типам поверхности, включая ковер, деревянный пол, плитку, траву и гравий.

По нижнему краю rae проходит светодиодная RGB-подсветка для создания интересных программируемых визуальных эффектов, спереди установлена камера Sony IMX214 4K для потоковой передачи видео высокого разрешения, а также ЖК-дисплей, который может быть запрограммирован пользователем через сопутствующее приложение. Luxonis также оснастил rae своими сенсорами OV9782, два спереди и два сзади.

Система объединяет технологии машинного обучения и компьютерного зрения в одном устройстве и может похвастаться процессором Robotic Vision Core 3, поддерживаемым 4 ГБ оперативной памяти и 32 ГБ памяти для хранения данных. На борту также есть Bluetooth и Wi-Fi, шесть микрофонов для голосового взаимодействия и встроенный динамик. Питается rae от литий-полимерной батареи емкостью 5 000 мАч, которой хватает примерно на час работы без подзарядки.

Устройство готово к работе сразу после зарядки и сопряжения со смартфоном, на котором установлено мобильное приложение, дающее доступ к функциям управления, настройкам и базе данных, а также готовые приложения для игр, решения задач и множества функций, таких как определение местоположения объектов, составление карты помещения, распознавание эмоций и сурдоперевод.

Платформа ROS 2 (Robot Operating System) поставляется предустановленной и предварительно настроенной для доступа к ее библиотекам и инструментам. Пользователи также могут создавать собственные приложения и сценарии, чтобы заставить rae выполнять пользовательские задачи или оснастить робота дополнительным оборудованием и аксессуарами, а также получить доступ к облачной платформе компании для онлайн-обучения, сотрудничества с сообществом, загрузки/установки созданных другими пользователями приложений и многого другого.

https://www.youtube.com/watch?v=6F6EMXslcgk

Имея за плечами четыре успешные компании на Kickstarter, компания Luxonis вернулась на краудфандинговый портал для финансирования производства rae, стоимость которого в настоящее время начинается от $399. Если все пойдет по плану, то поставки начнутся в июне 2023 года.

https://robogeek.ru/bytovye-roboty/luxonis-predstavila-svoego-pervogo-personalnogo-robota-s-otkrytym-ishodnym-kodom

В Японии представили роботизированного паука для инспекции канализационных труб

По данным японской робототехнической компании TMSUK, в настоящее время в стране не хватает работников по проверке канализационных систем. С целью упростить труд существующих работников, компания разработала робота-паука для осмотра канализационных труб. Прототип шагающего робота SPD1, был создан в ответ на запрос местной коммунальной компании.

В своем нынешнем виде устройство имеет размеры 21x25x28 см, весит около 3,5 кг и предназначено для инспектирования труб диаметром 200-300 мм, которые слишком узки для людей. Робот дистанционно приводится в действие и управляется оператором с помощью контроллера игрового типа, соединенного с SPD1 кабелем.

Оператор просматривает видео в реальном времени со встроенной камеры SPD1, которая может быть выполнена в виде модуля камеры Raspberry Pi Camera Module 2 или 360-градусной камеры XDV360. Робот оснащен светодиодными прожекторами и датчиками, которые он использует для оценки окружающей обстановки.

И хотя один SPD1 может быть использован исключительно для проведения инспекций, TMSUK предполагает сценарий, в котором три робота могут быть физически связаны между собой тросом и работать как группа. В этом случае ведущий робот будет перемещаться по трубе, второй робот будет определять участки, требующие ремонта, а третий робот будет выполнять ремонт с помощью роботизированной руки, удерживающей инструмент.

https://www.youtube.com/watch?v=oZp6XISLtkw

Планируется, что SPD1 пройдет демонстрационные испытания на реальном объекте заказчика, после чего будет объявлено о его коммерческой доступности.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/v-yaponii-predstavili-robotizirovannogo-pauka-dlya-inspektsii-kanalizatsionnyh-trub

Компания Pickle, разработчик роботов для разгрузки грузовиков, привлекла $26 млн

Погрузочные доки - новый рубеж для роботов. Компания Pickle объявила о том, что ее пилотные проекты уже запущены в эксплуатацию и разгружают десятки тысяч посылок в месяц на объектах клиентов в районе Лос-Анджелеса. Стартап также сообщил, что он привлек $26 млн в рамках финансирования серии А и добавил ветеранов отрасли в свою команду руководителей, поскольку выводит свои системы на рынок.

Основанная в 2018 году компания Pickle Robot решает проблемы складов с помощью промышленных роботов с ИИ, компьютерным зрением и передовыми датчиками. Компания в настоящее время сосредоточена на применении своей технологии в одной из самой трудоемкой и физически сложной логистической операции - разгрузке грузовиков.

"Интерес клиентов к системам разгрузки Pickle был невероятно велик, и теперь, когда мы вывели наши первые системы разгрузки из лаборатории и запустили их в эксплуатацию, у нас есть четкий путь к широкой коммерциализации, - заявил Эй Джей Мейер, основатель и генеральный директор Pickle Robot. - Первые развертывания у клиентов, финансирование и пополнение руководства создают основу для ускоренного привлечения клиентов и создания инфраструктуры компании, необходимой для поставки большего количества систем большему числу клиентов в ближайшие месяцы".

Каждый день по всему миру загружаются и разгружаются миллионы грузовиков и морских грузовых контейнеров. Эта работа трудная, грязная, иногда опасная и все более сложная для персонала. Системы разгрузки Pickle Robot работают вместе с людьми на погрузочных платформах, делая эту работу более безопасной, быстрой и эффективной, отмечают в Pickle Robot.

United Exchange Corp. (UEC) - один из первых клиентов, использующих систему разгрузки Pickle Robot. Компания UEC, расположенная в городе Сайпресс, штат Калифорния, производит, поставляет и распространяет потребительские товары и продукты питания под частными марками и по лицензии, которые продаются в розничной торговле по всему миру.

В распределительном центре UEC в Южной Калифорнии система Pickle Robot Unload System обрабатывает контейнеры с морскими грузами вместе с сотрудниками UEC, которые используют традиционные ручные процессы для разгрузки других трейлеров на предприятии.

"Роботы Pickle действительно разгружают грузовики или, в нашем случае, морские грузовые контейнеры, - сказал Том Блейлок, директор по операциям United Exchange Corp. - Компания Pickle была отличным партнером в работе. Мы наблюдаем, как их технология совершенствуется с каждым месяцем, обрабатывая разнообразные типы продукции и размеры упаковки, а их команда тесно сотрудничает с нашим персоналом на месте, чтобы убедиться, что ежедневная работа выполняется вовремя и соответствует стандартам качества".

Ranpak, JS Capital, Schusterman Family Investments и Catapult Ventures возглавили раунд серии А. На сегодняшний день компания привлекла в общей сложности около $32 млн. Среди инвесторов, принявших участие в этом раунде финансирования, были Toyota AI Ventures, Third Kind Venture Capital, Hyperplane Ventures, BoxGroup и Version One Ventures.

https://www.youtube.com/watch?v=ElprvdWS7Go

Pickle заявила, что будет использовать финансирование для ускорения выхода на рынок и укрепления возможностей внедрения.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/kompaniya-pickle-razrabotchik-robotov-dlya-razgruzki-gruzovikov-privlekla-26-mln

Робот Joey для работы в подземных трубопроводных сетях

На этой неделе мы писали о японской разработке SPD1, роботизированном пауке предназначенном для осмотра канализационных труб. Недавно анонсированный робот Joey предназначен делать то же самое.

Joey был разработан в британском Университете Лидса командой под руководством профессора Нетты Коэн и доктора Тхань Луан Нгуен в рамках более крупной международной программы Pipebots.

70-граммовый робот «достаточно мал, чтобы поместиться на ладони» и может автономно перемещаться по трубам диаметром до 7,5 см. Он движется на напечатанных на 3D-принтере трехспицевых колесах, которые позволяют ему преодолевать гладкие участки и перешагивать через препятствия. Стоимость материалов для каждого прототипа составляет около $357.

Joey оснащен дальномером, который позволяют ему измерять расстояние до стенок трубы без необходимости включать более энергоемкую камеру и прожекторы. Тем не менее, когда встроенный микропроцессор обнаруживает проблему в трубах, робот включает освещение и камеру чтобы задокументировать проблему.

Робот Joey полностью автономен и не требует подключения к оператору или внешнему источнику питания. В ходе лабораторных испытаний он смог самостоятельно пройти через экспериментальную сеть труб, которая включала в себя из Т-образное соединение, повороты, тупик, препятствия и три прямых участка. В среднем он мог покрыть 1 метр сети за 45 секунд.

Joey также успешно взбирался по трубам расположенным под углами, похожими на те, что в реальных канализационных линиях, плюс он мог преодолевать как рыхлый песок, так и жидкость для мытья посуды (имитация слизи). Робот спроектирован таким образом, что при разрядке батареи возвращается на базу, оборудованную зарядной станцией.

Планируется, что будущие версии Joey должны быть полностью водонепроницаемыми, способными самостоятельно восстанавливаться при переворачивании и, возможно, даже способными устранять проблемы с канализацией при их обнаружении.

«Неясно, сможет ли тот же самый Joey ремонтировать, но наше долгосрочное видение действительно заключается в том, что роботы делают все, — сказала Коэн. - В случае, если будущие Joey не смогут справиться с ремонтом, мы предполагаем, что они будут «вызывать» других роботов для выполнения ремонта».

Возможно, что через 10 или 20 лет несколько Joey будут перевозиться на борту более крупного материнского робота Kanga, который в настоящее время находится в стадии разработки. Хотя Kanga будет ограничен относительно широкими трубами, его большая батарея позволит ему путешествовать дальше по канализационным линиям, отправляя Joey осматривать более узкие трубы.

Статья об этой технологии была опубликована в журнале Frontiers in Robotics and AI.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/robot-joey-dlya-raboty-v-podzemnyh-truboprovodnyh-setyah

Решение ISEE по автоматизации порта привлекло $40 млн

Компания ISEE, разработчик решений для автономных грузовых автомобилей, базирующаяся в Кембридже, штат Массачусетс, объявила о привлечении $40 млн в рамках финансирования серии B. Общий объем финансирования компании с момента ее выхода из Массачусетского технологического института в 2017 году достиг $70 млн.

Венчурный фонд Founders Fund основанный соучредителем PayPal Питером Тилем возглавил раунд, в котором также приняли участие Maersk Growth, Eniac Ventures, New Legacy и другие инвесторы.

"ISEE фокусируется на логистических операциях в портах из-за их экономической важности и потому, что автономное вождение готово к работе тут уже сегодня. Вот почему ISEE уже работает с некоторыми из крупнейших мировых компаний и почему мы снова поддержали ее, - сказал Скотт Нолан, партнер Founders Fund.

Технология ISEE способна превратить самые обычные грузовики, используемые в портах, в автономные транспортные средства. Система может адаптироваться к различным размерам и расположению складов.

Хотя портовое хозяйство это ограниченное пространство, оно представляют собой уникальную проблему для автономных транспортных средств. Автономные транспортные средства, работающие на дорогах, например, имеют четко обозначенные полосы движения, которые они должны соблюдать, и четко определенные правила дорожного движения. В порту операции могут быть менее предсказуемыми.

ISEE заявляет, что уже организовала более 10 000 полностью автономных перемещений. Платформа автономного вождения предназначена для навигации в быстро меняющейся обстановке. По словам компании, ISEE AI способен понять неопределенность, присущую динамичным средам, предсказать поведение людей, рассчитать риск и эффективность и продолжать учиться на каждом полученном опыте.

"Используя передовое когнитивное моделирование, теорию игр и глубокое обучение, мы разработали запатентованную технологию, которая идеально подходит для решения задач в порту, - сказал Ибяо Чжао, генеральный директор и соучредитель ISEE.

https://www.youtube.com/watch?v=I3sYCuM5vug

За последние 12 месяцев доход компании ISEE вырос более чем в 20 раз, а среди ее клиентов такие крупные компании, как BMW.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/reshenie-isee-po-avtomatizatsii-porta-privleklo-40-mln

В NC State создали робота со средней скоростью плавания 3,74 длины тела в секунду

Ученые регулярно черпают идеи из мира природы в попытке улучшить работу роботов, а когда речь идет о мягких роботах, которые плавают, движение в океане является богатым источником вдохновения. Последнее творение в этой области - мягкий робот, созданный по образу ската.

Многие морские существа послужили вдохновением для создания мягких роботов, которые привносят различные возможности в водную среду, но ученые из Университета штата Северной Каролины (NC State) подошли к своей работе с позиции скорости.

"До сих пор плавающие мягкие роботы не могли плавать быстрее одной длины тела в секунду, но морские животные, такие как скаты, способны плавать гораздо быстрее и гораздо эффективнее, - говорит Цзе Инь, автор исследования и доцент кафедры механической и аэрокосмической инженерии в NC State. - Мы хотели использовать биомеханику этих животных, чтобы понять, сможем ли мы разработать более быстрых и энергоэффективных мягких роботов. Разработанные нами прототипы работают исключительно хорошо".

Мы уже видели мягких роботов, созданных по образцу ската, причем некоторые из них использовали машущие механизмы, чтобы имитировать их эффективную движущую силу, а другие полагались на пассивные системы с гибкими плавниками для более естественного движения в воде. Команда NC State фактически создала две версии своего робота, обе из которых сконструированы вокруг мягкого силиконового тела.

При этом крылья, прикрепленные к телу, переключаются между двумя стабильными состояниями, что ученые уподобляют тому, как заколка для волос защелкивается между открытым и закрытым состояниями, когда к ней прикладывается достаточно энергии. Когда тело надувается и сдувается, крылья делают движения вперед и назад, создавая тягу, что, по словам исследователей, похоже на то, как двигаются руки человека при плавании баттерфляем.

"Большинство предыдущих попыток разработать машущих роботов были сосредоточены на использовании двигателей для подачи энергии непосредственно на крылья, - говорит Инь. - В нашем подходе используются бистабильные крылья, которые пассивно приводятся в движение движением центрального тела. Это важное отличие, поскольку оно позволяет упростить конструкцию, что снижает вес".

В более быстрой версии тело используется как единый привод, управляющий обоими крыльями одновременно для достижения максимальной скорости. Заявляется, что это позволяет ему перемещаться со средней скоростью 3,74 длины тела в секунду. Второй робот, созданный для обеспечения маневренности, использует два привода для управления каждым крылом, что позволяет ему совершать крутые повороты. Однако эта более маневренная версия способна перемещаться со скоростью 1,7 длины тела в секунду.

"Эта работа - захватывающее доказательство концепции, но у нее есть ограничения, - говорит Инь. - Наиболее очевидным является то, что нынешние прототипы привязаны к тонким трубкам, которые мы используем для нагнетания воздуха в тело робота. В настоящее время мы работаем над созданием автономной версии без привязи".

https://www.youtube.com/watch?v=Pi-2pPDWC1w

Исследование было опубликовано в журнале Science Advances.

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/v-nc-state-sozdali-robota-so-srednei-skorosti-plavaniya-374-dliny-tela-v-sekundu

Техасский университет изучит могут ли роботы и люди сосуществовать в общественных местах

Исследователи Техасского университета (UT) в Остине получили грант в размере $3,6 млн от Национального научного фонда на проведение пятилетнего исследования, посвященного взаимодействию людей с роботами.

Исследование будет включать в себя развертывание парка четвероногих роботов на территории кампуса университета. Сообщается, что первое развертывание состоится в начале 2023 года.

Грант поможет междисциплинарной группе исследователей создать в кампусе сеть доставки с использованием четвероногих роботов компаний Boston Dynamics и Unitree Robotics.

Как только роботы будут запущены, члены сообщества UT смогут заказывать доставку бесплатных товаров, таких как салфетки и дезинфицирующее средство для рук, с помощью приложения для смартфона. Четвероногие роботы будут доставлять товары в определенные пешеходные зоны кампуса. В процессе доставки эти роботы могут столкнуться с сотнями разных людей.

Сначала роботы будут работать по отдельности, но через некоторое время исследователи планируют отправлять их парами. За роботами будут наблюдать сопровождающие. Наншу Лу, профессор кафедры аэрокосмической техники и инженерной механики UT, разработает носимые датчики мозга для людей, следящих за роботами. Это даст исследователям некоторое представление о том, какая нагрузка и концентрация внимания требуется для наблюдения за роботами.

Однако большую часть информации исследователи получат, наблюдая и опрашивая людей, которые взаимодействуют с роботами во время их работы. Команда планирует получить широкий спектр реакций, чтобы лучше понять весь опыт, который роботы могут получить в кампусе. Команда надеется, что их исследование поможет разработчикам лучше понять, как создавать роботов, которые могут сосуществовать с людьми в общественных местах, и как и где эти роботы должны двигаться при взаимодействии с людьми.

Это новое исследование расширит шестилетний проект команды "Living and Working with Robots", стартовавший в сентябре 2021 года.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/tehasskii-universitet-izuchit-mogut-li-roboty-i-lyudi-sosuschestvovat-v-obschestvennyh-mestah

В MIT разрабатывают роботов способных собирать практически любые конструкции

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) сделали значительный шаг к созданию роботов, которые могут практически и экономически выгодно собирать практически все, что угодно, включая вещи гораздо больше себя.

Новая работа Центра битов и атомов (CBA) MIT основана на многолетних исследованиях, включая недавние исследования, продемонстрировавшие, что такие объекты, как крыло самолета и гоночный автомобиль, могут быть собраны из крошечных идентичных легких деталей и что роботизированные устройства могут выполнять некоторые из этих сборочных работ. Теперь команда показала, что и роботы, и компоненты собираемой конструкции могут быть сделаны из одних и тех же элементов, а также что роботы могут двигаться независимо друг от друга, чтобы быстро выполнить крупномасштабную сборку.

Статья опубликована в журнале Nature Communications Engineering.

По словам Нила Гершенфельда,профессора и директора CBA , до создания полностью автономной самовоспроизводящейся системы сборки роботов, способной собирать большие структуры, включая более крупных роботов, и планировать оптимальную последовательность строительства, еще много лет. Но новая работа делает шаги на пути к этой цели, включая решение сложных задач: как создавать больше роботов и какого размера их делать, а также как организовать рой роботов разных размеров, чтобы они эффективно строили и не сталкивались друг с другом.

Новая система включает в себя большие, пригодные для использования структуры, построенные из массива одинаковых субъединиц, названных вокселями (объемный эквивалент двухмерного пикселя). Но если в предыдущих работах эти воксели были чисто механическими структурными элементами, то теперь команда разработала сложные воксели, каждый из которых может передавать как энергию, так и данные от одного блока к другому.

"Когда мы создаем эти структуры, необходимо закладывать интеллект, - говорит Гершенфельд. - Если ранние версии роботов-сборщиков были соединены пучками проводов с источником энергии и системами управления, то возникла идея структурной электроники - создания вокселей, передающих энергию и данные, а также силу".

Сами роботы состоят из нескольких вокселей, соединенных между собой. Они могут захватывать другой воксель с помощью точек крепления на одном конце, затем перемещаться подобно червям в нужную позицию, где воксель может быть прикреплен к растущей структуре и там отпущен.

Гершенфельд объясняет, что, хотя предыдущая система в принципе могла создавать произвольно большие структуры, по мере того, как размер этих структур достигал определенного значения по отношению к размеру робота-сборщика, процесс становился все более неэффективным из-за все более длинных путей, которые должен был пройти каждый робот, чтобы доставить деталь к месту назначения. С помощью новой системы роботы могли бы решить, что пришло время построить более крупную версию себя, которая могла бы сократить время в пути. Еще большая структура может потребовать еще одного такого шага, когда новые большие роботы создают еще большие, а части структуры, включающие множество мелких деталей, могут потребовать больше маленьких роботов.

https://www.youtube.com/watch?v=G94FDMGLwCc&t=1s

По словам докторанта Амиры Абдель-Рахман, когда эти роботизированные устройства работают над сборкой чего-либо, они сталкиваются с выбором на каждом этапе пути: "Он может построить структуру, или собрать другого робота такого же размера, или построить более крупного робота". Часть работы, на которой сосредоточились исследователи, заключается в создании алгоритмов для принятия таких решений.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-mit-razrabatyvayut-robotov-sposobnyh-sobirat-prakticheski-lyubye-konstruktsii

Немецкие исследователи разрабатывают робота способного автономно загнать мяч в лунку

Способность гольфиста совершить удар на 300 ярдов и более может привести болельщиков в восторг, но надежная игра на грине возле лунки часто является тем, что отделяет профессионала от любителя. Немецкие исследователями разработали робота Golfi способного закатить мячик в лунку, используя разумное сочетание классической техники управления и машинного обучения.

На турнирах по гольфу игроки часто изучают поля за день до начала игры, чтобы продумать, как они будут выполнять свои удары, говорит Анника Юнкер, докторант Падерборнского университета в Германии. Поэтому она и ее коллеги решили проверить, сможет ли робот загонять мяч в лунку из любой точки грина без помощи человека.

По словам Юнкер, цель проекта не в том, чтобы создать робота способного выиграть турнир, а в том, чтобы продемонстрировать возможности гибридных подходов к управлению роботами. "Мы пытаемся объединить методы, основанные на данных и физике, и мы искали хороший пример, который каждый сможет легко понять, - говорит она. - Для нас это всего лишь игрушка, но мы надеемся увидеть некоторые преимущества нашего подхода для промышленного применения".

Пока что исследователи проверили свой подход только на небольшом макете зеленого поля в своей лаборатории. Робот, описание которого содержится в статье, которая будет представлена на Международной конференции по робототехнике IEEE в Италии в следующем месяце, передвигается по пространству площадью 2 кв.м. на четырех колесах. Оказавшись на месте, он с помощью зубчатого вала с ременным приводом и прикрепленным к его концу клюшкой наносит удар по мячу в направлении лунки.

Однако сначала ему нужно определить, какой удар нужно сделать, учитывая положение мяча. Исследователи начали с использования 3D-камеры Microsoft Kinect, установленной на потолке, чтобы получить карту глубины грина. Затем эти данные вводятся в основанную на физике модель, наряду с другими параметрами, такими как сопротивление газона, вес мяча и его начальная скорость, чтобы смоделировать три тысячи ударов с различных начальных точек.

Эти данные используются для обучения нейронной сети, которая может предсказать, как сильно и в каком направлении нужно ударить по мячу, чтобы он попал в лунку. Хотя эту проблему можно решить, объединив модель с классической оптимизацией, говорит Юнкер, это требует гораздо больших вычислительных затрат. Обучение робота на имитации ударов в гольфе занимает всего пять минут, в то время как при сборе данных о реальных ударах на это ушло бы около 30-40 часов, добавляет она.

Однако прежде чем сделать удар, робот сначала должен правильно выровнять свою клюшку с мячом, для чего ему необходимо определить, где на грине находятся он сам и мяч. Для этого он использует нейронную сеть, которая была обучена определять мячи для гольфа, и алгоритм обнаружения объектов, который выбирает точки на верхней части робота, чтобы определить его ориентацию. Эти данные позиционирования затем объединяются с физической моделью робота и поступают в алгоритм оптимизации, который анализирует, как управлять двигателями колес для навигации к мячу.

https://www.youtube.com/watch?v=JKJV6QrNbtE

Юнкер признает, что этот подход не безупречен. По ее словам, нынешняя система основана на наблюдении с высоты птичьего полета, что трудно воспроизвести на реальном поле для гольфа, а переход на камеры на роботе создаст серьезные проблемы. Исследователи также не указали в своей работе, как часто Golfi успешно закатывает мяч в лунку, поскольку цифры были искажены тем фактом, что робот иногда проезжал над мячом, сбивая его с позиции. Однако, по словам Юнкер, когда этого не происходило, машина была успешной в 6-7 случаях из 10, а с тех пор как они представили работу, их коллега переделал навигационную систему так, чтобы она избегала столкновения с мячом.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/nemetskie-issledovateli-razrabotyvayut-robota-sposobnogo-avtonomno-zagnat-myach-v-lunku

Бутылки из-под кетчупа вдохновляют на новый метод перемещения мягких роботов

Cконструированный в Техническом университете Эйндховена клапан давления позволяет мягким роботам реагировать на окружающую среду без компьютерного управления. Исследование Баса Овервельде, доцента кафедры машиностроения, и докторанта Луука ван Лааке приближает роботов, которые двигаются как живые организмы. Подобные конструкции подходят для исследования пересеченной местности или для применения в медицине.

Роботы ассоциируются в основном с жесткими машинами, управляемыми центральным компьютером, который должен обдумывать каждый шаг. Живые существа, с другой стороны, двигаются плавно, потому что разумное поведение заложено в их телах, что также идеально подходит для роботов, которые постоянно взаимодействуют с людьми, например, при оказании медицинской помощи. Исследовательская область мягкой робототехники работает над роботами из мягких, гибких материалов, которые реагируют на изменения в окружающей среде без внешнего контроля.

Бас Овервелде: "Мы хотим сделать роботов без центрального компьютера, которые двигаются и реагируют на окружающую среду благодаря ответным реакциям робота". В журнале Matter команда исследователей представляет такого мягкого робота, работающего на давлении воздуха без электроники, который ходит и меняет ритм, реагируя на окружающую среду благодаря новому сконструированному клапану.

Сердцем нового мягкого робота является "гистеретический клапан", как исследователи называют свое изобретение в профессиональной публикации. Это своего рода вариация на тему отверстия в бутылке кетчупа. "Это гарантирует, что вы можете легко дозировать кетчуп и что жидкость не вытечет, - говорит Овервелде. - Тем не менее, кетчуп иногда брызгает, если вы держите бутылку вверх дном и сильно сжимаете ее". Тогда отверстие быстро открывается и закрывается. Современные бутылки были модифицированы таким образом, чтобы они как можно меньше "плевались", но Овервельде и его коллеги задались вопросом, можно ли использовать это обычно нежелательное явление для того, чтобы заставить робота двигаться.

В компьютерной модели исследователи сначала определили такие свойства, как жесткость крошечных заслонок в отверстии клапана. Затем клапаны были изготовлены путем заливки силикона 3D-печатную форму. С помощью лазера они вырезали в ней крошечные выемки. В результате получился клапан, который обычно закрыт, но открывается, когда давление достаточно высокое, и закрывается снова только после того как оно падает. Если соединить этот клапан с насосом и резервуаром, то автоматически возникает ритм нарастания давления и прохождения воздуха. Таким образом, мышцы мягкого робота попеременно надуваются и расслабляются.

Новый компонент кажется простым, но оказалось, что он обладает скрытыми возможностями, говорит доктор философии Луук ван Лааке: "Когда мы сделали компьютерную модель двух таких клапанов, подключенных к одному резервуару, оказалось, что они очень точно двигаются в разных направлениях. Совершенно неожиданно, но потом оказалось, что это действительно работает". Это позволило исследователям построить четырехногого робота с естественным ритмом ходьбы, без внешних команд. Мягкая рука с пятью ритмично барабанящими пальцами также оказалась осуществимой.

https://www.youtube.com/watch?v=wHYL4cFTAY0

Пределом мечтаний разработчиков мягких роботов является робот, который не только передвигается сам, но и реагирует на окружающую среду. Такая реакция уже вполне успешна в лаборатории. Если исследователи кратковременно закрывают воздушный шланг, сжимая его, давление в теле робота меняется. После этого робот переключается на другой ритм ходьбы. "Наш мягкий робот может реагировать на окружающую среду, не нуждаясь в командах центрального компьютера", - объясняет Ван Лааке.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/butylki-iz-pod-ketchupa-vdohnovlyayut-na-novyi-metod-peremescheniya-myagkih-robotov

Управляемые мягкие роботы для медицинского применения

Заимствуя методы, используемые для производства оптических волокон, исследователи из EPFL и Имперского колледжа создали мягких роботов на основе волокон с усовершенствованным управлением движением, которые объединяют в себе другие функциональные возможности, такие как электрическое и оптическое зондирование и целевая доставка жидкостей.

Объединив достижения в разработке функциональных волокон с разработками в области интеллектуальной робототехники, исследователи из Лаборатории фотонных материалов и волоконных устройств Инженерной школы EPFL создали многофункциональных мягких роботов в форме катетеров, которые могут дистанционно направляться к месту назначения или, возможно, даже самостоятельно находить дорогу благодаря полуавтономному управлению. "Это первый случай, когда мы можем генерировать мягкие катетероподобные структуры такого масштаба, которые могут интегрировать сложные функциональные возможности и управляться, потенциально, внутри тела", - говорит Фабьен Сорин, главный исследователь. Работа была опубликована в журнале Advanced Science.

Исследователи создали волокна с помощью процесса термической вытяжки, который обычно используется для производства оптоволоконных кабелей. Выбор материала был критически важен, причем эластомеры, которые возвращаются к своей первоначальной форме при растяжении, были предпочтительным кандидатом. Помимо гибкости, они достаточно мягкие, чтобы минимизировать повреждения нежных тканей тела. "Но, - говорит Андреас Лебер, первый автор исследования, - исторически сложилось так, что термическая вытяжка ограничивалась твердыми материалами. К счастью, наша группа выявила класс термопластичных эластомеров, которые могут быть вытянуты и сохраняют свои свойства после вытяжки".

Для создания длинных волокон с множеством каналов по всей длине исследователям пришлось точно настроить параметры процесса вытягивания. "Важной характеристикой процесса является взаимодействие между вязкостью материала, которая позволяет вытягивать непрерывное волокно, и поверхностным натяжением, которое может привести к разрушению каналов внутри них", - говорит Фабьен Сорин.

Добившись нужных свойств материала, скорости вытягивания и температуры, команда смогла надежно создать непрерывные каналы, аккуратно расположенные в волокне на микрометровом уровне, необходимые для придания волокну роботизированных возможностей. Например, используя мотор для натягивания одного или нескольких сухожилий, введенных в каналы врачи смогут контролировать ориентацию конца волокна для проведения его через тело.

Помимо каналов, волокна могут быть оснащены различными элементами с помощью процесса термической вытяжки. "Помимо сухожилий, в волокна можно интегрировать оптические направляющие, электроды и микроканалы, которые обеспечивают доставку лекарств, визуализацию, запись и стимуляцию, а также другие инструменты, обычно используемые в робототехнике и медицинских приложениях", - объясняет Лебер.

Эти функциональные элементы также открывают путь к созданию автономных роботов в форме волокна. "Интегрированные оптические направляющие придают волокнам чувство зрения. Они могут самостоятельно обнаруживать и избегать препятствий на своей траектории и даже находить целевые объекты", - продолжает Лебер. Важнейшее значение для этой работы имеет сложный алгоритм управления и программный пользовательский интерфейс, разработанные с нуля командой лаборатории.

Хотя это может показаться сложным, эти мультиматериальные волокна удивительно просты в производстве. "Мы используем технологию изготовления оптического волокна, которая очень масштабируема. Вы можете создать сотни километров оптического волокна за одну ночь. В результате наш подход к изготовлению дает новый, масштабируемый способ создания мягких катетероподобных структур с беспрецедентным сочетанием передовых функциональных возможностей", - говорит Сорин.

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/upravlyaemye-myagkie-roboty-dlya-meditsinskogo-primeneniya

Aerobotix и FerRobotics разработали роботизированный инструмент для нанесения малярного скотча

Американская компания Aerobotix и австрийская FerRobotics разработали решение для аэрокосмической промышленности - автоматизированный инструмент для точного нанесения молярной ленты. Совместная работа получила название End of Arm Tooling (EOAT).

После нескольких месяцев работы над прототипами и испытаний во время пандемии был создан инструмент Active Taping Kit (ATK), в котором запатентованная компанией FerRobotics технология Active Compliant Technology (ACT) позволяет роботу использовать различное давление при нанесении ленты на фюзеляж самолет.

Инструмент позволяет наносить маски на детали различной формы и прокладывать идеально прямые линии ленты там, где это необходимо заказчику.

Крис Колб, вице-президент Aerobotix по продажам, говорит: "Клиенты годами просили Aerobotix автоматизировать процесс нанесения маски. Но технологии, необходимой для того, чтобы сделать это правильно, просто еще не было. Устройство ACT компании FerRobotics позволяет роботу "чувствовать" деталь и мгновенно регулировать давление, используемое для нанесения ленты. Нам нужна была такая чувствительность, чтобы правильно наклеить малярный скотч и не повредить дорогостоящие детали".

ATK обладает технологией с точным контролем всех отдельных параметров процесса, такими как силы прижима, резки и расхода ленты. Готовое к использованию решение предлагает совместимое с роботами нанесение молярной ленты.

Д-р Рональд Надерер, основатель и генеральный директор компании FerRobotics, говорит: "ATK предлагает высочайшее качество процесса из одних рук, а также компактную и легкую конструкцию. Он чрезвычайно прочен и предназначен для нанесения различных видов лент на любую деталь или поверхность с точной повторяемостью, без пузырей и складок. Этот совместный проект с Aerobotix привел к созданию инновационного продукта, который должен полностью удовлетворить потребности клиентов."

ATK превзошел ожидания по точности и надежности, когда он проходил испытания в собственной технологической лаборатории компании Aerobotix, где расположен ряд автоматизированных систем, используемых для окраски, полимеризации, шлифовки и контроля продукции для аэрокосмических и оборонных заказчиков.

В пресс-релизе сообщается, что компании рассчитывают, что "ATK произведет революцию в процессе окраски и уже проходит испытания на нескольких самолетах".

Финансирование этого международного проекта было предоставлено Air Force Research Laboratory (AFRL) под руководством д-ра Карла Ломбарда, инженера по исследованию материалов. Научно-исследовательская организация признала потенциальную ценность концепции EOAT и оценила, что производственный простой во время пандемии предоставляет хорошую возможность для поддержки разработки и испытаний.

Кент Пфайфер, менеджер по технологическому проектированию компании Aerobotix, возглавлявший американскую команду проекта, говорит: "Мы в шутку называем это нашим ребенком-пандемией. У обеих наших компаний была дополнительная пропускная способность во время пандемии, и поскольку AFRL выделил нам некоторое финансирование, мы просто взялись за дело. Мы прогнали через ATK все типы маскировочных лент, и пока все они работают отлично. Экономия времени и затрат превзошла все наши ожидания".

https://www.youtube.com/watch?v=yyPiFrJF-W8

В ноябре ATK стал одним из пяти проектов, номинированных на Econovius, специальный приз Austrian National Innovation Award. Номинанты были отобраны из более чем 400 заявок. Федеральное министерство науки, исследований и экономики Австрии ежегодно вручает эту премию, чтобы поощрить компании к разработке инновационных продуктов, способствующих экономическому росту страны.

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/aerobotix-i-ferrobotics-razrabotali-robotizirovannyi-instrument-dlya-tochnogo-naneseniya-malyarnogo-skotcha

В Нью-Йорке скоро появится альтернатива экскурсионным полетам на вертолете

Электрическим летательным аппаратом с вертикальным взлетом и посадкой (eVTOL) Hexa от компании Lift Aircraft пользователю придется управлять самостоятельно, но сообщается, что это проще чем может показаться на первый взгляд. Компания утверждает, что обучение пилотированию займет менее часа, после чего пользователь может отправиться в уникальную экскурсионную поездку.

В то время как крупные стартапы в области воздушного такси, такие как Joby и Archer, проходят через кропотливый процесс сертификации FAA, надеясь выйти на рынок в 2025 году, Lift Aircraft похоже нашел лазейку, которая позволит использовать eVTOL в определенных сценариях гораздо раньше.

Hexa - это простой и легкий пилотируемый мультикоптер с 18 пропеллерами, небольшой одноместной кабиной и набором поплавков на днище, предназначенных для того, чтобы он мог приземлиться как на землю, так и на воду.

При весе всего 196 кг он квалифицируется как сверхлегкий самолет с электроприводом по стандартам FAA, а это значит, что для управления им не нужна лицензия пилота, если вы придерживаетесь неконтролируемого воздушного пространства и незагруженных полетных зон. Такого воздушного пространства вокруг острова Манхэттен предостаточно, утверждает Lift, а сам eVTOL до смешного прост в управлении с помощью простого джойстика, а полностью автоматизированные взлет и посадка устраняют рискованные моменты.

Компания сообщает, что пользователь научится летать на Hexa менее чем за час, используя VR-симулятор у них офисе. Далее после быстрой "проверки навыков и знаний" он может заказать полет в любое удобное время через приложение для телефона, которое также проведет предполетную проверку перед посадкой в Hexa.

Как только пользователь окажется на борту, экран размером с планшет проведет его через оставшуюся часть предполетной подготовки и поможет установить радиосвязь с командой управления полетом Lift, затем проведет проверку систем и поднимет аппарат в воздух на высоту 10,6 м. После этого в течение следующих 8-15 минут пилот может свободно управлять Hexa в пределах огороженной геозоны, а eVTOL будет автоматически следить за тем, чтобы он не приближались к другим летательным аппаратам.

Сообщается, что помимо джостика, управление может осуществляться с помощью голосовых команд и экрана. Система разработана таким образом, чтобы новички могли быстро освоиться, а после нескольких полетов можно было разблокировать более высокие скорости и большие расстояния.

Компания Lift подписала соглашение о намерениях с Charm Aviation, одним из крупнейших операторов вертолетных туров на Восточном побережье, о создании нового совместного предприятия с предварительным заказом на 100 eVTOL Hexa, которые будут сдаваться в аренду для личных прогулочных полетов. Компании создадут несколько площадок в Нью-Йорке.

"Наши самые продаваемые вертолетные туры длятся от 12 до 15 минут, поэтому время полета HEXA идеально подходит для самостоятельных прогулочных полетов, - говорит Кейтлин Эфраим, президент Charm Aviation. - Это как экскурсии на Segway, только в воздухе - с гораздо лучшим обзором и гораздо большим удовольствием. Эти небольшие электрические самолеты "гео-ограждены", чтобы держать их в пределах заранее определенных зон и коридоров, имеют нулевые выбросы и намного тише, чем вертолеты, поэтому помогут уменьшить шумовой след от вертолетов, которые мы эксплуатируем сегодня. Мы считаем, что это будущее рынка вертолетных туров".

https://www.youtube.com/watch?v=hGkascm9JbU

Компания Lift утверждает, что уже провела сотни испытательных полетов, пилотируемых и беспилотных.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/v-nyu-iorke-skoro-poyavitsya-alternativa-ekskursionnym-poletam-na-vertolete

Исследователи учат робота удерживать равновесие при падении

Гуманоидные роботы стали намного способнее, чем раньше, но для большинства из них падение все еще граничит с катастрофой. Основное внимание уделяется тому, чтобы роботы добивались успеха, но иногда неудачи неизбежны, потому что случаются вещи, которые не возможно контролировать: землетрясения, неуклюжие аспиранты, злонамеренные коллеги и т.д.

Когда человек теряет равновесие, его поведение сводится к тому, чтобы ухватиться за все, что окажется поблизости, чтобы не упасть. Если для людей такой подход инстинктивен, то для роботов это сложная задача, включающая восприятие, семантическое понимание, планирование движения и тщательное управление силой, и все это должно выполняться в условиях жестких временных ограничений. Исследователи из французской компании Inria продемонстрировали результаты работы по взаимодействию гуманоидного робота TALOS со стеной для успешного удержания равновесия.

Сложность этой техники заключается в том, что у робота очень мало времени, чтобы понять, что он падает, почувствовать свое окружение, разработать план спасения и вовремя его реализовать. В данной работе исследователи решают большинство из этих задач. Большая оговорка заключается в том, что они предполагают, что местоположение близлежащей стены известно, но это относительно несложная проблема, которую можно решить, если робот оснащен соответствующими датчиками.

Как только робот обнаруживает, что что-то в его конечности отказало, включается Damage Reflex (D-Reflex), в основе которого лежит нейронная сеть, которая была обучена на 882 000 испытаний в симуляторе. Анализируя позу робота и расположение стены в качестве входных данных, сеть выдает, насколько вероятно, что потенциальный контакт со стеной стабилизирует робота, и это занимает всего несколько миллисекунд. На самом деле системе не нужно знать ничего конкретного о травме робота, и она будет работать независимо от того, заблокирован ли привод, движется ли он свободно, но не контролируемо, или полностью отсутствует.

Конечно, реальность редко совпадает с моделированием, и оказалось, что поврежденный и опрокинутый робот не может надежно соприкоснуться со стеной именно там, где должен, поэтому исследователям пришлось подправить ситуацию, чтобы робот останавливал руку, как только коснется стены, независимо от того, в правильном месте она находится или нет. Этот метод сработал довольно хорошо, используя D-Reflex робот TALOS смог избежать падения в 3 из 4 испытаний, где в противном случае он бы упал. Учитывая, насколько дороги такие роботы это довольно хороший результат.

Очевидный вопрос: "Хорошо, и что теперь?". Ну, это выходит за рамки данного исследования, но обычно "что теперь" состоит из двух вещей. Либо робот все равно падает, что определенно может произойти даже с этим методом, потому что некоторые конфигурации робота и стены просто не дадут избежать падения, либо робот не падает, и в итоге вы получаете слегка поврежденного робота, неуверенно прислонившегося к стене. В будущем планируется распространить эту идею на динамически движущихся роботов, что, безусловно, будет намного сложнее, но потенциально намного полезнее.

https://www.youtube.com/watch?v=hbuWr-ZNAtg&t=2s

Работа "First, don't fall: learning to exploit a wall with a damaged humanoid robot" опубликована в журнале IEEE Robotics and Automation Letters.

https://robogeek.ru/chelovekopodobnye-roboty/issledovateli-uchat-robota-uderzhivat-ravnovesie-pri-padenii

Monarch запускает свой первый коммерческий электрический беспилотный трактор

После двух лет разработки калифорнийский стартап Monarch Tractor выпустил полностью электрический трактор MK-V Founder Series, оснащенный ИИ, и объявил о первой поставке своему клиенту - производителю вина и спиртных напитков Constellation Brands.

Электрический трактор Monarch был разработан, чтобы помочь в декарбонизации с/х операций. Компания утверждает, что замена дизельного трактора на одну из их машин сопоставимо удалению с дорог 14 легковых автомобилей с двигателем внутреннего сгорания.

А поскольку это "по сути бродячие роботы оборудованные суперкомпьютерами", как говорят в Nvidia, они также могут помочь решить проблему нехватки рабочей силы в сельском хозяйстве.

MK-V может служить в качестве сельскохозяйственного трактора или машины общего назначения и обеспечивает пиковую мощность двигателя 52 кВт (70 л.с.) на четыре колеса. Он имеет девять передач вперед и три назад, а время работы от аккумуляторной батареи составляет 14 часов, в зависимости от условий на ферме и способа использования.

Если требуется более длительная непрерывная работа, аккумулятор можно извлечь и установить новый. В качестве дополнительного бонуса трактор также может служить источником питания для инструментов и оборудования в поле.

Базовая масса MK-V составляет 2 360 кг, тяговое усилие - 2 500 кг, грузоподъемность сцепки - 750 кг, а радиус поворота - чуть меньше 2,9 м. Двухдиапазонные модули связи Wi-Fi и 4G, а также LoRa, поддерживают обновление ПО для поддержания системы в актуальном состоянии.

Под капотом MK-V установлены шесть модулей Nvidia Jetson Xavier NX, а также две 3D-камеры и шесть камер визуализации. Это позволяет машине оказывать помощь водителю или выполнять запрограммированные операции без водителя, а также она имеет shadow mode (режим тени), в котором она следует за рабочим на безопасном расстоянии. Предусмотрена система предотвращения столкновений, машина остановится при обнаружении человека в пределах 1,5 м от машины.

Системы трактора также могут собирать и анализировать ежедневные данные о посевах для "корректировки орудий в режиме реального времени, оценки долгосрочной урожайности, текущих стадий роста и других показателей здоровья растений".

https://www.youtube.com/watch?v=mLfJVfnARoU

Выпуск MK-V последовал за успешным пилотным запуском в 2021 году на виноградниках Wente Vineyards на родине компании в Ливерморе, Калифорния. Теперь тракторы серии Founder направляются в Constellation Brands, и Monarch заявляет, что на очереди другие семейные фермы и крупные корпоративные клиенты. Цены на MK-V начинаются от $68 000.

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/monarch-zapuskaet-svoi-pervyi-kommercheskii-elektricheskii-bespilotnyi-traktor

Мягкий робот с одним сервоприводом способен перемещаться со скоростью 313 мм/с

Чтобы мягкий робот был практичным, он должен быть простым, легким и энергоэффективным, но при этом достаточно быстрым. Недавно разработанный механизм подходит под это описание и вдохновением для него послужила обычная заколка для волос.

Заколка для волос может двигаться вперед и назад между двумя стабильными конфигурациями - по сути, вогнутым и выпуклым состояниями. Вдохновленная этой функциональностью, группа ученых из Колумбийского университета разработала Hair Clip Mechanism (HCM).

В своей нынешней форме устройство состоит из полоски предварительно напряженного полужесткого пластика с простым электрическим сервоприводом в основании. Каждый раз, когда сервопривод оказывает небольшое давление на пластик, вся полоса быстро переходит из одного устойчивого состояния в другое, усиливая приложенную силу.

Эта система не только использует небольшое количество электричества для создания большого количества быстрых движений, но также позволяет раме робота выступать в качестве движущей силы. В результате робот становится менее механически сложным, менее дорогим в изготовлении и более легким.

В ходе тестирования технологии ученые создали плавающего робота с одним сервоприводом HCM для махания хвостом, а также четвероногого робота, использующего два сервопривода HCM для перемещения по плоским поверхностям.

Рыба могла плавать с максимальной скоростью 435 мм в секунду (2 длины тела в секунду), а четвероногий робот развивал скорость 313 мм в секунду (1,6 длины тела в секунду). По словам команды, эти скорости значительно выше тех, которые ранее были зарегистрированы для подобных небольших роботов с мягким телом. Но следует отметить, что недавно созданный в Университете штата Северная Каролина мягкий робот передвигается по воде со скоростью 3,74 длины тела в секунду.

https://www.youtube.com/watch?v=2vxqgBPo9S8

Статья об исследовании была представлена на Международной конференции по робототехнике и автоматизации 2023 года.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/myagkii-robot-s-odnim-servoprivodom-sposoben-peremeschatsya-so-skorostyu-313-mms

Обучение передвижению с изменяющимся телом с помощью нейронных сетей

Команда ученых из EPFL разработала новую систему нейронных сетей, которая может помочь понять, как животные адаптируют свои движения к изменениям в собственном теле, и создать более мощные системы искусственного интеллекта.

Глубокое обучение получило развитие благодаря искусственным нейронным сетям, которые складывают простые вычислительные элементы друг на друга, создавая мощные обучающие системы. При наличии достаточного количества данных эти системы могут решать такие сложные задачи, как распознавание объектов, победа над человеком в го, а также управление роботами. "Как вы можете себе представить, архитектура укладки этих элементов друг на друга может влиять на то, сколько данных вам потребуется для обучения и какова будет предельная производительность", - говорит профессор Александр Матис из EPFL.

Матис совместно с докторантами Альберто Чиаппа и Алессандро Марин Варгас разработал новую сетевую архитектуру под названием DMAP (Distributed Morphological Attention Policy). Эта архитектура включает в себя фундаментальные принципы биологического сенсомоторного контроля, что делает ее интересным инструментом для изучения сенсомоторных функций.

Проблема, которую пытается решить DMAP, заключается в том, что животные и люди эволюционировали, чтобы адаптироваться к изменениям как в окружающей среде, так и в собственном теле. Например, ребенок может адаптировать свою способность эффективно ходить в течение всего периода изменения формы и веса тела от младенчества до зрелого возраста. При разработке DMAP команда сосредоточилась на том, как животное может научиться ходить, когда его тело изменяется в длине и толщине.

"Обычно в обучении с подкреплением для обучения двигательным навыкам используются так называемые полностью связанные нейронные сети, - говорит Матис. - Обучение с подкреплением - это метод машинного обучения, который "вознаграждает" желаемое поведение и/или "наказывает" нежелательное.

Он продолжает: "Представьте, что у вас есть датчики, которые оценивают состояние вашего тела. Сигналы этих датчиков являются входом для двигательной системы, а выходом - активации мышц, которые генерируют крутящий момент. Если использовать полностью связанные сети, то, например, в первом слое интегрируются все датчики со всего тела. В отличие от этого, в биологии сенсорная информация объединяется иерархическим образом".

"Мы взяли принципы нейронауки и перенесли их в нейронную сеть, чтобы создать лучшую сенсомоторную систему, - говорит Альберто Чиаппа. В своей работе, опубликованной на 36-й ежегодной конференции NeurIPS, исследователи представляют DMAP, которая "сочетает в себе независимую проприоцептивную обработку, распределенную политику с индивидуальными контроллерами для каждого сустава и механизм внимания для динамической передачи сенсорной информации от разных частей тела к разным контроллерам".

DMAP смог научиться "ходить" с телом, подверженным морфологическим изменениям, не получая никакой информации о конкретных параметрах, таких как длина и ширина конечностей. Примечательно, что DMAP могла "ходить" так же хорошо, как и система, имеющая доступ к этим параметрам тела.

"Итак, мы создали систему обучения с подкреплением благодаря тому, что мы знаем из анатомии, - говорит Альберто Кьяппа. - После обучения этой модели мы заметили, что она демонстрирует динамический гейтинг, напоминающий то, что происходит в спинном мозге, но интересно, что это поведение возникло спонтанно".

В целом, модели, подобные DMAP, выполняют две функции: создание более совершенных систем искусственного интеллекта на основе биологических знаний и создание более совершенных моделей для понимания мозга.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/obuchenie-peredvizheniyu-s-izmenyayuschimsya-telom-s-pomoschyu-neironnyh-setei

Робот OmniWheg с всенаправленными трансформируемыми колесами

Исследователи из Вустерского политехнического института создали OmniWheg - роботизированную систему, которая может адаптировать свою конфигурацию в процессе навигации по окружающей среде, трансформируя конструкцию колес.

Этот робот, представленный в статье IEEE IROS 2022, предварительно опубликованной на arXiv, основан на обновленной версии так называемых "whegs", серии механизмов, предназначенных для трансформации колес или крыльев роботов в ноги.

"Популярность четвероногих и двуногих роботов растет, и причиной этого может быть поиск "антропоморфизации", которым обычно занимается широкая аудитория, - сказал профессор Андре Розендо, один из исследователей, разработавших робота. - Хотя "возможность ходить везде, куда бы мы ни пошли" звучит как захватывающий призыв, энергетическая стоимость ног очень высока. У нас, людей, есть ноги, потому что так дала нам эволюция, но мы не решились бы создать "автомобиль с ногами", поскольку знаем, что такая поездка не будет такой же комфортной и энергоэффективной, как поездка на автомобиле c колесами".

Основная идея недавней работы Розендо и его коллег заключается в том, что, хотя ноги делают роботов более близкими, придавая им человекоподобные качества, они не всегда являются оптимальным решением для того, чтобы роботы выполняли задачи быстро и эффективно. Вместо того чтобы разрабатывать робота с одним механизмом передвижения, команда поставила перед собой задачу создать систему, способную переключаться между различными механизмами.

Розендо и его коллеги задались целью создать колесо, которое могло бы менять свою конфигурацию, чтобы подниматься по лестнице или обходить другие небольшие препятствия. Для этого они изучили концепцию "whegs" (wheel-legs/wing-legs), которая существует уже более десяти лет и с тех пор привлекает значительное внимание робототехников. За последние несколько лет было разработано и испытано несколько систем "whegs". Однако большинство из этих систем не показали хороших результатов, в основном из-за трудностей с координацией правой и левой сторон системы, которые должны быть идеально выровнены, когда робот поднимается по лестнице.

"Чтобы решить проблемы координации, обычно связанные с механизмами "whegs", мы использовали всенаправленное колесо, - объяснил Руисян Цао, ведущий студент, создавший эту систему. - Это последняя часть головоломки, поскольку оно позволяет роботу выравниваться на лету, не вращая корпусом. Наш робот может двигаться вперед, назад и в сторону при очень низких энергетических затратах, может оставаться в стабильном положении без энергетических затрат и может быстро подниматься по лестнице, когда это необходимо".

Для правильной работы системы wheg, созданной Розендо и его коллегами, необходимо добавить по одному сервомотору на каждое колесо и простой алгоритм. В остальном конструкция системы проста и понятна, поэтому она может быть легко воспроизведена другими командами по всему миру.

Исследователи оценили свою систему OmniWheg в серии экспериментов, сосредоточенных на множестве реальных сценариев внутри помещений, таких как обход препятствий, подъем по ступеням различной высоты и т.д. Результаты оказались весьма многообещающими, поскольку робот на колесах-ногах смог успешно преодолеть все распространенные препятствия, на которых проводились испытания, гибко и эффективно адаптируя свою конфигурацию для эффективного решения отдельных задач локомоции.

https://www.youtube.com/watch?v=pCAHxhy_seQ

В будущем система, созданная Розендо и его коллегами, может быть интегрирована в существующие и новые роботы, чтобы повысить их эффективность при навигации в закрытых помещениях. Кроме того, работа команды может вдохновить на разработку аналогичных систем, основанных на всенаправленных колесах.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/robot-omniwheg-s-vsenapravlennymi-transformiruemymi-kolesami