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

WeWalk привлекла финансирование на внедрение компьютерного зрения в умную трость для слабовидящих людей

WeWalk, стартап из Великобритании, разработавший "умную трость" для слабовидящих людей, объявил о привлечении венчурного финансирования в размере 2 млн фунтов стерлингов от нескольких инвесторов и бизнес-ангелов, включая Манчестер Сити и футболиста сборной Германии Илкая Гюндогана.

Компания WeWalk, основанная в Лондоне в 2019 году, разработала умную трость с GPS и приложение для смартфона, помогающее пользователям ориентироваться в окружающей обстановке. Журнал Time назвал умную трость WeWalk одним из "лучших изобретений" 2019 года.

Трость, стоимость которой составляет около $600, может обнаруживать физические препятствия на тротуаре и предупреждать пользователя с помощью вибрации и звуков, а интеграция с приложением позволяет осуществлять пошаговую навигацию. В прошлом году WeWalk объявила о партнерстве с компанией Moovit, принадлежащей Intel, чтобы добавить данные о местном транспорте.

WeWalk собирается использовать свежие денежные вливания, чтобы укрепить свой продукт интеллектуальным компьютерным зрением, разработанным в партнерстве с Имперским колледжем Лондона и Королевским национальным институтом слепых (RNIB).

Хотя пока неясно, что именно это будет означать, конечная цель - создать нечто, способное считывать дорожные знаки, сообщать пользователю, какой номер указан на передней панели автобуса, или даже распознавать конкретный объект на его пути.

"Мы стремимся максимизировать эффективность и рентабельность датчиков, используя при необходимости датчики смартфона, - объяснил руководитель отдела исследований и разработок WeWalk Жан Марк Фегали. - Мы также изучаем современное состояние дел, чтобы определить, что может быть возможно в различных форм-факторах".

По словам Фегали, эта инициатива также может выиграть от существующего партнерства WeWalk с Microsoft в рамках программы AI for Accessibility и может привести к более глубокой интеграции с приложением Microsoft Seeing AI или Azure ML.

Компания уже начала работу над проектом, набрав около 30 человек для помощи в создании и тестировании необходимого программного и аппаратного обеспечения.

"RNIB поддерживает тестирование пользователей и обеспечивает, чтобы наши разработки были ориентированы на человека, - сказал Фегали. - Имперский колледж поддерживает базовые алгоритмы зондирования. Мы представляем себе продукт, который можно было бы незаметно прикрепить, обеспечив датчикам широчайшее поле зрения, не препятствуя типичным движениям пользователя. Затем мы рассмотрим различные механизмы обратной связи, включая слуховые и тактильные, чтобы сообщать пользователю информацию, необходимую для его безопасного передвижения".

Хотя до этого еще далеко, WeWalk планирует выпустить что-то готовое на рынок к 2024 году, но компания заявила, что уже тестирует функциональность камеры и дистанционной помощи человека в мобильном приложении WeWalk.

Получив в банке 2 млн фунтов стерлингов, компания заявила, что она также планирует поддержать другие группы населения, создавая "адаптивные средства передвижения", такие как трости или рамы для пожилых людей.

https://www.youtube.com/watch?v=s9n_lOKNmQY

"Мы хотим расширить наш бизнес, чтобы охватить более широкую глобальную аудиторию и усовершенствовать наши технологии, чтобы предложить лучшую, более значимую информацию слабовидящим людям, пожилым людям и всем, кто сталкивается с проблемами мобильности", - сказал соучредитель и генеральный директор WeWalk Гёхан Меричлилер в своем заявлении.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/wewalk-privlekla-finansirovanie-na-vnedrenie-kompyuternogo-zreniya-v-umnuyu-trost-dlya-slabovidyaschih-lyudei

Одно колесо Cubli обеспечивает двухосевую балансировку

Восемь лет назад в ETH Zurich представили Cubli, роботизированный куб, который с помощью трех внутренних реактивных колес и сложной программы может балансировать на своих углах и ребрах. Это довольно зрелищная разработка, но в то же время довольно простая для понимания: вращение реактивных колес оказывает силу на куб в противоположном направлении, в результате чего достигается точный контроль над креном, тангажом и рысканьем, что позволяет Cubli балансировать, двигаться и даже прыгать.

Это очень здорово, но очевидно, что для управления Cubli по трем осям требуется три реактивных колеса. Если убрать одно колесо, то одна из осей Cubli будет делать все, что захочет, а если убрать два колеса, то он перевернется.

Решив, что количество степеней свободы для самобалансирующегося куба слишком просто, исследователи из ETH Zurich (Матиас Хофер, Майкл Мюлебах, Раффаэлло Д'Андреа) решили построить One-Wheel Cubli (OWC), который балансирует на точке точно так же, как и оригинальный Cubli, только с одним единственным реактивным колесом.

OWC использует свое единственное реактивное колесо для управления по тангажу и крену. Степень рысканья не контролируется, что означает, что OWC может вращаться вокруг своей точки вращения, хотя благодаря трению этого не происходит. Наличие большего количества степеней свободы, чем исполнительных механизмов (в данном случае реактивных колес), означает, что OWC является так называемым малоприводным (underactuated) устройством. Но очевидно, что для выполнения этого балансировочного акта требуется полный контроль над двумя совершенно разными осями.

Матиас Хофер объясняет, что балансировку One-Wheel Cubli можно представить себе как попытку сбалансировать на ладони швабру, при этом вам нужно беспокоиться о балансировке только по одной оси, т.е. она будет наклоняться к вам или от вас, и вы можете перемещать ладонь для компенсации. Что-то более короткое, будет труднее сбалансировать и потребует коротких и быстрых движений ладонью. Между тем, более длинную швабру гораздо легче уравновесить, и вы можете делать это более медленными движениями. По сути, это принцип работы OWC: у вас может быть только один управляющий вход для работы, но маленькие быстрые движения и большие медленные движения разделены настолько, что один актуатор может управлять ими обоими независимо, делая маленькие быстрые движения внутри больших медленных движений. И это причина наличия в конструкции длинной балки с грузами на конце, которая отличает OWC от оригинального Cubli: она нужна для того, чтобы максимизировать разницу в инерции между двумя осями, которыми вы пытаетесь независимо управлять.

"Увидеть баланс OWC впервые было неинтуитивно, поскольку принцип работы не очевиден, - сказал Хофер в интервью IEEE Spectrum. - Для нас это было очень приятно, поскольку это означало, что каждый кусочек головоломки проекта, в который внесли свой вклад Майкл Мюлебах, Раффаэлло Д'Андреа и я, а также наш технический персонал (Майкл Эгли и Маттиас Мюллер), наконец-то сработал - включая теоретический анализ, разработку прототипа, моделирование, оценку состояния и разработку системы управления".

https://www.youtube.com/watch?v=LM74EBbetGU

Все эти части головоломки требовали много времени, чтобы соединиться вместе, и потребовались годы работы, чтобы перейти от того, что теоретически работало на бумаге, к реально работающей системе. После неудачи нескольких итераций аппаратного обеспечения исследователи приложили дополнительные усилия для создания более детального подхода к моделированию, который они затем использовали в системе управления, которая в конечном итоге оказалась успешной. Одним из самых важных приемов, как оказалось, было тщательное моделирование того, как именно отклоняется балка с грузами на концах. Отклонение невелико, но его достаточно, чтобы все испортить.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/odno-koleso-cubli-obespechivaet-dvuhosevuyu-balansirovku

ИИ позволит повысить эффективность гуманитарных миссий

Исследователи из EPFL и ETH Zurich, работающие совместно с Международным комитетом Красного Креста (МККК) и Университетом Бин Халифа (Катар), разработали программу, которая может генерировать оценки плотности населения с высокой точностью.

В большинстве стран, где работает МККК нет свежих данных переписи населения. А там, где переписи проводятся, они часто быстро устаревают в результате роста населения и демографических сдвигов. Но когда гуманитарным работникам необходимо восстановить водоснабжение, распределить продовольствие или оценить целесообразность профилактической программы, они могут работать гораздо эффективнее, если будут знать, сколько людей проживает на данной территории.

Поэтому инженеры EPFL и ETH Zurich объединились с МККК для разработки программы на основе ИИ под названием Pomelo. Программа собирает большие наборы публичных данных из систем дистанционного зондирования, такие как данные о количестве зданий, средних размерах зданий, близости к дорогам, картах дорог и ночном освещении, и объединяет их на основе весовых коэффициентов, полученных с помощью нейронной сети. Pomelo был успешно протестирован в нескольких африканских странах и генерирует подробные результаты на площадях размером до гектара. Результаты исследований опубликованы в журнале Scientific Reports.

Хотя уже существует несколько методов картирования населения, ни один из них не может дать оценки с точностью, необходимой для гуманитарных операций, городского планирования и мониторинга окружающей среды. Эти методы обычно работают либо путем экстраполяции данных, полученных в ходе детальных, но локальных обследований, либо путем использования открытых геоданных (например, снимков, полученных с помощью дронов и спутников), полученных на больших территориях, и их дезагрегирования по различным критериям.

В настоящее время МККК использует ПО, которое опирается на фотографии зданий. "Но наше программное обеспечение не учитывает некоторые факторы, например, как используются здания, - говорит Тао Тон-Тхат Уилан, руководитель проекта МККК. - Это имеет значение, потому что вид помощи, необходимой в данном районе, зависит от того, является ли он, например, промышленным, административным или жилым районом".

Профессор Девис Туйя из EPFL: "Существует несколько других программ, основанных на ИИ, но всем им для начала обучения необходим точный подсчет численности населения, который они затем уточняют с помощью других данных. Нам же нужна только оценка численности населения на грубом региональном уровне".

Pomelo был разработан в рамках инициативы Engineering Humanitarian Action - партнерства между EPFL, ETH Zurich и МККК с целью использования новых технологий и инженерных ноу-хау для улучшения жизни людей. Целью проекта Pomelo было создание ИИ программы, способной создавать точные карты населения для отдельных участков земли размером один гектар. Программа может обеспечить такую точность благодаря богатому набору открытых данных.

Например, основываясь на открытых данных по конкретному зданию, Pomelo может логически оценить численность населения в зависимости от его использования. "Например, здания в городах обычно выше, чем в пригородах, и больше людей живет в районах, где больше ночного освещения, - говорит Туйя. - Вся эта информация помогает получить более точные оценки плотности населения. Сначала мы думали использовать данные из социальных сетей, но потом поняли, что эти приложения недостаточно широко используются в кризисных зонах, особенно в сельской местности".

Инженеры протестировали свою программу, используя данные из нескольких африканских стран, включая Танзанию, Замбию и Мозамбик. Они использовали Pomelo для создания серии цифровых карт с оценкой плотности населения по гектарам и сравнили результаты с оценками других программ. Pomelo оказалась точнее своих аналогов - не только на уровне гектара, но и на более крупных территориях, в том числе при низкой плотности населения (1 000-2 000 жителей).

Робот, сортирующий ископаемые, поможет исследователям изучать океаны и климат

Исследователи разработали и продемонстрировали робота, способного сортировать, манипулировать и идентифицировать микроскопические морские окаменелости. Новая технология автоматизирует утомительный процесс, который играет ключевую роль в углублении нашего понимания Мирового океана и климата.

"Прелесть этой технологии в том, что она сделана с использованием относительно недорогих готовых компонентов, и мы разработали дизайн и программное обеспечение с ИИ с открытым исходным кодом, - говорит Эдгар Лобатон, соавтор статьи о работе и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники Университета штата Северная Каролина. - Наша цель - сделать этот инструмент широко доступным, чтобы его могли использовать как можно больше исследователей для углубления нашего понимания океанов, биоразнообразия и климата".

Технология, названная Forabot, использует робототехнику и ИИ для физического манипулирования останками организмов, называемых фораминиферы (от лат. Foraminifera), чтобы их можно было исследовать.

Фораминиферы - это клада раковинных одноклеточных животных из группы протистов и распространены в океанах уже более 100 миллионов лет. Когда они умирают, они оставляют после себя свои крошечные раковины, ширина которых в большинстве случаев не превышает миллиметра. Эти раковины дают ученым представление о характеристиках океанов того периода, когда фораминиферы были живы. Например, различные их виды обитали в различных океанических средах, а химические измерения раковин могут рассказать ученым о многом, от химического состава океана до его температуры в момент формирования раковины.

Однако оценка раковин и окаменелостей - дело утомительное и трудоемкое. Именно поэтому команда инженеров и специалистов по палеоокеанографии разработала Forabot, чтобы автоматизировать этот процесс.

"На данный момент Forabot способен идентифицировать шесть различных типов фораминифер и обрабатывать 27 раковин в час, - говорит Лобатон. - Это опытный прототип, поэтому мы будем расширять количество видов фораминифер, которые он способен идентифицировать. И мы надеемся, что нам удастся увеличить количество раковин, которые он может обрабатывать в час. Кроме того, на данный момент точность распознавания у Forabot составляет 79%, что лучше, чем у большинства обученных людей".

"После того, как Forabot будет оптимизирован, он станет ценным исследовательским оборудованием, позволяющим студентам эффективнее тратить свое время на изучение более сложных навыков, - говорит Том Марчитто, соавтор статьи и профессор геологических наук в Университете Колорадо. - Используя таксономические знания сообщества для обучения робота, мы также можем улучшить единообразие идентификации фораминифер в разных исследовательских группах".

Вот как работает Forabot. Сначала пользователи должны промыть и просеять образец из сотен видов фораминифер. В результате у пользователей остается куча того, что похоже на песок. Затем образец помещается в контейнер, называемый изоляционной камерой. После чего игла в нижней части этой камеры поднимает одну раковину вверх, которая он удаляется с помощью всасывающего механизма в отдельный контейнер, называемый камерой визуализации, которая оснащена автоматизированной камерой высокого разрешения, делающей несколько снимков образца. После получения снимков раковина снова поднимается иглой и с помощью всасывающего механизма перемещается в соответствующий контейнер на станции сортировки.

https://www.youtube.com/watch?v=nLkLIghc4Jg

Статья "Forabot: Automated Planktic Foraminifera Isolation and Imaging" опубликована в журнале Geochemistry, Geophysics, Geosystems.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/robot-sortiruyuschii-iskopaemye-pomozhet-issledovatelyam-izuchat-okeany-i-klimat

Cake разрабатывает полуавтономный электрический квадроцикл для устойчивого земледелия

Шведский производитель электромототехники Cake намерен помочь крупным фермерским хозяйствам, разрабатывая электрический квадроцикл Kibb, который можно использовать как вездеход или в качестве автономного перевозчика грузов.

"Устойчивое и ответственное сельское хозяйство жизненно важно для здоровых экосистем, и мы стремимся сделать Kibb инструментом номер один для всех фермеров", - заявил генеральный директор компании Стефан Иттерборн.

Концепция Kibb вдохновлена магистерской диссертацией дизайнера Фанни Йонссон, которая стажировалась в Cake в начале этого года, а затем была привлечена к работе, чтобы помочь довести проект до производства. Название происходит от слова "бык" на древнегутнийском языке (был распространен на острове Готланд в Швеции), "представляющем силу в сочетании с мягкостью и положительным влиянием на биоразнообразие".

Когда работнику нужно проехать по ферме, короткое сиденье пристегивается к верхней перекладине и регулируется, а спереди устанавливается руль, похожий на мотоциклетный. Ноги работника упираются в опорные пластины с каждой стороны шасси.

Реальные технические характеристики пока не обнародованы, но похоже, что заднеприводный Kibb может вмещать до трех съемных батарейных блоков, есть встроенное освещение для круглосуточной работы, а также пружинная подвеска для плавности хода и дисковые тормоза на каждом колесе. Компания Cake пока не рассказала о бортовых датчиках, но сообщила, что будет доступен автономный режим для помощи рабочим в поле, перевозки оборудования и грузов из пункта А в пункт Б или буксировки оборудования, такого как сеялка, работающая от аккумуляторной батареи Kibb.

Модульный кузов оснащен различными точками крепления для установки аксессуаров, включая плоскую платформу для укладки оборудования, ящиков с продуктами и так далее. Кроме того, Kibb может служить мобильной электростанцией для электрических инструментов по всей ферме благодаря скрытым портам в задней части машины.

Cake планирует запустить полуавтономный электрический квадроцикл Kibb в производство к 2025 году.

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/cake-razrabatyvaet-poluavtonomnyi-elektricheskii-kvadrotsikl-dlya-ustoichivogo-zemledeliya

Arcimoto, Faction и GoCar Tours разрабатывают автономные электромобили для туристических поездок

Компания Arcimoto, производитель электромобилей, заключила партнерство с компаниями Faction Technology и GoCar Tours для разработки до 310 автономных электромобилей, оснащенных технологиями DriveLink и TeleAssist компании Faction и запатентованной технологией GoCar Network компании GoCar, которая позволяет пользователям исследовать новые города по собственному маршруту в желаемом темпе.

Партнерство предусматривает первоначальную пилотную программу на 20 автомобилей, которая начнется с GoCar Tours Las Vegas в 2023 году. После успешного завершения пилота GoCar начнет поэтапное развертывание остальных автомобилей в регионах присутствия GoCar в Лас-Вегасе, Сан-Франциско и Сан-Диего, Калифорния, а затем в Барселоне, Испания, и Лиссабоне, Португалия.

Джесси Фиттипальди, временный генеральный директор Arcimoto, говорит: "Это захватывающее слияние трех передовых технологий, которое напрямую соответствует нашему видению будущего экологичного транспорта. Объединив платформу электромобилей Arcimoto с технологией автономного вождения Faction и GPS-туры GoCar, мы сможем автономно доставлять электромобили клиентам, после чего они смогут взять управление в свои руки. Это потрясающая идея для сегодняшнего туристического рынка, и она станет следующим ключевым шагом в наших будущих планах по внедрению беспилотных электромобилей для повседневной езды".

Запатентованная технология GoCar Network позволяет пользователям исследовать город. Мобильный гид от GoCar - это "первый в мире GPS-навигатор" который подскажет направление, пошутит, порекомендует рестораны и расскажет местные истории, которые оживляют каждый город.

Натан Витрингтон, основатель GoCar Tours, говорит: "Это невероятная инновация на многих уровнях, которая значительно улучшает опыт аренды для наших клиентов и одновременно снижает стоимость эксплуатации автопарка. Мне нравится, что клиент сможет забронировать автомобиль, который автономно прибудет на место, после чего он сядет в машину и возьмет управление в свои руки, получая отмеченный наградами опыт GoCar, останавливаясь где угодно и когда угодно. А затем, когда они вернутся в свой отель, Arcimoto без водителя вернется в наш автопарк".

Технологии DriveLink и TeleAssist компании Faction позволят электромобилям GoCar сочетать автономность с дистанционным управлением человеком. Технологическая архитектура Faction разработана с учетом особенностей систем без водителя, что позволяет ей внедрять новые технологии радикально быстрее, чем устаревшие автомобильные платформы.

Faction сотрудничает с инновационными компаниями для разработки сложных возможностей телеоперации, точного позиционирования транспортного средства, распознавания опасностей и дизайна транспортных средств, чтобы удовлетворить 90% городских поездок для одного пассажира.

Айн МакКендрик, генеральный директор компании Faction, говорит: "Это захватывающий случай использования технологии Faction без водителя, позволяющий клиентам получить туристический и водительский опыт мирового класса прямо у их порога. Исследование нового города в своем собственном темпе гораздо более заманчиво, чем любой негабаритный туристический автобус, работающий на бензине, с дополнительным удобством в том, что клиентам не придется стоять в очередях, чтобы забрать или вернуть автомобиль".

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/arcimoto-faction-i-gocar-tours-razrabatyvayuv-razrabotke-bespilotnyh-elektromobilei-dlya-turisticheskoi-arendy

Outrider добавляет роботизированные манипуляторы к автономным грузовикам

Компания Outrider Technologies Inc. объявила о выпуске TrailerConnect. Запатентованная технология позволяет роботизированно присоединять тормозные и электрические системы грузовых автомобилей к различным видам прицепов.

"Outrider заново изобретает современный распределительный склад, чтобы сделать его более эффективным, безопасным и устойчивым, и мы предоставляем для этого такую прорывную технологию, как TrailerConnect, - заявил Эндрю Смит, основатель и генеральный директор компании. - TrailerConnect автоматизирует опасную задачу, которая традиционно выполняется более 6 миллиардов раз в год по всему миру. Четыре года разработок и тесного партнерства с нашими приоритетными клиентами привели к созданию технологии, которая станет неотъемлемой частью автономного перемещения грузов".

На распределительных складах по всему миру грузовики перемещают прицепы от дверей доков до парковочных мест и дорог общего пользования, отметили в Outrider. Чтобы переместить эти прицепы, водители грузовиков подключают к прицепам тормозные системы, чтобы отпустить стояночный тормоз и переместить прицепы по двору. Это ручная, часто опасная задача. TrailerConnect использует глубокое обучение и теперь доступен как часть системы Outrider, которая автоматизирует распределительные центры крупных предприятий.

Хотя прицепы могут выглядеть одинаково, сцепные устройства, используемые для подключения тормозных и электрических системы от грузовика к прицепу, могут быть совершенно разные, объясняет Outrider. Как следствие, существует множество конфигураций и вариантов размещения прицепов в различных парках трейлеров.

TrailerConnect использует запатентованное ПО с глубоким обучением, аппаратные средства и датчики, встроенные в манипуляторы от Yaskawa Motoman, чтобы находить, идентифицировать, сцеплять и расцеплять прицепы без их дополнительных модификаций.

"Компания Outrider понимала, что модификация всего парка трейлеров для решения проблемы многообразия соединений будет нецелесообразной, - сказал Мэтт Йоханнес, вице-президент по разработке аппаратного обеспечения и робототехнике компании Outrider. - Чтобы автоматизировать процесс, мы собрали исключительную команду с опытом в робототехнике, восприятии и глубоком обучении, чтобы обеспечить более безопасные и эффективные автономные операции в распределительных центрах".

Компания Outrider заявила, что ее запатентованная технология TrailerConnect является последней в ряду достижений в отрасли. Среди которых "первая на рынке" система, выполняющая полностью автономное перемещение прицепа с нулевым уровнем выбросов и высокоточный автономный шарнирно-сочлененный задний ход.

Outrider уже выполнила десятки тысяч полностью автономных перемещений трейлеров на объектах клиентов из списка Fortune 500 и на своем полномасштабном испытательном центре Advanced Testing в Брайтоне, штат Колорадо. Объект разработан таким образом, чтобы имитировать распределительные площадки клиентов из таких отраслей, как производство потребительских товаров, розничная торговля и электронная коммерция, доставка посылок и производство.

Outrider - это частная компания поддерживаемая NEA, 8VC, Koch Disruptive Technologies и другими инвесторами. По заявлению Outrider, на сегодняшний день компания привлекла финансирование в размере $118 млн и обладает обширной интеллектуальной собственностью.

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/outrider-dobavlyaet-robotizirovannye-manipulyatory-k-avtonomnym-gruzovikam

Baidu создает крупнейшую зону для коммерческих роботакси

Компания Baidu, специализирующаяся на искусственном интеллекте и часто называемая китайским аналогом Google, приступила к масштабному расширению своей коммерческой службы автономных роботакси в Ухане. Это расширение позволит втрое увеличить размер текущей операционной зоны, увеличить количество эксплуатируемых автономных машин и расширить время работы сервиса.

Этот шаг знаменует собой важную веху в амбициозной дорожной карте Baidu по развитию автономных поездок, поскольку компания планирует ввести в эксплуатацию еще 200 полностью беспилотных такси по всему Китаю в 2023 году, стремясь к концу года охватить "самую большую в мире зону обслуживания полностью беспилотных поездок".

Автономная платформа Baidu Apollo Go будет охватывать территорию в 130 квадратных километров в Ухане, обслуживая население в 1 млн человек. Сервис станет доступен жителям региона с 7 утра до 11 вечера. Baidu стала первым и на данный момент единственным поставщиком в Китае, предоставляющим коммерческие услуги полностью беспилотных роботакси в вечерние часы.

За последние несколько месяцев Apollo Go продемонстрировал рост в Ухане, начав работу в городе в мае 2022 года. Спустя три месяца Ухань стал первым городом в Китае, в котором началась коммерческая эксплуатация полностью автономного автомобиля, после того как в августе Apollo Go модернизировала свои услуги.

Будучи одним из ведущих центров инноваций в автомобильной промышленности в центральном Китае, Ухань активно проводит политику поддержки автономного вождения. В настоящее время в Ухане более 400 километров дорог полностью оснащены интеллектуальными сетями.

Baidu накопила более 40 млн км автономного пробега и 3 477 патентов на автономное вождение. Помимо Уханя, Apollo Go в настоящее время предоставляет коммерческие услуги автономных поездок в Пекине, Шэньчжэне и Чунцине. К концу третьего квартала этого года совокупный объем заказов Apollo Go превысил 1,4 млн.

Ван Чонг, главный бренд-менеджер Baidu Intelligent Driving Group, говорит: "Опираясь на прочный фундамент компании в области ИИ, Baidu предлагает безопасную, интеллектуальную и эффективную систему технологий автономного вождения, начиная от полностью автономного управления и заканчивая крупномасштабной коммерческой эксплуатацией".

https://www.youtube.com/watch?v=h1qcPlHbFI4&feature=emb_noscript

Чонг утверждает, что технологии автономного вождения Baidu развиваются более быстрыми темпами, чем ожидалось. В настоящее время развертывание технологии автономного вождения в новом городе составляет 20 дней.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/baidu-sozdaet-krupneishuyu-zonu-dlya-kommercheskih-robotaksi

ВЦИОМ: уровень доверия технологиям ИИ составил 55%. Топ-3 мотивов доверия: возможность передать ИИ опасные для человека виды работ (35%), объективность искусственного интеллекта (34%), улучшение и упрощение жизни и работы человека (32%).

Не доверяют технологиям в области искусственного интеллекта 32%. По мнению 26% из их числа, в работе ИИ могут возникать ошибки и сбои, 23% доверяют только людям, примерно столько же убеждены, что развитие искусственного интеллекта приводит к деградации населения (22%).

Используя непосредственное окружение, простой захват может выполнять сложные задачи

Даже простые захваты могут выполнять сложные задачи - при условии, что они умело используют окружающую среду в качестве подручного инструмента. По крайней мере, таков вывод исследования Института робототехники Университета Карнеги-Меллона.

В робототехнике простым захватам обычно поручают простые задачи, такие как захват предметов и их помещение. Однако, используя окружающую среду, например, прижимая предмет к столу или стене, простые захваты могут выполнять более сложные манипуляции, которые обычно считаются достижимыми только для более сложных и дорогих захватов.

Однако в предыдущих исследованиях подобной стратегии, известной как "extrinsic dexterity" (несвойственная ловкость), часто делались предположения о том, каким образом захваты будут брать предметы. Это, в свою очередь, требовало особых конструкций захватов и/или движений робота.

В новом исследовании ученые использовали ИИ для преодоления этих ограничений, чтобы применить такую стратегию к более общим условиям и успешно захватывать предметы различных размеров, форм и веса.

"Это исследование может открыть новые возможности в манипулировании с помощью простого захвата, - говорит ведущий автор исследования Вэньсюань Чжоу из Университета Карнеги-Меллон. - Потенциальные приложения включают складских или бытовых роботов, которые помогают людям по хозяйству".

Исследователи использовали обучение с подкреплением для обучения нейронной сети. Они заставили систему ИИ совершать случайные действия для захвата объекта, поощряя те действий, которые приводили к успеху. В итоге система перенимала наиболее успешные модели поведения. Другими словами, она училась. После обучения системы на физическом симуляторе они протестировали ее на простом захвате.

Ученые заставили робота хватать предметы, находящиеся в открытом контейнере, которые изначально были ориентированы таким образом, что робот не мог их взять. Например, роботу могли дать предмет, который был слишком широк для его захвата. ИИ нужно было придумать способ прижать предмет к стенке контейнера, чтобы робот мог взять его сбоку.

"Изначально мы думали, что робот попытается сделать что-то вроде зачерпывания под предметом, как это делают люди, - говорит Чжоу. - Однако алгоритм дал нам неожиданный вариант. Подтолкнув предмет к стене, робот надавил верхним пальцем на бок предмета, чтобы поднять его вверх, а затем позволил предмету упасть на нижний палец, чтобы схватить его".

В ходе экспериментов Чжоу и ее коллеги проверили свою систему на таких предметах, как картонные коробки, пластиковые бутылки и игрушечный кошелек. Эти предметы различались по весу и форме. Они обнаружили, что их простые захваты могут успешно захватывать эти предметы в 78% случаев.

https://www.youtube.com/watch?v=6ZEPiwF18mA&t=12s

В будущем группа надеется распространить полученные результаты на более широкий спектр объектов и сценариев. Ученые подробно рассказали о своих результатах 18 декабря на Conference on Robot Learning (CoRL) 2022 в Окленде, Новая Зеландия.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/ispolzuya-neposredstvennoe-okruzhenie-prostoi-zahvat-mozhet-vypolnyat-slozhnye-zadachi

Waymo описала свой подход к безопасности автономных транспортных средств

Каждый водитель неизбежно сталкивается с неожиданными ситуациями на дороге, например, с другими участниками дорожного движения проезжающими на красный свет или резко меняющими полосу движения. Автономные транспортные средства тоже могут столкнуться с подобным поведением на дороге и разработчики должны найти способы подготовить свои системы к как можно большему числу неожиданных ситуаций.

Компания Waymo, специализирующееся на автономном вождении, недавно дало некоторое представление о том, как оно обучает свои системы Waymo Driver избегать столкновений на дороге. Компания опубликовала документ с подробным описанием того, как она оценивает эффективность предотвращения столкновений, как она определяет правильный набор сценариев и инструментов для тестирования, которые она разработала для оценки работы своей системы автономного вождения.

В настоящее время Waymo предоставляет услуги роботакси в Чандлере, штат Аризона, центре Финикса и Сан-Франциско, но прежде чем запустить эти услуги, компания провела всестороннее тестирование своей системы Waymo Driver. Чтобы определить готовность, Waymo сравнивает ее производительность с производительностью эталонной модели водителя-человека NIEON (Non-Impaired with Eyes always On the conflict).

NIEON - это модель водителя, которая превосходит способности обычного водителя, поскольку она всегда способна оставаться сосредоточенной на происходящем на дороге. Это означает, что она задает очень высокий стандарт для Waymo Driver, с которой системе предстоит соревноваться, и компания обнаружила, что ее система превосходит NIEON или демонстрирует сравнимые показатели.

Waymo обнаружила, что модель NIEON может полностью предотвратить 62% аварий и снизить риск серьезных травм на 84%. В то время как Waymo Driver справился лучше, предотвратив 75% столкновений и снизив риск серьезных травм на 93%.

Компания тестирует Waymo Driver тремя различными методами: инсценировка на закрытых треках, использование реальных примеров, с которыми Waymo сталкивается во время дорожных испытаний, и полностью синтетическое моделирование. Реальные примеры Waymo постоянно пополняются новыми сценариями, с которыми компания сталкивается на дорогах. Компания использует синтетические симуляции для ситуаций, которые слишком опасны для инсценировки в реальности, например, для аварий на высоких скоростях, или для слишком сложных сценариев, например, для многополосных перекрестков.

Наряду с данными о миллионах километров пробега, которые Waymo собрала за годы испытаний, компания также использует данные о ДТП, в том числе из полицейских баз данных и аварий, зафиксированных камерами наблюдения, чтобы решить, какие сценарии являются наиболее важными для тестирования. Waymo собирает данные для своей базы сценариев с 2016 года и продолжает пополнять ее уникальными сценариями, с которыми сталкивается на дорогах. В ходе исследований Waymo выяснила, что наиболее распространенные типы аварий схожи в любом городе, поэтому ее база данных может помочь ей быстро масштабироваться в новых городах.

Waymo - не единственная компания, занимающаяся автономными транспортными средствами, которая дает представление о безопасности своих роботакси. Компания Cruise недавно опубликовала свой отчет о безопасности, чтобы дать общественности представление о том, что компания делает для обеспечения безопасности своих машин. В отчете подробно описаны подходы, принципы и процессы, которые помогают обеспечить безопасность автомобилей Cruise на дорогах.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/waymo-opisala-svoi-podhod-k-bezopasnosti-avtonomnyh-transportnyh-sredstv

GluxKind предлагает "умную" детскую коляску

Хотя толкать коляску с ребенком, конечно, легче, чем нести его на руках, некоторые усилия все же требуются. Коляска Ella призвана облегчить эту задачу: она оснащена электроприводом, режимом Hands-Free и другими "умными" функциями.

Коляска Ella, получившая награду за инновации на выставке CES 2023, разработана канадским стартапом Glüxkind - компания получила свое название от немецкого слова Glückskind, что означает "счастливый ребенок".

Прежде всего ноу-хау этой коляски заключается в электродвигателях на паре задних колес, которые обеспечивают вспомогательное усилие, когда родители толкают коляску в гору. Они также обеспечивают функцию торможения, не давая коляске скатиться вниз при спуске со склона.

Если у пользователя заняты руки, например, если он хочет взять на руки младенца на некоторое время, коляска может автономно двигаться по тротуару, не отставая от него. В этом режиме она использует набор встроенных датчиков, чтобы следовать по тротуару и избегать препятствий, оставаясь при этом на расстоянии вытянутой руки от пользователя, определяя близость его смартфона.

Когда родители останавливаются, чтобы передохнуть, они могут перевести Ella в режим Rock-My-Baby, в котором она плавно катится вперед и назад, по сути укачивая малыша. Коляска также имеет встроенный генератор белого шума, чтобы убаюкивать младенцев перед сном. Приложение, прилагаемое к коляске, позволяет в любое время отследить ее местонахождение в городе.

https://www.youtube.com/watch?v=1UYEVxshK04

Потенциальные покупатели могут зарезервировать Ella уже сейчас, внеся залог в размере 200 канадских долларов (около $149 долларов США) на сайте компании Glüxkind. Общая стоимость будет начинаться от 3 800 долларов США.

https://robogeek.ru/bytovye-roboty/gluxkind-predlagaet-umnuyu-detskuyu-kolyasku

Enchanted Tools разработала сервисных роботов похожих на мультяшных персонажей

Парижская компания Enchanted Tools надеется выделиться среди других разработчиков роботов с помощью своих мобильных роботов Miroki и Miroka, вдохновленных творчеством анимационной студии Pixar.

Роботы имеют острые ушки и выразительные кошачьи мордочками. Miroki и Miroka были разработаны для использования в больницах, домах престарелых и гостиницах, для помощи в перемещении предметов. Оба робота функционируют одинаково, с той лишь разницей, что Miroki мальчик, а Miroka девочка.

По данным Enchanted Tools, роботы могут захватывать предметы с помощью специально разработанных ручек, которые крепятся к подносу, с успешностью 97%. Для навигации они используют вращающийся шар.

Посетители выставки CES в этом году смогли увидеть Miroki в действии в демонстрационной зоне Enchanted Tools, где генеральный директор Жером Монсо рассказал о технологических преимуществах робота, а также о художественных и повествовательных целях компании.

"Большинство роботов, представленных сегодня на рынке, имеют ограниченные возможности действий и движений и недостаточно эффективную коммуникацию, что ограничивает их полезность и препятствует принятию и внедрению. Мир заслуживает лучшего, - говорится в заявлении Монсо. - Мы считаем, что роботы могут быть "больше, чем полезными" и способны преобразить мир, а не дегуманизировать его. Предпосылка того, что технологические инновации могут быть как художественными, так и эмоциональными лежит в основе Miroki".

Компания Enchanted Tools была основана в 2021 году и на сегодняшний день привлекла $17 млн в виде начального финансирования. Монсо ранее работал в компании Aldebaran, позже приобретенной SoftBank, и помогал создавать человекоподобных роботов Nao и Pepper.

Создавая Miroki Монсо что надеется объединить свой многолетний опыт и предложить клиентам робота, который сможет легко ориентироваться в окружающей среде и разумно сотрудничать с людьми. Miroki и Miroka используют ИИ для понимания таких команд, как "Верни все эти предметы на свои места", "Доставляй этот поднос в комнату каждый час" и "В понедельник c утра отвезите тележку в аптеку".

Компания Enchanted Tools заявила, что тестирует робота на шести экспериментальных площадках и в трех исследовательских лабораториях. Компания заключила партнерство с парижской больницей Брокаль и заявила, что эта больница для пожилых людей станет одной из первых, где Miroki будет использоваться публично в 2024 году.

https://www.youtube.com/watch?v=32pFtkOjBmQ

"Робот сможет делать такие вещи, как приносить воду пациентам, убирать подносы с обедом в больничных столовых, доставлять перчатки или другие СИЗ врачам", - заявили в компании. На сайте Enchanted Tools указано что вес робота составляет 26 кг, высота 1,23 м, максимальная скорость 3,2 км/ч, грузоподъемность 3 кг, а заряда батареи хватает на 8 часов работы.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/enchanted-tools-razrabotala-pohozhih-na-multyashnyh-personazhei-servisnyh-robotov

Сингапурские исследователи разработали реконфигурируемый мягкий захват

Исследователи Сингапурского университета технологии и дизайна (SUTD) разработали новый роботизированный захват с реконфигурируемым рабочим пространством (RWS), который может зачерпывать, собирать и захватывать широкий спектр потребительских товаров.

Комплексные и адаптивные возможности захвата RWS могут сделать его полезным в логистике и пищевой промышленности, направления которые все больше зависят от роботизации для удовлетворения растущих потребностей в эффективном сборе и упаковке товаров. Сообщается, что этот захват может надежно зачерпывать различные крупы, например рис или кускус, и захватывать объекты толщиной до 0,3 мм. Он также может захватывать деформируемые предметы, такие как дыни, коробки с хлопьями или пакеты с моющим средством, весом до 1,4 кг.

По сравнению с традиционными жесткими захватами, в мягких захватах используются податливые мягкие актуаторы и функциональные гиперэластичные материалы, что позволяет им безопасно и надежно захватывать более широкий диапазон геометрических форм. Кроме того, высокая степень свободы и податливость мягких захватов позволяет использовать несколько режимов захвата, несмотря на низкую степень срабатывания и чрезмерно упрощенные стратегии управления.

Несмотря на преимущества перед жесткими аналогами, возможности мягких захватов, такие как усилие контакта, в основном являются следствием рабочей площади захвата, определяемого как диапазон положений, которых может достичь робот для взаимодействия с физической средой. Это, в свою очередь, в значительной степени ограничивается конструкцией захвата. Более того, мягкие захваты, разработанные для выполнения специфических задач обычно ограничены в захвате других типов полезных грузов или в универсальности манипуляций.

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследовательская группа SUTD разработала захват RWS с использованием мультимодального управления, при котором рабочее пространство захвата мягкого захвата может быть быстро изменено для полезной нагрузки с различными требованиями к площади контакта. Их исследование "A Multimodal, Reconfigurable Workspace Soft Gripper for Advanced Grasping Tasks" было опубликовано в журнале Soft Robotics.

Захват RWS может изменять и увеличивать объем рабочего пространства захвата на 397% "с помощью независимо управляемых актуаторов: сгибающихся пальцев, пассивно убирающихся ногтей, двунаправленных складных лепестков и гибкой ладони в соответствии с поставленной задачей захвата".

https://www.youtube.com/watch?v=PxNAWm54tvw

Способность захвата RWS быстро изменять конфигурацию рабочей зоны захвата делает его идеальным кандидатом для сложных приложений, для которых в противном случае потребовалось бы несколько захватов для конкретной задачи. На текущий момент исследовательская группа SUTD предпринимает шаги по коммерциализации захватов RWS.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/singapurskie-issledovateli-razrabotali-rekonfiguriruemyi-myagkii-zahvat

Британская компания Oxbotica привлекла $140 млн

Разработчик ПО для автономных транспортных средств Oxbotica привлекла $140 млн в рамках финансирования раунда серии C для ускорения внедрения своей технологии в таких областях, как горнодобывающая промышленность и аэропорты.

Вчерашнее объявление увеличивает объем инвестиций в компанию, расположенную в Оксфорде, до $225 млн. Ожидается, что до закрытия раунда в течении нескольких месяцев присоединятся дополнительные инвесторы.

В число акционеров, повторно вкладывающих средства, входят bp ventures, BGF, Halma, Hostplus, Kiko Ventures (IP Group), Ocado Group, Tencent, Venture Science и ZF. Среди новых инвесторов - Aioi Nissay Dowa Insurance Co, Ltd и ENEOS Innovation Partners.

Финансирование будет способствовать расширению компании Oxbotica в Северной Америке, регионе EMEA и APAC, а также ускорит внедрение ее автономной операционной системы в таких областях, как сельское хозяйство, аэропорты, энергетика, доставка товаров, добыча полезных ископаемых и совместные пассажирские перевозки.

В своем заявлении Гэвин Джексон, генеральный директор Oxbotica, сказал: "Эта знаковая инвестиция от инвесторов мирового класса является огромным подтверждением нашей стратегии применения технологии автономного вождения там, где существует постоянный и срочный спрос - в цепочках поставок, промышленных секторах и в решении проблемы перенаселения наших городов".

Программное обеспечение Oxbotica воплощает в жизнь концепцию компании Universal Autonomy (универсальная автономия), которая подразумевает, что любое транспортное средство, любого размера, в любом месте может работать автономно, безопасно и устойчиво.

Проекты компании включают сотрудничество с Ocado Group, направленное на автономную доставку товаров для выполнения заказов клиентов. Автомобиль от партнера Applied EV, управляемый ПО от Oxbotica, работал без водителя на общедоступной дороге в Оксфорде.

Oxbotica также работает с компанией Wenco International Mining Systems над демонстрацией преимуществ открытой автономии в горнодобывающей промышленности для повышения безопасности и снижения эксплуатационных расходов. В 2024 году в партнерстве с Applied EV, bp, NEVS и ZF будут запущены автономные пассажирские шаттлы и автомобили для конкретных отраслей промышленности.

"Компания Oxbotica была основана 8 лет назад с целью создания универсальной автономии - обеспечения безопасной и устойчивой автономии, которая не зависит от места работы и типа транспортного средства, - сказал Пол Ньюман, технический директор и один из основателей Oxbotica. - Благодаря величайшему инженерному таланту и опыту, используя лучшие достижения ИИ, робототехники и метавселенной, мы выполняем это обещание".

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/britanskaya-kompaniya-oxbotica-privlekaet-140-mln