Автономные технологии компании Locomation для восстановления льда на катках

Первый ледовый комбайн был придуман в 1949 году Фрэнком Замбони в Парамаунте, штат Калифорния. С тех пор компания Zamboni стала крупнейшим производителем и поставщиком этих машин в мире, при этом ледовые комбайны часто называют «замбони», независимо от того кто ее произвел. Команда исследователей пытаются сделать эти машины автономными.

Группа студентов Университета Карнеги-Меллона (CMU) в сотрудничестве с компаниями Zamboni, Duquesne Light Company, клубом Pittsburgh Penguins и разработчиками автономных систем для грузовиков Locomation разработала автономный ледовый комбайн.

Сотрудничество началось с компании Locomation, основатели которой, генеральный директор Четин Меричли и технический директор Текин Меричли, посетили игру Pittsburgh Penguins и увидели возможность по-новому использовать разработанную ими технологию.

Locomation создает автономные системы для грузовиков и использует уникальный подход к автономному вождению. Их технология подразумевает, что один грузовик, с отдыхающим водителем в салоне, автономно следует за другой машиной, которая управляется человеком, но также оснащена технологией автономного вождения. Эти грузовики связаны электроникой, чтобы двигаться вместе, и могут меняться местами, чтобы водители могли по очереди отдохнуть.

Хотя в будущем компания планирует разработать полностью автономные грузовики, которым не нужно будет следовать за грузовиками, управляемыми человеком, приоритетным направлением для нее является внедрение своей технологии в мир. Это позволит автономной системе учиться на реальных сценариях во время движения на дорогах общего пользования.

Обычно на катке две машины Zamboni чистят лед в перерывах между хоккейными периодами. Компания Locomation решила, что для ледовых комбайнов можно создать аналогичную систему, которую она использует в грузовиках. Компания обратилась к Джону Долану, директору программы магистратуры по разработке робототехнических систем в CMU, чтобы узнать, будет ли группа студентов заинтересована в совместной работе над проектом. Компания Locomation вышла из CMU в 2018 году, поэтому это было естественное сотрудничество для обеих организаций.

Проект длился три семестра, начавшись с этапа мозгового штурма, на котором студенты определили, как они будут разрабатывать систему и тестировать ее, начиная с маленького RC Car, который представляет собой небольшую платформу с дистанционным управлением, и заканчивая реальным Zamboni.

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

После тестирования концепции на RC Car, команда студентов работала над автомобилем HE, оснащенным всеми датчиками, необходимыми для автономной работы. Этот этап проекта позволил команде отработать все последние нюансы технологии автоматизации, прежде чем устанавливать ее на Zamboni.

Компания Zamboni предоставила команде полностью электрический ледовый комбайн для работы и модернизации. Команда успешно завершила первое испытание на льду: автономный Zamboni следовал за другим, управляемым человеком, но со смещением, так что два автомобиля не чистили одни и те же участки льда. Окончательные демонстрации системы состоятся примерно чем через неделю.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/avtonomnye-tehnologii-kompanii-locomation-dlya-vosstanovleniya-lda-na-katkah

Специальный беспилотник собирает эДНК с ветвей деревьев

Исследователи из ETH Zurich и Швейцарского федерального исследовательского института WSL, а также компания SPYGEN совместно разработали летающее устройство, которое может приземляться на ветви деревьев для взятия образцов ДНК. Разработка открывает новые возможности для исследователей биоразнообразия.

Экологи все чаще используют следы генетического материала, оставленного живыми организмами в окружающей среде, называемые экологической ДНК (эДНК), для каталогизации и мониторинга биоразнообразия. На основе этих следов исследователи могут определить, какие виды обитают на определенной территории.

Получить образцы из воды или почвы легко, но другие места обитания, например полог леса, труднодоступны для исследователей. В результате многие виды не отслеживаются в малоизученных районах.

Разработанный дрон оснащен клейкими полосками. Когда он приземляется на ветку, материал с ветки прилипает к этим полоскам. Затем исследователи могут извлечь ДНК в лаборатории, проанализировать ее и отнести к генетическим соответствиям различных организмов, используя сравнительный анализ базы данных.

Но не все ветви одинаковы, они различаются по толщине и эластичности. ПО летательного аппарата работает таким образом, чтобы он мог автономно приближаться к ветке и оставаться на ней устойчивым достаточно долго для взятия образцов.

"Посадка на ветки требует сложного управления, - объясняет Стефано Минчев, профессор в ETH Zurich и WSL. - Изначально дрон не знает, насколько гибкой является ветка, поэтому исследователи оснастили его датчиком силы. Это позволяет дрону измерять этот фактор на месте и включать его в свой маневр полета".

Исследователи протестировали свое новое устройство на семи видах деревьев. В образцах они обнаружили ДНК 21 отдельной группы организмов, включая птиц, млекопитающих и насекомых. "Это обнадеживает, поскольку показывает, что метод сбора работает", - говорит Минчев.

Теперь исследователи хотят усовершенствовать свой беспилотник, чтобы подготовить его к конкурсу, цель которого обнаружить как можно больше различных видов на 100 гектарах тропического леса в Сингапуре за 24 часа.

Чтобы проверить эффективность беспилотника в условиях, аналогичных тем, в которых он будет работать на конкурсе, Минчев и его команда в настоящее время работают в зоопарке Цюриха в тропическом лесу Масоала. "Здесь у нас есть преимущество - мы знаем, какие виды присутствуют, что поможет нам лучше оценить, насколько тщательно мы собираем все следы эДНК с помощью этой техники или что-то упускаем", - говорит Минчев.

Однако для этого мероприятия устройство сбора должно стать более эффективным и быстрым. В ходе испытаний в Швейцарии дрон собрал материал с семи деревьев за три дня, но в Сингапуре он должен будет способен собрать образцы с гораздо большего количества деревьев за один день.

Сбор образцов в естественном тропическом лесу, однако, ставит перед исследователями еще более сложные задачи, ведь частые дожди смывают эДНК с поверхностей. "Поэтому нам очень интересно узнать, сможет ли наш метод сбора образцов проявить себя в экстремальных условиях тропиков", - говорит Минчев.

https://www.youtube.com/watch?v=0jpTahO7pls

Исследования опубликовано в журнале Science Robotics.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/spetsialnyi-bespilotnik-sobiraet-ednk-s-vetvei-derevev

Cap_able представил коллекцию одежды Manifesto для защиты от распознавания лиц

Возможно, они немного странные на вид, но Cap_able утверждает, что их визуально запутанный и дорогой хлопковый трикотаж предназначен для того, чтобы сбить с толку системы распознавания лиц ИИ, обманывая системы машинного обучения, заставляя их думать, что вы животное, а не человек.

Существует множество причин, по которым люди не хотят, чтобы их отслеживали с помощью широко распространенной технологии распознавания лиц - для большинства людей это довольно антиутопическая мысль, что правительства по всему миру теперь имеют доступ к системам, которые могут идентифицировать и составить ваш профиль, просто используя записи с камер видеонаблюдения. И даже в тех странах, где правительства обязались не использовать эту технологию, она также доступна корпорациям, которые могут использовать ее, например для персонализации рекламы.

Большинство таких машин можно обмануть, надев маску, но туринский дом моды Cap_able придумал креативное решение, которое мешает системам ИИ распознавать лицо, даже если оно полностью открыто.

В коллекции Manifesto, разработанной в рамках докторской диссертации соучредителя Рашеле Дидеро в Миланском университете, используется ряд узоров, которые выглядят странно и вычурно, но включают детали и подсказки, которые заставляют системы искусственного интеллекта интерпретировать человеческий силуэт как зебру, собаку или жирафа.

Дидеро протестировал коллекцию Manifesto с помощью YOLO (You Only Look Once) - системы обнаружения объектов на основе нейронной сети, способной быстро классифицировать объекты на видео в режиме реальном времени и распознавать лица при обучении на базе фотографий.

https://www.youtube.com/watch?v=_h8HwGFP0Bk

С одной стороны, любому правительству было бы довольно тривиальным решением щелкнуть правой кнопкой мыши по изображениям на сайте Cap_able и добавить эту одежду в свои системы распознавания, что сразу же сорвало бы подобную затею. С другой стороны, возможно, это не стоит их внимания, потому что Cap_able продает худи, изображенный на снимке выше за 420 евро (более 30 тыс руб).

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/capable-predstavil-kollektsiyu-odezhdy-manifesto-dlya-zaschity-ot-raspoznavaniya-lits

Прыгающие роботы, вдохновленные жуками щелкунами, разработаны в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейн

Исследователи сделали значительный скачок вперед в разработке прыгающих роботов размером с насекомое, способных выполнять задачи в небольших пространствах. Новое исследование демонстрирует серию роботов размером с жука щелкуна, достаточно маленьких, чтобы поместиться в тесном пространстве, и достаточно мощных, чтобы преодолевать препятствия.

Результаты исследования опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Исследователи из Университета Иллинойса Урбана-Шампейн и Принстонского университета изучали анатомию, механику и эволюцию жука щелкуна в течение последнего десятилетия. Исследование, проведенное в 2020 году, показало, что щелчок (сверхбыстрое высвобождение энергии) свернутой мышцы в грудной клетке щелкуна приводит к тому, что он может перемещаться по воздуху на расстояние, во много раз превышающее длину его тела, а также для того, чтобы перевернуться если он оказался на спине.

"Одна из главных задач малогабаритной робототехники - найти конструкцию, которая была бы небольшой, но достаточно мощной, чтобы перемещаться по препятствиям или быстро покидать опасные места", - сказал профессора машиностроения Самеха Тауфик.

В новом исследовании Тауфик и его команда использовали крошечные свернутые актуаторы которые тянули за механизм в форме стержня, заставляя его медленно сгибаться и накапливать упругую энергию, пока она не высвободится направляя роботов вверх.

"Этот процесс, называемый динамическим каскадом сгибания, прост по сравнению с анатомией жука щелкуна, - сказал Тауфик. - Однако в данном случае простота - это хорошо, потому что она позволяет нам работать и изготавливать детали в таком маленьком масштабе".

Руководствуясь биологической эволюцией и математическими моделями, команда построила и протестировала четыре варианта устройства, остановившись на двух конфигурациях, которые могут успешно прыгать без ручного вмешательства.

"В будущем у нас нет определенного подхода к точному дизайну следующего поколения этих роботов, но это исследование закладывает семена в развитие этой технологии - процесс, похожий на биологическую эволюцию", - сказал Тауфик.

Команда предполагает, что эти роботы смогут проникать в узкие пространства, чтобы помочь в обслуживании больших машин, таких как турбины и реактивные двигатели, например, делая снимки для выявления проблем.

"Мы также представляем себе, что роботы в масштабах насекомого могут быть полезны в современном сельском хозяйстве, - сказал Тауфик. - В настоящее время ученые и фермеры используют беспилотники и вездеходы для мониторинга посевов, но иногда исследователям нужен датчик, чтобы прикоснуться к растению или сфотографировать очень мелкую деталь. Роботы масштаба насекомого могут это сделать".

https://www.youtube.com/watch?v=3udLRU9_qog

В исследовании принимали участие ученые из Бирмингемского университета, Оксфордского университета и Техасского университета в Далласе. Это исследование поддержали DARPA, Североамериканский исследовательский институт Toyota, Национальный научный фонд и Королевское общество.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/prygayuschie-roboty-vdohnovlennye-zhukami-schelkunami-razrabotan-v-universitete-illinoisa-v-urbane-shampein

Новый автономный грузовой дрон от MightyFly способен перевозить 45 кг почти на 1000 км

Новый беспилотник Cento от MightyFly способен перевозить до 96 небольших посылок в своем внутреннем грузовом отсеке и нуждается в двух парковочных местах для взлета, посадки и автоматической разгрузки. Компания работает с FAA над расширением разрешения на дальние полеты.

В Cento используется большой карбоновый планер весом 161 кг при полной загрузке 45-ти килограммовой полезной нагрузкой. Это простая подъемно-круизная конструкция, использующая восемь подъемных винтов, установленных на капсулах, которые немного напоминают посадочные салазки, а также один винт сзади для крейсерского полета. Cento перемещается с максимальной скоростью 240 км/ч, что делает его эффективней автомобильных грузоперевозок.

Заявлено, что гибридная силовая установка обеспечивает дальность полета в 965 км. Силовая установка электрическая, но двигатель внутреннего сгорания используется для поддержания заряда батареи во время полета.

По словам представителей MightyFly, размер Cento составляет 4х5 м, поэтому после начала коммерческой эксплуатации любой, кто может выделить пару парковочных мест или другую ровную площадку такого размера, сможет принимать и отправлять посылки. Кроме того, пользователю нет необходимости самому открывать грузовой отсек, беспилотник оснащен автономной конвейерной лентой для выдачи/загрузки посылок.

Полетные испытания Cento проводятся с декабря. FAA выдало компании специальный сертификат летной годности, позволяющий проводить летные испытания, но не дающий права на коммерческие перевозки грузов на данном этапе. Агентство также выдало сертификат, который предоставляет MightyFly воздушное пространство площадью 596 кв. км и потолок высоты 1 500 м для тестирования беспилотника. Компания надеется, что вскоре она сможет продемонстрировать доставку на 965 км с грузом 45 кг, что, по ее словам, является "беспрецедентным подвигом".

https://www.youtube.com/watch?v=5iHL8qp9ZEs

MightyFly не сообщает о возможной дате старта коммерческих доставок с помощью Cento, заявляя лишь то, что она "ищет деловые партнерства для проведения пробных операций по доставке грузов" в период "после 2023 года". Компания также утверждает, что работает над другим аппаратом, способным нести 227 кг полезной нагрузки.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/novyi-avtonomnyi-gruzovoi-dron-ot-mightyfly-sposoben-perevozit-45-kg-na-1000-km

В CMU разработали микроробота способного изменять свою форму

Исследователи из Университета Карнеги-Меллон (CMU) в Пенсильвании разработали миниатюрного робота, который может трансформироваться и принимать жидкую форму, что позволяет ему выполнять задачи в труднодоступных местах. В перспективе его можно использовать в качестве автоматического паяльного аппарата или инструмента для извлечения из желудка проглоченных предметов.

Роботы, которые достаточно мягкие и податливые, чтобы работать в узких пространствах уже существуют, но они не могут сделать себя более прочными и сильными под внешним воздействием или когда им приходится нести что-то тяжелее себя. Кармель Маджиди из CMU и его коллеги создали робота, который может не только менять форму, но и попеременно принимать то жидкую, то твердую форму.

Они создали робота размером в миллиметр из смеси галлия (Ga) и ферромагнитных микрочастиц неодим-железо-бора (NdFeB). В твердом состоянии материал был достаточно прочным, чтобы выдержать объект, масса которого в 30 раз превышала его собственную. Чтобы заставить его размягчаться, растягиваться, двигаться или превращаться в ползущую лужицу в зависимости от задач, исследователи поместили его рядом с магнитами. Настроенные магнитные поля воздействовали на крошечные магнитные элементы робота, перемещая их и деформируя металл в разных направлениях.

Например, команда растянула робота, применив магнитное поле, которое потянуло эти гранулы в разных направлениях. Исследователи также использовали более сильное поле, чтобы выдернуть частицы вверх, заставляя робота прыгать. Когда Маджиди и его коллеги использовали переменное магнитное поле электроны в жидком металле робота образовывали электрические токи. Прохождение токов через тело робота нагревало его и в конечном итоге заставляло плавиться.

"Ни один другой известный мне материал не способен так сильно изменять свою жесткость", - говорит Маджиди.

Используя эту гибкость, команда использовала двух роботов, чтобы перенести и припаять маленькую лампочку к печатной плате. В другом эксперименте, внутри искусственного желудка, исследователи применили другой набор магнитных полей, чтобы заставить робота приблизиться к объекту и вытащить его. Наконец, они придали роботу форму фигурки Lego, а затем помогли ему выбраться из клетки, расплавив его и заставив вытекать между прутьями. Как только лужа вытекла, робот снова обретал свою первоначальную, твердую форму.

По словам Ли Чжана из Китайского университета Гонконга, эти расплавленные роботы могут быть использованы для экстренного ремонта в ситуациях, когда человеческие или роботизированные руки становятся непрактичными. Например, разжиженный робот мог бы заменить потерянный винт на космическом корабле, влившись на его место, а затем затвердев, говорит он. Однако, чтобы использовать их внутри желудка человека, исследователи должны сначала разработать методы точного отслеживания положения робота на каждом этапе процедуры, чтобы обеспечить безопасность пациента.

Исследование опубликовано в Matter.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-cmu-razrabotali-mikrorobota-sposobnogo-izmenyat-svoyu-formu

В KAIST обучили робота RaiBo перемещаться по песчаному пляжу со скоростью 3 м/с

Исследовательская группа с кафедры машиностроения Корейского института передовых технологий (KAIST) разработала технологию управления четвероногим роботом, который может ловко перемещаться по деформируемой местности, такой как песчаный пляж.

Команда разработала технологию моделирования силы и нейронную сети, способную принимать решения в реальном времени для адаптации к различным типам поверхности земли во время перемещения робота, и применила ее для обучения с подкреплением.

Ожидается, что обученный нейросетевой контроллер расширит сферу применения четвероногих шагающих роботов, доказав свою устойчивость на изменяющейся местности, включая способность двигаться на высокой скорости даже по песчаному пляжу, а также ходить и поворачивать на мягких грунтах без потери равновесия.

Это исследование опубликовано в журнале Science Robotics под названием "Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain".

Обучение с подкреплением - это метод обучения ИИ, в котором агент взаимодействует с окружающей средой и использует этот набор данных для выполнения задачи. Поскольку объем данных, необходимых для обучения с подкреплением, очень велик, широко используется метод сбора данных с помощью виртуальных симуляций.

В частности, контроллеры на основе обучения в области шагающих роботов были применены в реальной среде после обучения на основе данных, собранных в симуляциях. Но поскольку производительность контроллера, основанного на обучении, быстро снижается, когда реальная среда имеет какие-либо расхождения с изученной смоделированной средой, важно реализовать среду, подобную реальной, на этапе сбора данных. Поэтому, чтобы создать обучаемый контроллер, способный поддерживать баланс на деформирующейся поверхности, симулятор должен обеспечивать схожий опыт контакта.

Исследовательская группа определила модель, которая предсказывает силу, возникающую при контакте с поверхностью, исходя из динамики движения шагающего тела на основе модели силы реакции на грунт, которая учитывает дополнительный эффект массы гранулированной среды. Кроме того, благодаря расчету силы, возникающей при одном или нескольких контактах на каждом шаге, удалось эффективно смоделировать деформацию рельефа.

Исследовательская группа также внедрила структуру искусственной нейронной сети, которая неявно предсказывает характеристики грунта с помощью рекуррентной нейронной сети, анализирующей временные ряды данных с датчиков робота.

Созданный контроллер был установлен на робота RaiBo, который был построен исследовательской группой и продемонстрировал ходьбу со скоростью до 3,03 м/с на песчаном пляже, где ноги робота были погружены в песок. Даже при перемещении по более твердым грунтам, таким как газон и беговые дорожки, RaiBo смог стабильно бежать, адаптируясь к характеристикам грунта без дополнительного программирования или пересмотра алгоритма управления.

https://www.youtube.com/watch?v=dt1u8zwUMok

Ожидается, что методология моделирования и обучения, разработанная исследовательской группой, будет способствовать выполнению роботами практических задач.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-kaist-obuchili-robota-raibo-peremeschatsya-po-peschanomu-plyazhu-so-skorostyu-3-ms

Aerones продемонстрировала робота для обслуживания и ремонта ветряных турбин

Компания Aerones продемонстрировала "первого робота, который предлагает полный комплекс услуг по обслуживанию и ремонту лопастей ветровых турбин". Сообщается, что робот выполняет техническое обслуживание в 3-5 раз быстрее человека и использует инструменты для выполнения различных задач, включая восстановление лопастей с помощью покрытий RELEST от AkzoNobel.

Робот способен выполнять техническое обслуживание и ремонт эрозии передней кромки лопастей ветрогенераторов, устраняя эрозию экономически эффективным способом и останавливая ее прогрессирование. Робот был представлен в Риге, Латвия, на прошлой неделе - это первая заводская демонстрация.

Рынок технического обслуживания и ремонта ветровых турбин оценивался в $36,27 млрд в 2022 году, и ожидается, что к 2029 году он вырастет до $63,82 млрд. Техническое обслуживание и ремонт являются медленными и дорогостоящими, поскольку операции выполняются вручную специалистами с горным снаряжением - профессия которая считается потенциально опасной, с коэффициентом травматизма 0,64 на 1000.

Данис Кузе, соучредитель Aerones, говорит: "Глобальный спрос на энергию в ближайшие 20-30 лет удвоится, и самый резкий рост придется на ближайшее время. Чтобы поддержать рост отрасли, наша цель - предложить роботизированную систему, способную ремонтировать лопасти ветряных турбин в любой момент, когда это необходимо. Мы продолжаем работать над тем, чтобы сделать робота максимально устойчивым к различным внешним условиям, поэтому мы тестировали нашу систему в условиях экстремальной жары, влажности и ветра. Наша конечная цель - создать продукт, при котором для ремонта ветряных турбин их нужно будет останавливать лишь на короткое время или не останавливать вовсе".

Робот способен работать в условиях ветра до 15 км/с, в то время как техники работают в условиях до 9 км/с. Aerones может повысить безопасность техников по обслуживанию, быстрее выполнять ремонтные работы, сократить время простоя и при этом снизить затраты.

Модульная система робота обеспечивает выполнение следующих задач:
- очистка поверхности лопастей ветряных турбин;
- подготовка поверхности;
- удаление защитной ленты с передней кромки;
- нанесение грунтовки;
- нанесение шпатлевки на переднюю кромку;
- нанесение защитного покрытия на переднюю кромку.

Последняя функция появилась в результате успешного сотрудничества с одним из ведущих мировых производителей покрытий для лопастей ветровых турбин компанией AkzoNobel. Компания Aerones стала одним из трех победителей глобального конкурса стартапов AkzoNobel Paint the Future, что привело к успешной коммерциализации сотрудничества.

Aerones реализовала интеллектуальное моделирование ветряных турбин и моделирование развития эрозии с помощью технологии цифрового двойника. Система способна воспроизводить ветряную турбину в цифровой среде для мониторинга и моделирования с целью принятия решений на основе данных.

Продемонстрированный модульный робот - это следующее поколение роботизированных решений Aerones по обслуживанию ветряных турбин. В будущем компания планирует расширять функционал робота. Компания заявила, что ее роботы уже используются 30 ремонтными бригадами в Северной Америке, Южной Америке, Европе и скоро отправится в Австралию.

Недавно стартап объявил об инвестиционном раунде в размере $30 млн, последовавшем за раундом в $9 млн летом 2022 года.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/aerones-prodemonstrirovala-robota-dlya-obsluzhivaniya-i-remonta-vetryanyh-turbin

EPFL и JTEKT представили свое видение автономных систем управления автомобилей

Исследователи из EPFL и компании JTEKT разработали систему автоматизированного вождения, основанную на концепции "совместного управления", которая направлена на повышение безопасности, эффективности и комфорта езды путем поощрения активного взаимодействия между автономными транспортными средствами и водителями.

"Нынешние автомобили, представленные на рынке, являются либо ручными, либо автоматизированными, и нет четкого способа сделать их управление действительно совместным. Это опасно, так как приводит к чрезмерной зависимости водителя от автоматики", - объясняет Юрг Шиффманн, руководитель лаборатории Applied Mechanical Design в EPFL.

Исследователи из лаборатории в сотрудничестве с японским поставщиком систем рулевого управления JTEKT Corporation разработали и успешно испытали на дорогах автоматизированную систему вождения на основе тактильных ощущений, которая объединяет различные режимы HRI (Human-Robot Interaction).

"Это исследование было основано на идее, что автоматизированные системы должны адаптироваться к людям, а не наоборот", - говорит аспирант EPFL и исследователь JTEKT Томохиро Накаде, который также является автором статьи "Haptics based multi-level collaborative steering control for automated driving" с описанием системы, опубликованной в журнале Nature Communications Engineering.

Накаде добавляет, что хорошей метафорой для новой системы может послужить другой вид транспорта: "Транспортное средство должно быть открыто для переговоров с водителем, подобно тому, как всадник передает свое намерение лошади через поводья".

В отличие от современных систем автоматизированного вождения, подход исследователей объединяет информацию с рулевой колонки автомобиля. Он также поощряет постоянное взаимодействие между водителем и автоматикой, в отличие от современных автоматизированных систем, которые обычно либо включены, либо выключены.

"В автоматизации в целом, когда человек просто наблюдает за системой, но не принимает активного участия, он теряет способность реагировать, - говорит Роберт Фукс, бывший аспирант EPFL, который сейчас является генеральным менеджером по исследованиям и разработкам в корпорации JTEKT. - Вот почему мы хотели активно улучшить вовлеченность водителя с помощью автоматизации".

Система исследователей достигает этого благодаря трем функциям: взаимодействие, арбитраж и включение. Также система различает четыре различных типа HRI: сотрудничество (автоматика поддерживает человека в достижении цели); совместная деятельность (у человека и автоматики разные цели, но их действия влияют друг на друга); совместная работа (человек и автоматика помогают друг другу в достижении разных целей); и конкуренция (действия человека и автоматики противоположны).

Далее, когда водитель управляет автомобилем, система регулирует или переключается между различными режимами взаимодействия в зависимости от меняющейся ситуации на дороге. Например, автомобиль может перейти из режима сотрудничества в режим конкуренции, чтобы избежать внезапной угрозы столкновения.

Наконец, в рамках той же системы управления, система интегрирует функцию "включения": она пересчитывает траекторию движения автомобиля при каждом вмешательстве водителя, например при повороте рулевого колеса.

https://www.youtube.com/watch?v=5avFyaBF9B4

Полевые испытания проводились с участием пяти водителей на испытательном полигоне JTEKT в японской префектуре Мие путем подключения системы исследователей к стандартному седану через внешний контроллер. Исследователи специально проверили ощущения водителей от плавности управления и легкости смены полосы движения, и их результаты подтвердили значительный потенциал системы для повышения комфорта и снижения усилий водителей за счет совместного управления.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/epfl-i-jtekt-predstavili-svoe-videnie-avtonomnyh-sistem-upravleniya-avtomobilei

Краудфандинговая компания четвероногого робота XGO 2 с манипулятором

Первоначально четвероногие роботы похожие на собак носили исследовательский характер, позже они стали доступны правительственным или корпоративным клиентам и стоили очень дорого. Сегодня на рынке появляются менее дорогие, но все еще не дешевые, миниатюрные роботы. Одна из последних моделей, XGO 2, является первым таким мини-роботом с роботизированным манипулятором.

Созданный компанией Luwu Intelligent Technology, спин-офф Харбинского технологического института, XGO 2 размером с ноутбук в настоящее время является предметом кампании на Kickstarter.

Как и в случае с другими миниатюрными четвероногими роботами, XGO 2 с открытым исходным кодом может управляться дистанционно в режиме реального времени через приложение или быть запрограммирован технически подкованными владельцами. В роботе установлена плата Raspberry Pi Compute Module 4 и он совместим с языками программирования Blockly, Python и ROS.

Встроенные модули ИИ обеспечивают визуальное, голосовое и жестовое распознавание, что, как сообщается, позволяет XGO 2 "слышать, распознавать и отвечать пользователям, как настоящая собака". Он также оснащен шестью IMU (инерциальными измерительными блоками) и имеет 12 степеней свободы, что обеспечивает ему различные способы перемещения (ходьба, рысь и т.д.) в любом направлении, а также способность сохранять устойчивость на неровных или движущихся поверхностях.

Голова сочетает в себе камеру, микрофон, динамик, ЖК-экран и кнопочные элементы управления, которые могут использоваться для базового программирования и переключения между режимами работы. На экране также отображается анимированная мордашка, придающее роботу индивидуальность.

Манипулятор имеет 3 степени свободы и оснащен захватом, который может раскрываться на ширину от 2,5 до 5,5 см. Используя этот захват, роботу можно поручить захватывать, поднимать и переносить различные небольшие предметы.

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

XGO 2 предлагается в двух моделях, стандартной Mini и более компактной, чуть менее мощной Lite. Если они дойдут до производства, то за $449 бэкеры получат версию Lite, а Mini обойдется в $749. Планируемые розничные цены составляют $898 и $1398 соответственно. Начало поставок ожидается в апреле 2023 года.

https://robogeek.ru/bytovye-roboty/kraudfandingovaya-kompaniya-chetveronogogo-robota-xgo-2-s-manipulyatorom

Исследователи из Бристольского университета разрабатывают роботов похожих на сальп

Эти роботы, названные RoboSalp в честь сальп (морские существа, обитающие в основном в поверхностных водах океана), были разработаны для работы в неизвестных и экстремальных условиях, в том числе и в таких как внеземные океаны.

Хотя сальпы напоминают медуз своими полупрозрачными бочкообразными телами, они принадлежат к семейству Оболочники (Tunicata) и имеют сложный жизненный цикл. Для них характерно чередование полового и бесполого поколений, обычно связанное с образованием полиморфных колоний.

Разработанные роботы RoboSalp имеют схожие легкие, трубчатые тела и могут соединяться друг с другом, образуя "колонии", что дает им новые возможности, которые могут быть достигнуты благодаря их совместной работе.

Исследователь Валентина Ло Гатто из Бристольского отделения аэрокосмической инженерии возглавляет исследование. Она также является студенткой Центра EPSRC по подготовке докторов наук в области будущих автономных и роботизированных систем (FARSCOPE CDT).

Она рассказывает: "RoboSalp - это первый модульный робот, вдохновленный сальпом. Каждый модуль состоит из очень легкой мягкой трубчатой структуры и пропеллера, который позволяет им плавать. Эти простые модули могут быть объединены в "колонии", которые гораздо более надежны и способны выполнять сложные задачи. Благодаря своему малому весу и прочности они идеально подходят для внеземных подводных исследовательских миссий, например, в подповерхностном океане на Европе, спутнике Юпитера".

Роботы RoboSalp уникальны тем, что каждый отдельный модуль может плавать сам по себе. Это возможно благодаря небольшому двигателю, аналогичному в беспилотниках, вставленному в мягкую трубчатую структуру. Когда модули RoboSalps плавают сами по себе, ими трудно управлять, но после объединения их в колонии они становятся более устойчивыми и демонстрируют сложные движения.

Кроме того, соединяя несколько модулей вместе, ученые автоматически получают дублирующую систему, что делает ее более устойчивой к сбоям. Если один модуль ломается, вся колония может продолжать двигаться.

Колония мягких роботов - относительно новая концепция с широким спектром интересных применений. RoboSalp мягкие, потенциально довольно энергоэффективные и надежные. Это делает их идеальными для автономных миссий, где прямой и непосредственный контроль человека может быть невозможен.

Доктор Хельмут Хаузер из Бристольского отделения инженерной математики пояснил: "К ним относятся исследование удаленных подводных сред, канализационных туннелей и промышленных систем охлаждения. Благодаря небольшому весу и мягкости модулей RoboSalp, они также идеально подходят для внеземных миссий. Их можно легко хранить в уменьшенном объеме, что идеально подходит для снижения полезной нагрузки в глобальных космических миссиях".

Податливый корпус также обеспечивает более безопасное взаимодействие с потенциально хрупкими экосистемами, как земными, так и внеземными, снижая риск нанесения ущерба окружающей среде. Возможность отсоединять блоки или сегменты и переставлять их местами придает системе адаптивность: как только целевая среда достигнута, колония может быть развернута. В определенный момент она может разделиться на несколько сегментов, каждый из которых будет исследовать свое направление, а затем снова собраться в новой конфигурации для достижения другой цели, например, манипулирования или сбора образцов.

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

Профессор Джонатан Росситер добавил: "Мы также разрабатываем подходы к управлению, способные использовать податливость модулей с целью достижения энергоэффективных движений, близких к тем, которые наблюдаются у биологических сальп".

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/issledovateli-iz-bristolskogo-universiteta-razrabatyvayut-robotov-pohozhih-na-salp

В MIT разработали модульную систему для создания масштабируемых подводных роботов

Подводные конструкции, способные динамически менять свою форму, как это делают рыбы, способны перемещаться в воде эффективнее, чем обычные жесткие. Но создание деформируемых устройств, способных менять форму своего тела, долгий и трудный процесс. Например, разработанный в MIT RoboTuna состоял примерно из 3 000 различных деталей и на его создание ушло около 2 лет.

Теперь исследователи из MIT и их коллеги предложили инновационный подход к созданию деформируемых подводных роботов, используя простые повторяющиеся субструктуры вместо уникальных компонентов. Команда продемонстрировала новую систему в двух различных конфигурациях, одна из которых напоминает змею, а другая крыло. По словам исследователей, принцип допускает практически неограниченные вариации формы и масштаба.

Работа опубликована в журнале Soft Robotics. Новая модульная система, предложенная исследователями, может быть легко расширена до более крупных размеров, не требуя при этом такой перестройки и перепроектирования, которые необходимы для расширения существующих систем.

"Масштабируемость - наша сильная сторона", - говорит Парра Рубио, научный сотрудник MIT. По его словам, учитывая низкую плотность и высокую жесткость решетчатых элементов, называемых вокселями, из которых состоит их система, "у нас есть больше возможностей для дальнейшего расширения", в то время как большинство используемых в настоящее время технологий "основаны на материалах высокой плотности и сталкиваются с серьезными проблемами" при переходе к большим размерам.

В одном из устройств, созданных командой, воксели прикреплены друг к другу в длинный ряд, образуя метровую змееподобную структуру. Тело состоит из четырех сегментов, каждый из которых состоит из пяти вокселей, с приводом в центре, который может тянуть за провод, прикрепленный к каждому из двух вокселей с каждой стороны, сжимая их и заставляя структуру изгибаться. Вся конструкция из 20 блоков покрывается реброподобной опорной структурой, а затем плотно прилегающей водонепроницаемой неопреновой тканью. Исследователи протестировали конструкцию в опытовом бассейне института, чтобы показать ее эффективность в воде, и продемонстрировали, что она действительно способна генерировать тягу, достаточную для движения вперед с помощью волнообразных движений.

"Ранее уже существовало множество змееподобных роботов, - говорит Нил Гершенфельд, руководитель Центра битов и атомов MIT. - Но они, как правило, состояли из отдельных компонентов, в отличие от этих простых строительных блоков, которые можно масштабировать".

Например, говорит Парра Рубио, змееподобный робот, построенный НАСА, состоял из тысяч уникальных деталей, в то время как их змея "состоит из 60 деталей". По сравнению с двумя годами, потраченными на проектирование и создание MIT RoboTuna, это устройство было собрано примерно за два дня.

Другое устройство, которое они продемонстрировали было крыло, состоящее из массива тех же вокселей, способное изменять форму профиля и, таким образом, контролировать соотношение подъемной силы к тяге и другие свойства крыла. Такие формы могут быть использованы для различных целей, начиная от выработки энергии из волн и заканчивая повышением эффективности корпусов кораблей. Крыло, в отличие от змеи, покрыта массивом наложенных друг на друга плиток, похожих на чешуйки, которые прижимаются друг к другу для сохранения водонепроницаемой герметичности даже при изменении кривизны крыла. В конечном итоге эта концепция может быть применена к китоподобному подводному аппарату, использующему морфологическую форму тела для создания движущей силы.

https://vimeo.com/787619195/bba9d49f19

Концепция может быть применена и к другим судам, например, к гоночным яхтам, где наличие киля или руля, который может плавно изгибаться во время поворота может дать дополнительное преимущество. По словам исследователей, это поможет "проходить поворот гораздо эффективнее".

Мягкий роботизированный носимый аппарат помогает поднимать руки людям с БАС

Группа исследователей из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук имени Джона А. Полсона (SEAS) и Массачусетской больницы общего профиля (MGH) разработала мягкий роботизированный носимый аппарат, способный значительно облегчить движение верхней части руки и плеча у людей с БАС.

"Это исследование дает нам надежду на то, что технология носимых мягких роботов может помочь нам разработать новые устройства, способные восстановить функциональные способности конечностей у людей с БАС и другими заболеваниями, которые лишают пациентов подвижности", - говорит Конор Уолш, профессор инженерных и прикладных наук в SEAS и старший автор статьи в Science Translational Medicine, в которой описана работа команды.

"Эта технология довольно проста по своей сути, - говорит Томмазо Пройетти, первый автор статьи. - По сути, это рубашка с надувными, похожими на баллоны, приводами расположенными подмышками. Этот привод находящийся под давлением, помогает пользователю двигать верхней частью руки и плечом".

Чтобы помочь пациентам с БАС, команда разработала систему датчиков, которая определяет остаточное движение руки и калибрует соответствующее давление в приводе, чтобы рука человека двигалась плавно и естественно. Исследователи набрали группу из 10 человек с БАС, чтобы оценить эффективность своей разработки.

Команда обнаружила, что мягкий роботизированный носимый аппарат после 30-секундного процесса калибровки для определения уникального уровня подвижности и силы каждого пользователя - улучшил диапазон движения участников исследования, уменьшил мышечную усталость и повысил эффективность выполнения таких задач, как удержание или дотягивание до предметов. Для того чтобы научиться пользоваться устройством, участникам потребовалось менее 15 минут.

"Наше видение заключается в том, что эти роботы должны функционировать как одежда и быть удобными для длительного ношения", - говорит Уолш.

Его команда сотрудничает с неврологом Дэвидом Лином, директором клиники нейровосстановления MGH, в области реабилитации пациентов перенесших инсульт. Команда также видит более широкое применение технологии, в том числе для пациентов с травмами спинного мозга или мышечной дистрофией.

"В то время как мы работаем над разработкой новых методов лечения, которые позволят увеличить продолжительность жизни, крайне важно также разработать инструменты, которые позволят улучшить независимость пациентов в повседневной деятельности", - говорит Сабрина Паганони, один из соавторов статьи, врач-ученый в Центре БАС при MGH.

Разработанный прототип был способен функционировать только на тех участниках исследования, у которых еще сохранялись остаточные движения в области плеча. Однако БАС, как правило, быстро прогрессирует в течение 2-5 лет. В сотрудничестве с неврологом Ли Хохбергом, главным исследователем системы нейроинтерфейса BrainGate, команда изучает потенциальные варианты вспомогательных носимых устройств, движения которых могли бы контролироваться сигналами мозга. Такое устройство, как они надеются, когда-нибудь сможет помочь двигаться пациентам, у которых уже нет остаточной мышечной активности.

Команда с нетерпением ждет, когда эта технология начнет улучшать жизнь людей, но они предупреждают, что все еще находятся на стадии исследований, и до выпуска коммерческого продукта еще несколько лет. Гарвардский отдел развития технологий защитил интеллектуальную собственность, полученную в результате этого исследования, и изучает возможности коммерциализации.

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/myagkii-robotizirovannyi-nosimyi-apparat-pomogaet-podnimat-ruki-lyudyam-s-bas

Дрон TJ-FlyingFish может летать и плавать под водой

В настоящее время дрон TJ-FlyingFish находится на стадии функционального прототипа и был разработан командой ученых из Шанхайского научно-исследовательского института интеллектуальных автономных систем, Университета Тунцзи и исследовательской группы по беспилотным системам Китайского университета Гонконга.

На первый взгляд он выглядит как обычный квадрокоптер - состоит из центрального куполообразного корпуса и четырех стоек, каждая из которых оборудована силовой установкой на конце. Однако каждая силовая установка оснащена специальным двухскоростным редуктором, а стойка, на которой она установлена, может независимо вращаться относительно остальной части дрона.

Когда летательный аппарат находится в полете, все четыре стойки направлены вверх и винты вращаются на большей из двух скоростей. После приземления на воду стойки разворачиваются вниз и вращаются с меньшей скоростью, направляя дрон под воду. Чтобы двигаться как вертикально, так и горизонтально после полного погружения, TJ-FlyingFish регулирует угол и тягу каждой силовой установки по мере необходимости. После того как дрон закончит свое пребывание под водой, он может вернуться на поверхность и улететь.

В своей нынешней концептуальной форме TJ-FlyingFish весом 1,63 кг может парить в течение 6 минут на одном заряде батареи или двигаться под водой в течение 40 минут. Он также способен опускаться на максимальную глубину до 3 м, а его максимальная скорость под водой составляет 2 м/с.

Профессор Бен Чен из Китайского университета Гонконга заявляет, что дрон полностью автономен и не нуждается в операторе ни на одном этапе своего путешествия. Возможные области применения технологии включают воздушные/водные исследования, дистанционное зондирование и поисково-спасательные операции.

https://www.youtube.com/watch?v=jlMDabBfJp0

Чен и его коллеги представят доклад о своем исследовании на Международной конференции по робототехнике и автоматизации IEEE 2023, которая пройдет в Лондоне в мае этого года.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/dron-tj-flyingfish-mozhet-letat-i-plavat-pod-vodoi

Мягкое роботизированное щупальце, управляемое с помощью активного охлаждения

За последние десятилетия роботизированные системы становятся все более совершенными, улучшаясь как в плане точности, так и в плане возможностей. Это постепенно способствует частичной автоматизации некоторых хирургических и медицинских процедур.

Исследователи из Университета Цинхуа разработали мягкое роботизированное щупальце, которое потенциально может быть использовано для повышения эффективности некоторых стандартных медицинских процедур. Это устройство, представленное в журнале IEEE Transactions on Robotics, управляется с помощью их нового алгоритма управления вместе с так называемым активным охлаждением сплава с памятью формы.

"Однажды врач-нейрохирург пришел в нашу лабораторию и спросил о возможности разработки для него мягкого, управляемого катетера, который поможет ему при проведении нейрохирургических операций, - рассказывает Хуэйчан Чжао, один из исследователей. - Он хотел бы, чтобы этот мягкий катетер был чрезвычайно безопасен для окружающих и мог изгибаться в разные стороны с помощью пульта дистанционного управления. Исходя из этих требований, мы разработали мягкое роботизированное щупальце".

Первоначальный прототип, созданный Чжао и его коллегами, имел два ключевых ограничения. Первое - он двигался слишком медленно, а второе - его движения было трудно контролировать, особенно при наличии внешних возмущений.

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи создали контроллер, основанный на двух стратегиях управления для изгибающего и поворотного движения соответственно, а также на стратегии активного охлаждения материалов с памятью формы, что позволит им лучше контролировать движения своих роботов. Основная цель этого контроллера - ускорить скорость приведения в действие роботизированного щупальца и улучшить его управляемость, так как это, в свою очередь, может облегчить его применение в реальном мире.

"Наше щупальце приводится в действие путем нагрева/охлаждения трех пружин из сплава с памятью формы, - рассказывает Синь Ань, другой исследователь. - Эти пружины сжимаются/удлиняются при нагревании/охлаждении соответственно, что заставляет щупальце изгибаться в разных направлениях под разными углами. Мы использовали несколько камер и маркеров, закрепленных на роботизированном щупальце, для определения состояния изгиба щупальца в реальном времени, а также контроллер обратной связи для подачи команд и управления деформацией щупальца в нужном направлении и под нужным углом".

Пружины, управляющие роботизированным щупальцем команды, имеют высокую плотность энергии. В результате, щупальце может быть адаптировано для того, чтобы быть легким и компактным, что может лучше подойти для некоторых медицинских применений.

Исследователи протестировали свою систему в серии экспериментов, где они дистанционно управляли ею для сканирования изображений комнаты с помощью встроенной камеры. Они обнаружили, что система достигла многообещающих результатов, поскольку она могла выполнять различные сгибательные движения эффективно и быстро.

"Роботизированное щупальце было успешно приведено в действие умными материалами и сформировало довольно мягкий, ловкий и управляемый манипулятор, - пояснил Чжао. - Это означает, что в будущем мы сможем создать роботизированную руку, катетер или эндоскоп из мягких материалов с характеристиками, аналогичными тем, которые достигаются при использовании жестких аналогов".

https://www.youtube.com/watch?v=BJoQo7TRCPE

Хотя исследователи до сих пор испытывали роботизированное щупальце только в лаборатории, со временем они надеются испытать его в клинических условиях, используя для проведения реальных операций. Для этого они сейчас работают над улучшением возможностей приведения в действие, восприятия и управления своей системы.

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/myagkoe-robotizirovannoe-schupaltse-upravlyaemoe-s-pomoschyu-aktivnogo-ohlazhdeniya

В BYU разработали ИИ который может оказаться полезным для команд NFL

Скорее всего игроки и тренеры команд Philadelphia Eagles и Kansas City Chiefs провели немало часов в кинозалах на прошлой неделе в рамках подготовки к Суперкубку, изучая тактику игры и стратегию соперника, а также просматривая свои собственные игры, чтобы устранить слабые места.

Новая технология ИИ, разработанная инженерами Университета Бригама Янга (BYU), может значительно сократить время и затраты на изучение видеоматериалов с играми, а также улучшить стратегию игры за счет использования возможностей больших данных.

Профессор университета BYU Ди Джей Ли, студент магистратуры Джейкоб Ньюман и студенты докторантуры Эндрю Самсион и Шэд Торри используют искусственный интеллект для автоматизации трудоемкого процесса анализа и аннотирования игрового материала. Используя глубокое обучение и компьютерное зрение, исследователи создали алгоритм, который может последовательно находить и обозначать игроков на видео и определять расстановку команды нападения.

"Мы разговаривали об этом и поняли, что, возможно, мы сможем научить алгоритм делать это, - сказал Ли, профессор электротехники и вычислительной техники. - Поэтому мы организовали встречу с футбольным клубом университета, чтобы изучить их процессы, и сразу поняли: да, мы можем сделать это гораздо быстрее".

Несмотря на то, что исследования еще только начались, команда уже добилась более чем 90% точности при обнаружении и маркировке игроков с помощью своего алгоритма, а также 85% точности при определении расстановки. Они считают, что эта технология может в конечном итоге устранить необходимость в неэффективной и утомительной практике ручного аннотирования и анализа видеозаписей, используемой университетскими командами и командами NFL.

Ли и Ньюман сначала изучили реальные видеозаписи игр, предоставленные футбольной командой университета. Когда они начали его анализировать, то поняли, что им нужны дополнительные ракурсы, чтобы правильно обучить свой алгоритм. Поэтому они купили компьютерную игру Madden NFL 20, которая показывает поле сверху и игроков от 3-го лица, и вручную разметили 1 000 изображений и видео из игры.

Они использовали эти изображения для обучения алгоритма глубокого обучения для определения местоположения игроков, который затем передается в систему остаточных нейронных сетей для определения позиции, на которой играют игроки. Наконец, нейронная сеть использует информацию о местоположении и позиции, чтобы определить, какую расстановку (из более чем 25) использует нападение. Ли говорит, что алгоритм может точно определить расстановку на 99,5%, если информация о расположении и маркировке игроков верна.

Ли и Ньюман заявили, что система ИИ может найти применение и в других видах спорта. Например, в бейсболе она может определять положение игроков на поле и выявлять общие закономерности, чтобы помочь командам усовершенствовать методы защиты.

Алгоритм подробно описан в статье "Automated Pre-Play Analysis of American Football Formations Using Deep Learning", опубликованной в журнале Advances of Artificial Intelligence and Vision Applications in Electronics.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/v-byu-razrabotali-ii-kotoryi-mozhet-okazatsya-poleznym-dlya-komand-nfl

В Англии стартовали испытания беспилотных самолетов для доставки медикаментов

Химиотерапевтические препараты и образцы крови входят в число предметов, которые со вчерашнего дня перевозятся на беспилотных летательных аппаратах Swoop Aero Kookaburra III в небе над Нортумберлендом. Испытания проводятся Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust в партнерстве с Apian, стартапом по производству медицинских дронов, который финансирует эти испытания.

После получения разрешения Управления гражданской авиации Великобритании (CAA) на проведение операций BVLOS (Beyond Visual Line of Sight) в изолированном воздушном пространстве, тестовые полеты проводятся с 13 февраля до 12 мая (только по будням) по маршруту от Главной больницы в Ашингтоне до больниц в Алнвике и Бервике.

Использование беспилотников может сократить время доставки, повысить эффективность и снизить выбросы углекислого газа. В ходе испытания будут собраны логистические данные и оценено влияние на опыт пациентов и персонала больниц.

В своем заявлении Джеймс Маки, исполнительный директор Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust, сказал: "Учитывая территорию, которую мы охватываем, и количество больниц и других объектов, которыми мы управляем, наличие эффективной логистики для доставки грузов туда, где они должны быть, является жизненно важным. Использование беспилотников может помочь нам доставлять важные лекарства и материалы более эффективным и разумным способом, поэтому мы с нетерпением ждем результатов тестовых полетов. Мы стремимся оказывать как можно больше медицинской помощи в наших отдаленных населенных пунктах, поэтому логистические маршруты в Алнвик и Бервик являются ключевым направлением".

В проекте используются полностью электрические самолеты с вертикальным взлетом и посадкой (eVTOL) Swoop Aero Kookaburra III. Эти аппараты весят 17 кг, могут нести до 3 кг полезной нагрузки и развивать максимальную скорость 110 км/ч. Беспилотниками управляет компания Skyports Drone Services, которая была выбрана Apian в качестве оператора для этой части испытаний.

На начальной стадии испытаний будет осуществляться 6 полетов в день, а в конце испытаний количество полетов увеличится до 15. БПЛА не только доставляют препараты для химиотерапии в Алнвик и Бервика, но и забирают оттуда образцы патологии, доставляя их в Главную больницу в Ашингтоне. Также могут быть доставлены пакеты с кровью, рецепты, медицинское оборудование и почта.

Соучредитель и медицинский директор Apian, доктор Кристофер Лоу, сказал: "Это испытание основывается на результатах работы Apian в Соленте, где мы доставили первые в Великобритании рецептурные лекарства с помощью беспилотника. Хотя еще многое предстоит сделать, прежде чем БЛА смогут автономно работать в несегрегированном воздушном пространстве, Apian предстоит собрать еще столько же и даже больше доказательств того, как доставка по требованию может повлиять на здравоохранение так же, как и на нашу личную жизнь".

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/v-anglii-startovali-ispytaniya-bespilotnyh-samoletov-dlya-dostavki-medikamentov

Zoox тестирует свой автономный шаттл на дорогах общего пользования в Калифорнии

Компания Zoox, разработчик роботакси, принадлежащая Amazon, объявила о начале эксплуатации на дорогах общего пользования специально созданного двунаправленного автономного транспортного средства. В настоящее время автомобиль, способный перевозить до четырех пассажиров, используется для перевозки сотрудников компании в Фостер-Сити, штат Калифорния.

Этот электромобиль находится в разработке уже почти 10 лет, он был разработан с нуля как автономное такси, поэтому в нем нет традиционных органов управления, которые есть в переоборудованных автомобилях, используемых конкурентами на рынке автономных такси.

"Основа Zoox заключалась в том, что лучший способ улучшить транспорт и повысить безопасность на наших дорогах - это переосмыслить все возможности передвижения. Это означает, что мы не ограничимся оснащением сегодняшних пассажирских автомобилей автономными технологиями, - говорит технический директор и соучредитель компании Джесси Левинсон. - Управление специально созданным автомобилем в полностью автономном режиме и без участия водителей - это настоящий подвиг конструкторов и инженеров, кульминация многолетней напряженной работы. После того, как мы получили возможность эксплуатировать наше транспортное средство на дорогах общего пользования и запустили наш шаттл для сотрудников, мы будем продолжать совершенствовать и улучшать наши технологии и операции, готовясь к запуску коммерческого сервиса".

Первый прототип был построен и испытан в 2015 году, двунаправленное движение было достигнуто в следующем году, а в 2018 году было получено разрешение на перевозку пассажиров без водителя в Калифорнии. Транспортное средство прошло испытания на частных дорогах, прежде чем Калифорнийский департамент автотранспорта выдал разрешение на эксплуатацию на дорогах общего пользования.

Автономный шаттл, длинной 3,63 м и высотой 1,94 м, оснащен комбинацией камер технического зрения, радаров и лидаров для передачи данных об окружающей обстановке в бортовую компьютерную систему для обработки. Пассажиры попадают в салон через раздвижные двери и устраиваются на сиденьях лицом к лицу, пристегиваясь ремнями безопасности. Сообщается, что автомобиль Zoox способен развивать скорость до 120 км/ч и может двигаться на одной зарядке до 16 часов.

https://www.youtube.com/watch?v=tknowptOgU4

После завершения первого выезда на дороги общего пользования 11 февраля, автомобиль будет использоваться для перевозки до четырех штатных сотрудников Zoox одновременно между двумя зданиями в миле друг от друга в Фостер-Сити, двигаясь со скоростью до 56 км/ч. Полученные данные будут использованы для будущих усовершенствований технологии, поскольку компания стремится получить необходимые разрешения, чтобы запустить услуги коммерческих перевозок пассажиров.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/zoox-testiruet-svoi-avtonomnyi-shattl-na-dorogah-obschego-polzovaniya-v-kalifornii

Сверхчувствительный бионический палец создает 3D-изображения исследуемого объекта

У медиков есть множество способов заглянуть к нам под кожу, включая МРТ, рентген и сонограммы.Китайские исследователи из Wuyi University создали роботизированный палец, который может предложить другой способ анализа. Их бионический палец может обнаружить такие структуры, как кровеносные сосуды, ткани и кости, которые находятся под кожей.

"Нас вдохновили человеческие пальцы, которые обладают самым чувствительным тактильным восприятием из всех известных нам, - говорит старший автор работы Цзяньи Луо, профессор университета. - Например, когда мы прикасаемся пальцами к своему телу, мы можем почувствовать не только текстуру кожи, но и очертания костей под ней".

Бионический палец на самом деле больше похож на татуировочную машинку. Он работает за счет многократных касаний наконечником, который методично сканирует поверхность. Наконечник сделан из углеродных волокон, которые сжимаются в большей или меньшей степени, когда сталкиваются с мягкими или твердыми материалами.

Основываясь на собственном сжатии, а также на реакции материала, с которым он сталкивается, бионический палец способен создавать 3D изображения того, к чему он прикасается. Сканируется не только поверхность, но и структуры, находящиеся под ней.

В ходе испытаний пальцу были представлены различные структуры, которые нужно было отобразить. Среди них была жесткая буква "А", покрытая слоем мягкого силикона, а также множество других форм, от мягких до твердых, также покрытых силиконом. Палец смог не только легко отобразить букву, но и успешно определить мягкие формы под силиконом.

Чтобы проверить, как бионический палец справится с задачей картирования человека, команда исследователей создала структуры, состоящие из искусственных костей и мышечной ткани из силикона. Они обнаружили, что прикосновение зонда было достаточно чувствительным, чтобы найти имитированные кровеносные сосуды, встроенные в искусственную ткань.

"Подобно пальпации [метод обследования пациента, выполняемый руками врача], бионический палец может распознавать простые тканевые структуры человеческого тела, но для распознавания сложных трехмерных структур еще предстоит проделать определенную работу, - пишут исследователи. - Важно отметить, что бионический палец может реконструировать 3D профиль тканевых структур, что делает пальпацию визуальной и научной. В целом, эти результаты показывают фантастические перспективы подповерхностной тактильной томографии для применения в человеческом теле."

Исследователи также считают, что система бионических пальцев может быть полезна для поиска ошибок в гибкой электронике, такой как носимые батареи работающие от пота и растягивающиеся экраны дисплеев. Чтобы проверить теорию, они провели пальцем по системе гибких схем, и он успешно обнаружил неправильно просверленное отверстие и область, в которой был разрыв, не позволяющий системе работать должным образом.

https://www.youtube.com/watch?v=Pq3dl8ZcF9M

Исследовании было опубликовано в журнале Cell Reports Physical Science.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/sverhchuvstvitelnyi-bionicheskii-palets-sozdaet-3d-izobrazheniya-issleduemogo-obekta

Использования роботизированных экзоскелетов для улучшения равновесия в положении стоя

Исследователи из Georgia Institute of Technology и Emory University обнаружили, что носимые голеностопные экзоскелеты помогают испытуемым удержать равновесие только в том случае, если они срабатывают раньше, чем мышцы.

Когда люди поскальзываются или спотыкаются, их реакции на удержание равновесия медленнее, чем у некоторых роботов. Требуется время, чтобы послать сигналы в нервную систему, а затем "включить" мышцы. Роботы могут действовать гораздо быстрее, используя для передачи сигналов провода, а не нервы.

Но роботы все еще плохо балансируют, потому что они пока не могут имитировать реакцию человека, когда его равновесие нарушено. В своем исследовании группа ученых попыталась ответить на вопрос, могут ли носимые роботы, подобные экзоскелетам или протезам нижних конечностей, улучшить равновесие человека.

Исследователи использовали моторизованный пол, чтобы буквально "выдернуть ковер" из-под ног здоровых молодых участников, пытаясь повалив их вперед. Участников попросили сохранять равновесие, держа ноги на месте, но иногда рывок было настолько сильным, что им приходилось делать шаг вперед, чтобы не упасть. Затем они запрограммировали экзоскелет так, чтобы он оказывали помощь участникам либо с той же задержкой, что и их естественная реакция, либо быстрее, чем это возможно для человека, и сравнили это с отсутствием помощи вообще.

Исследователи с удивлением обнаружили, что режим, повторяющий реакцию человека, помог пользователям быстрее восстановить равновесие не делая шаг для удержания равновесия. В то же время они записывали физиологические реакции участников эксперимента, чтобы понять, имитирует ли устройство их базовые реакции на равновесие или потенциально мешает им. Используя ультразвук, ученые увидели как растягиваются икроножные мышцы.

Более быстрая, чем у человека, реакция экзоскелета фактически устранила сигналы растяжения икроножных мышц, но управляющие сигналы к этим же мышцам в ответ на действия нервной системы в целом сохранились. Этот вывод подчеркивает, что нервная система - это не просто набор простых рефлексов, реагирующих на локальное растяжение мышц, а сбор информации со всего тела для сохранения вертикального положения тела как в положении стоя, так и при ходьбе.

Исследование является доказательством того, что экзоскелеты могут улучшить равновесие в контролируемых лабораторных условиях для молодых людей без проблем со здоровьем. Еще многое предстоит сделать для того, чтобы носимые роботы могли помочь в поддержании равновесия в повседневной жизни пожилых людей, людей с инсультом или травмой спинного мозга. В будущем необходимо будет изучить возможность использования экзоскелетов для других суставов нижних конечностей, таких как коленный и тазобедренный, чтобы разработать ИИ, способный предвидеть риск падения.

https://www.youtube.com/watch?v=e2Oesl7ZjOc

Работа была опубликована в Science Robotics.

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/ispolzovaniya-robotizirovannyh-ekzoskeletov-dlya-uluchsheniya-ravnovesiya-v-polozhenii-stoya

Система искусственного зрения, вдохновленная формой глаз каракатицы

Группа инженеров из Сеульского национального университета, Института науки и технологии Кванджу и Национального университета Пусана разработала новые роботизированные глаза, которые могут лучше видеть в условиях неравномерного освещения.

Каракатицы - морские моллюски, относящиеся к тому же классу головоногих, что и осьминоги и кальмары. Предыдущие исследования показали, что уникальная W-образная форма зрачка помогает этим существам видеть в мутных или неравномерно освещенных условиях. В новой работе исследователи использовали форму глаза каракатицы в качестве шаблона для создания нового вида роботизированного глаза, который будет лучше работать в плохо освещенной среде, чем те, которые в настоящее время используются в большинстве роботов.

Инженеры создали W-образный зрачок и прикрепили его к шаровидной линзе, а также диафрагму, разделяющую их. Они также добавили гибкий поляризующий материал на внутреннюю поверхность глаза и массив цилиндрических кремниевых фотодиодов для преобразования фотонов в электрические сигналы. Затем команда протестировала новую конструкцию, чтобы сравнить ее с существующими технологиями глаз роботов.

Они обнаружили, что новая разработка обнаружила больше деталей на тестовой фотографии, чем это было возможно с другими глазами роботов. Они также обнаружили, что она более точно преобразовывает очертания тускло освещенных объектов в оценки реального мира,.

Исследователи считают, что их новая конструкция - это первый шаг к созданию глаз робота, которые лучше справляются со слабым освещением или мутными условиями, а также со слепыми зонами. Они планируют продолжить свою работу, сначала найдя способы заменить дорогостоящие компоненты, которые они использовали, на менее дорогие технологии.

Работа была опубликована в журнале Science Robotics.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/sistema-iskusstvennogo-zreniya-vdohnovlennaya-formoi-glaz-karakatitsy