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

Робот, который может помочь пожарным во время чрезвычайных ситуаций

Роботы могут стать ценными помощниками для большинства сотрудников служб быстрого реагирования, поскольку они могут помочь им дистанционно контролировать или вмешиваться в те области, которые недоступны или опасны для жизни человека.

Исследователи из Университета имени Короля Хуана Карлоса (URJC) и Автономного университета Мадрида (UAM) создали автономного наземного робота, который может помочь пожарным при ликвидации чрезвычайных ситуаций в закрытых помещениях. Их система, представленная в журнале Journal of Field Robotics, может позволить лучше планировать свои действия, расчищая безопасные пути и поддерживая пожарных во время эвакуации.

"Эта работа является частью проекта под названием HelpResponder, цель которого - сократить количество несчастных случаев и время выполнения заданий командами реагирования, - рассказала Ноэлия Фернандес Талавера, одна из ученых, проводивших исследование. - Наземный робот был разработан в рамках проекта бакалавриата и оказывает поддержку, получая параметры окружающей среды в режиме реального времени".

Недавние исследования, изучающие развитие пожаров в Испании, выявили необходимость в новых технологиях, которые могли бы лучше помочь пожарным. В этих работах были собраны данные о несчастных случаях с пожарными выполняющих задачи в закрытых помещениях, таких как обрушение конструкций или возникновение заболеваний, связанных с вдыханием токсичных газов.

"Эта статистика показывает, что пожарным необходимо знать обстановку, прежде чем вмешиваться, - говорит Талавера. - Вся информация о местоположении пожаров, наличии вредных газов и возможных путях их распространения необходима для проведения более эффективных и безопасных мероприятий".

Робот, созданный Талаверой и ее коллегами, может следить за окружающей обстановкой, обмениваясь собранными данными с людьми. Для этого используются различные датчики, которые могут измерять температуру, влажность и качество воздуха (eCO2, TVOC, H2 и этанол) в помещении, а также свое положение и положение других объектов. Эти данные сохраняются в базе данных, к которой пожарные могут получить удаленный доступ через приложение для смартфона.

"Робот имеет три режима работы для решения различных сценариев, - пояснила Талавера. - Ручной режим позволяет оператору дистанционно управлять им с помощью клавиатуры, джойстика или джойпада".

Второй режим работы робота автономный и позволяет ему самостоятельно исследовать внутреннюю среду, избегая потенциальных препятствий. Для этого он использует алгоритм планирования пути, который использует данные, собранные встроенными датчиками, для определения местоположения робота, обнаружения и идентификации препятствий в его окружении, и направляет его через набор путевых точек.

"В автономном режиме робот может охватывать целые комнаты и коридоры, предоставляя локальную информацию о состоянии окружающей среды, - говорит Талавера. - Наконец, режим эвакуации создает быстрые и безопасные маршруты к целям. Этот режим использует предварительное знание карты для вычисления кратчайшего пути от текущей позиции к целевой. Целевым положением может быть, в частности, выход из здания или местонахождение пострадавшего".

Робот исследователей имеет модульную конструкцию, что означает, что к нему можно добавлять другие компоненты (например, тепловые камеры или другие датчики) без изменения его основной конфигурации. Кроме того, робот имеет небольшие размеры и основан на доступных компонентах.

Исследователи протестировали своего робота в серии испытаний, сначала в симуляции, а затем в реальных условиях. Результаты оказались весьма многообещающими, поскольку робот мог эффективно решать различные задачи, автономно уклоняясь от препятствий и оказывая ценную поддержку пожарным. Реальные испытания проводились в Едином центре безопасности Алькоркона в сотрудничестве с пожарной службой этого города.

https://robogeek.ru/roboty-spasateli/robot-kotoryi-mozhet-pomoch-pozharnym-vo-vremya-chrezvychainyh-situatsii

Израильские инженеры разработали одного из самых быстрых роботов-амфибий

Роботы, передвигающиеся как по суше, так и по воде, потенциально могут быть очень полезны, но они, как правило, сложны и довольно медлительны. Новый робот-амфибия использует относительно простой механизм, чтобы двигаться с хорошей скоростью.

Разработанный в израильском Университете Бен-Гуриона в Негеве, робот AmphiSAW был вдохновлен тем, как саламандры и змеи передвигаются по воде, а также тем, как многоножки прокладывают себе путь по земле.

Корпус робота, в основном напечатанный на 3D-принтере, состоит из головного модуля спереди, вертикально волнистого хвоста в середине, а также двух поплавков и руля с электронным управлением сзади. Внутри головы находятся три двигателя, а также аккумулятор, микроконтроллер, блок GPS и радиоприемник.

Хвост состоит из горизонтальной спирали, напоминающей штопор, которая проходит через середины 14 соединенных полых лопастных звеньев. Один из двигателей в головном модуле вращает спираль, заставляя звенья последовательно двигаться, создавая непрерывную серию синусоидальных волн, которые распространяются по всей длине хвоста. Такой уникальный стиль передвижения позволяет AmphiSAW ползать по земле со скоростью 1,5 длины тела в секунду, а плавать по поверхности воды со скоростью 0,74 длины тела в секунду.

При этом голова робота может быть оснащена двумя вращающимися колесами, которые независимо приводятся в движение двумя другими двигателями. В такой конфигурации скорость передвижения по суше увеличивается более чем в 2 раза (4 длины тела в секунду) и робот лучше преодолевает препятствия. Скорость плавания также увеличивается почти на 50%. Но эти колеса увеличивают сопротивление и потребляют много энергии при использовании в воде, поэтому они не рекомендуются для использования в водной среде.

Робот может управляться в режиме реального времени или быть запрограммирован на автономное следование по серии GPS-точек. По словам ученых, быстрый, но простой и недорогой AmphiSAW может похвастаться "самой низкой стоимостью транспортировки среди всех роботов-амфибий, описанных в литературе" (при использовании без дополнительных колес). Технология может быть легко увеличена или уменьшена для использования в таких областях, как поиск и спасение, морские исследования и аквакультура.

https://www.youtube.com/watch?v=gfA-1BojhNU

Статья об исследовании была опубликована в журнале Bioinspiration & Biomimetics.

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/izrailskie-inzhenery-razrabotali-odnogo-iz-samyh-bystryh-robotov-amfibii

Экспериментальное исследование по использованию ChatGPT для робототехнических приложений

На прошлой неделе Microsoft выпустила документ, описывающий ряд принципов использования языковых моделей в решении задач робототехники. "Оказалось, что ChatGPT может многое сделать сам, но ему все же нужна помощь", - пишет Microsoft о способности программировать роботов.

По словам Microsoft, использование языковых моделей (LLM, large language models) для управления роботами сопряжено с рядом трудностей, таких как предоставление полного и точного описания проблемы, определение правильного набора допустимых функций и API, а также смещение структуры ответа с помощью специальных аргументов. Чтобы эффективно использовать ChatGPT для робототехнических приложений, исследователи создали конвейер, состоящий из следующих этапов:

- Во-первых, они определили высокоуровневую библиотеку функций робота. Эта библиотека может быть специфичной для интересующего форм-фактора или сценария и должна соответствовать реальным возможностям робота, при этом называться достаточно описательно, чтобы ChatGPT мог следовать по ней.
- Далее создается подсказка для ChatGPT, которая описывает цель и одновременно определяет набор разрешенных функций высокого уровня из библиотеки. Подсказка также может содержать информацию об ограничениях или о том, как ChatGPT должен структурировать свои ответы.
- Пользователь остается в цикле для оценки кода, выводимого ChatGPT, либо через прямой анализ, либо через моделирование, и предоставляет ChatGPT обратную связь о качестве и безопасности выводимого кода.
- После итераций, сгенерированных ChatGPT, окончательный код может быть развернут на роботе.

В одном из примеров исследователи Microsoft использовали ChatGPT в сценарии манипулирования рукой робота. Они использовали обратную связь для обучения модели тому, как компоновать первоначально предоставленные API в более сложные высокоуровневые функции, которые ChatGPT программировал самостоятельно. Используя стратегию, основанную на учебном плане, модель смогла логически связать эти полученные навыки в цепочку для выполнения таких операций, как складывание блоков.

Сообщается, что модель смогла успешно выложить логотип Microsoft из деревянных блоков. Она взяла логотип Microsoft из своей внутренней базы знаний, "нарисовала" его в SVG, а затем использовать полученные выше навыки, чтобы определить,какие существующие действия робота помогут создать логотип из блоков.

Исследователи также экспериментировали с управлением дроном с помощью ChatGPT. Сначала они отправили ChatGPT довольно длинную подсказку, содержащую компьютерные команды, которые он мог написать для управления дроном. По словам исследователей, он также смог написать структуры кода для навигации, основываясь только на базовом API.

"ChatGPT задавал уточняющие вопросы, когда инструкции пользователя были неоднозначными, и писал сложный код для зигзагообразного маневра для визуального осмотра полок", - заявила команда. Они также применили этот подход к моделируемой области, используя симулятор Microsoft AirSim.

В документе подчеркивается, что этим инструментам не следует передавать полный контроль над робототехническим конвейером, особенно для приложений, критичных с точки зрения безопасности. Учитывая склонность LLM к генерации неправильных ответов, довольно важно обеспечить качество решения и безопасность кода под контролем человека, прежде чем выполнять его на роботе.

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

Microsoft заявила, что ее цель в этом исследовании - выяснить, может ли ChatGPT мыслить не только текстом и рассуждать о физическом мире, чтобы помочь в решении задач робототехники. Ключевая задача научить ChatGPT решать задачи с учетом законов физики, контекста рабочей среды и того, как физические действия робота могут повлиять на изменение в окружающей среде.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/eksperimentalnoe-issledovanie-po-ispolzovaniyu-chatgpt-dlya-robototehnicheskih-prilozhenii

Использование ИИ для диагностики эпилепсии у мышей

Появление изображений высокого разрешения позволило медицинским работникам и ученым лучше понять нарушения в работе мозговой цепи, наблюдаемой у эпилептиков, однако о том, как эпилепсия влияет на поведение, известно меньше. В новом исследовании был использован инструмент ИИ на мышах, чтобы уловить поведение связанное с эпилепсией.

Эпилепсия - хроническое заболевание головного мозга, от которого страдают миллионы людей во всем мире. Она может поражать людей любого возраста, и для некоторых лечение не только вызывает неприятные побочные эффекты, но и не предотвращает возникновение эпилептических припадков.

Традиционный подход к диагностике и оценке лечения эпилепсии предполагает метод электроэнцефалографии (ЭЭГ), т.е. трактовки электроэнцефалограммы в течение нескольких дней или недель. Но это может быть довольно "тупым инструментом", учитывая сложность и разнообразие заболевания, а также тот факт, что некоторые приступы не проявляются на ЭЭГ. Кроме того, этот метод трудоемок и субъективен. Медицинский работник должен просматривать и анализировать электроэнцефалограмму и полагаться на свою способность замечать зачастую незначительные изменения в поведении.

Исследователи из Stanford Medicine при поддержке National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) использовали инструмент ИИ под названием MoSeq (Motion Sequencing) для анализа поведения мышей-эпилептиков, выявляя поведенческие "отпечатки пальцев", которые могут остаться незамеченными для человеческого глаза.

MoSeq - это технология машинного обучения, которая обучает машину, не имеющую опыта, выявлять повторяющиеся модели поведения. После выявления моделей поведения MoSeq предлагает набор инструментов визуализации и статистических тестов, которые помогают ученым понять эти модели поведения и сравнить их с рядом экспериментальных условий.

Используя MoSeq для анализа видео свободно перемещающихся мышей, исследователи смогли определить местонахождение, отследить и количественно оценить поведение мышей. Они обнаружили, что технология позволяет лучше различать эпилептических и здоровых мышей, превосходя по этому показателю людей. Более того, для этого потребовался всего один час видеозаписи, и, в отличие от традиционных методов, для проведения анализа не требовалось, чтобы случился припадок.

Исследователи смогли использовать ИИ для распознавания моделей поведения мышей после того, как им давали один из трех антиконвульсантов.

Успешное применение технологии машинного обучения демонстрирует ее потенциал для использования на людях, чтобы обеспечить более быстрый, менее трудоемкий, менее дорогостоящий и более объективный способ диагностики эпилепсии и проверки эффективности антиконвульсантов. Исследователи надеются, что в перспективе "просто нужно будет снять на видео пациента, который некоторое время ходит по смотровой комнате, и по последовательности движений можно будет сделать точные выводы о том, есть ли у него вероятность припадков или нет, а также об эффективности его лекарств".

Исследование было опубликовано в журнале Neuron.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ispolzovanie-ii-dlya-diagnostiki-epilepsii-u-myshei

Канадские инженеры разработали мягкого робота, который может карабкаться по стене и потолку

Крошечный робот, который в будущем сможет помочь врачам проводить операции, был вдохновлен адгезивными свойствами конечностей геккона и эффективным передвижением гусениц. Робот GeiwBot, разработанный инженерами из University of Waterloo, использует ультрафиолетовый свет и магнитную силу для передвижения по любой поверхности, в том числе по стене и потолку.

В пресс-релизе на сайте университета утверждается, что это первый мягкий робот такого рода, который не требует подключения к внешнему источнику питания, что обеспечивает дистанционное управление и универсальность для таких потенциальных применений, как помощь хирургам и проникновение в труднодоступные места.

"Эта работа - первый случай, когда целостный мягкий робот взбирается на перевернутые поверхности, продвигая современные инновации в области мягкой робототехники, - говорит профессор Боксин Чжао, заведующий кафедрой нанотехнологий. - Мы с оптимизмом смотрим на его потенциал, который при дальнейшем развитии может быть использован в различных областях".

Робот создан из "умного" материала и может быть изменен на молекулярном уровне, чтобы имитировать адгезивными свойствами конечностей геккона. Это позволяет роботу длиной около 4 см, шириной 3 мм и толщиной 1 мм карабкаться по вертикальной стене и по потолку без привязки к источнику питания.

Чжао и его исследовательская группа создали робота с использованием жидкокристаллических эластомеров и синтетических клейких подушечек. Светочувствительная полимерная лента имитирует изгибающиеся и растягивающиеся движения гусениц, а магнитные накладки на обоих концах робота обеспечивают сцепление с поверхностью.

"Несмотря на то, что еще есть ограничения, которые необходимо преодолеть, эта разработка представляет собой значительную веху в использовании биомимикрии и умных материалов для мягких роботов, - говорит Чжао, . - Природа - прекрасный источник вдохновения, а нанотехнологии - захватывающий способ применить ее уроки".

GeiwBot с дистанционным управлением открывает путь для потенциального хирургического применения внутри человеческого тела, а также для поиска в опасных или труднодоступных местах во время ЧС. Следующим шагом исследователей является разработка мягкого робота, который не требует магнитного поля и использует инфракрасное излучение вместо ультрафиолета для улучшения биосовместимости.

https://www.youtube.com/watch?v=XPFI7bsPktw

Статья об этой работе под названием "Gecko-and-inchworm-inspired untethered soft robot for climbing on walls and ceilings" была опубликована в журнале Cell Reports Physical Science.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/kanadskie-inzhenery-razrabotali-myagkogo-robota-kotoryi-mozhet-karabkatsya-po-stene-i-potolku

В IIT создали робота на основе локомации земляных червей

Исследователи Итальянского технологического института (IIT) в Генуе создали робота, вдохновленного биологией земляных червей, который способен ползать благодаря мягким приводам, которые удлиняются или сжимаются под давлением воздуха.

Прототип был описан в журнале Scientific Reports и он является отправной точкой для разработки устройств для подземных исследований, а также поисково-спасательных операций в замкнутых пространствах и изучения других планет.

Черпать вдохновение в природе и в то же время открывать новые биологические явления, разрабатывая новые технологии - главная цель лаборатории BioInspired Soft robotics, координируемой Барбарой Мацолаи, и этот робот, похожий на земляного червя, последнее изобретение ее группы.

Создание робота, похожего на земляного червя, стало возможным благодаря глубокому пониманию и применению механики локомоции земляных червей. Они используют попеременные сокращения слоев мышц для передвижения как под, так и над поверхностью почвы. Отдельные сегменты их тела (метамеры) имеют определенное количество жидкости, которая контролирует внутреннее давление для оказания силы, и выполняют независимые движения.

Исследователи IIT изучили морфологию земляных червей и нашли способ имитировать движения их мышц, постоянный объем их целомических мешков и функции их щетинок путем создания мягких роботов.

Команда разработала перистальтический мягкий привод (PSA), который реализует движения мышц дождевых червей. Он удлиняется, когда в него закачивается воздух, и сжимается, когда воздух из него откачивается. Все тело роботизированного дождевого червя состоит из пяти последовательно соединенных модулей PSA, соединенных между собой перемычками. Текущий прототип имеет длину 45 см и весит 605 гр.

Каждый привод имеет эластомерную кожу, в которой заключено известное количество жидкости, что имитирует постоянный объем целомической жидкости у червей. Привод демонстрирует максимальное удлинение 10,97 мм при давлении 1 бар и максимальное сжатие 11,13 мм при отрицательном давлении 0,5 бар, что уникально с точки зрения способности генерировать продольные и радиальные силы в одном модуле привода.

Для того чтобы робот двигался по плоской поверхности, к его вентральной поверхности были прикреплены небольшие пассивные фрикционные накладки, созданные по образцу щетинок червей. Робот продемонстрировал локомоцию со скоростью 1,35 мм/с.

https://www.youtube.com/watch?v=Oa1SVhvHm3Q

Данное исследование не только предлагает новый метод разработки перистальтического мягкого робота, похожего на дождевого червя, но и обеспечивает более глубокое понимание локомоции с точки зрения биоинспирации в различных средах. Потенциальные возможности применения этой технологии обширны, включая подземную разведку, земляные работы, поисково-спасательные операции в подземных средах и исследование других планет.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-iit-sozdali-robota-na-osnove-lokomatsii-zemlyanyh-chervei

Маск представил обновленного робота Optimus

В рамках Investor Day 2023 компания Tesla представила миру своего человекоподобного робота Optimus последнего поколения. Спустя девятнадцать месяцев после первого анонса, робот собирает вещи и выполняет некоторые базовые задачи.

Нехарактерно сдержанный Илон Маск представил несколько коротких видеороликов о прототипе Optimus, отметив, что еще в октябре прошлого года его пришлось выкатывать на сцену, чтобы он просто помахал рукой публике.

"Стоит иметь в виду, что когда мы проводили Tesla AI Day 2022, эта версия Optimus вообще не ходила, - сказал Маск. - Так что темпы совершенствования здесь весьма значительны. Он, конечно, не занимается паркуром, но он ходит, и у нас есть несколько копий Optimus".

На видео видно, как Оптимус ходит - хотя и довольно медленно по сравнению с роботом Atlas компании Boston Dynamics. Он также использует свои человекоподобные руки в последовательности, в которой один робот отсоединяет руку Optmus от испытательного стенда, берет ее и переносит на рабочее место, где другой бот работает над третьим. С помощью нехитрого монтажа создается впечатление, что первый робот держит руку на месте, а второй прикручивает ее к третьему роботу в имитации производства.

С некоторой уверенностью можно сказать, что Atlas самый продвинутый человекоподобный робот на планете, и он является таковым уже много лет. Но здесь важен контекст, компания Boston Dynamics работает над роботами с 1992 года. Она представила своего первого человекоподобного робота PETMAN в 2009 году, и уже через два года он демонстрировал ходьбу, приседания, вставание на колени и балансирование при толчках. Дебют Atlas состоялся в 2013 году, и ему потребовалось 10 лет, чтобы научиться танцевать, заниматься паркуром и начать выполнять некоторые базовые задачи.

"То, что Tesla предлагает, чего нет у других, - это то, что мы наиболее продвинуты в области реального ИИ, - сказал Маск. - Поэтому это тот же ИИ, который управляет автомобилем... Вы можете думать о машине как о роботе на колесах, а это робот на ногах. Не так уж полезно иметь человекоподобного робота, если вам приходится программировать каждое его действие. Он должен уметь ходить автономно и решать задачи. Вы должны иметь возможность обучать его простым вещам, показывая визуально, что робот должен делать, или просто говоря ему, что делать. В этом наше ключевое преимущество".

"Мы также хорошо умеем проектировать вещи для производства, причем производства в масштабе, - продолжил он. - Все приводы в Optimus - это приводы Tesla, разработанные на заказ. Мы разработали электродвигатель, коробку передач, силовую электронику, очевидно, блок батарей, все остальное, что входит в Optimus. Мы были весьма удивлены, обнаружив, как мало доступного с полки. В мире существует огромное количество электродвигателей, редукторов и т.д., и мы обнаружили, что ни один из них не подходит для человекоподобного робота. Поэтому та же команда, которая разработала электродвигатели, скажем, для Model S Plaid, разработала и приводы для робота. Для практических целей это означает, что мы сможем вывести на рынок реальный продукт в масштабе, который будет полезен, гораздо быстрее, чем кто-либо другой".

Хотя это еще предстоит увидеть, это определенно отход от подхода Boston Dynamics, основанного на исследованиях и ограниченных масштабах коммерциализации. Tesla разрабатывает своего робота для массового производства с самого начала, причем достаточно полезного, чтобы стать универсальным средством экономии рабочей силы.

"Если предположить, что то, о чем я говорю, правда, по крайней мере, это правда, вопрос только в сроках, то начинаются интересные вопросы, - говорит он. - Вы можете увидеть домашнее применение роботов, безусловно, промышленное применение человекоподобных роботов. Я думаю, что мы можем превысить соотношение человекоподобных роботов и людей 1:1... Если экономика - это объем производства на человека, умноженный на количество людей, но если объем производства намного выше, а количество людей не ограничено, то каков фактический предел экономики? Мы все еще далеки от шкалы Кардашева, но мы приближаемся к ней".

Когда Маска спросили, смогут ли будущие поколения искусственного интеллекта в сочетании с человекоподобными роботами помочь Tesla преодолеть "производственный ад", он ответил, что так не считает, но признал, что даже он может остаться без работы, когда они смогут это сделать.

Презентация Маска на 1:48:20.

https://www.youtube.com/watch?v=Hl1zEzVUV7w

Renovate Robotics разрабатывает роботов для монтажа кровельной черепицы

Кровельные работы довольно трудоемкий и опасный, но обязательный вид работ при строительстве или ремонте домов. Компания Renovate Robotics создает роботизированные системы, предназначенные непосредственно для укладки черепицы, в том числе битумной и солнечной.

На прошлой неделе стартап объявил о предварительном финансировании в размере $2,5 млн, которое возглавляет Alley Robotics Ventures и в котором участвуют HAX, Newlab, Uphonest Capital и Climate Capital.

"Нам нравится поддерживать амбициозных основателей, решающих действительно важные проблемы, - сказал в своем заявлении управляющий партнер Alley Эйб Мюррей. - Решение Renovate снизит опасность кровельных работ и со временем откроет путь к внедрению солнечной черепицы в широких масштабах".

"За время работы в SOSV я видел изнутри, как многие технологические стартапы проходят через крутые переломные моменты, и те, к которым меня всегда больше всего тянуло, были ориентированы на климат, - говорит Дилан Кроу, который перешел из HAX в Renovate на позицию операционного директора. - У всех этих компаний было видение, которое было фундаментально разрушительным, и я вижу то же самое в том, куда мы движемся в Renovate Robotics. Я очень верю в соучредителя Энди, как в инженера и лидера, который сможет вывести нас на рынок".

Кроу теперь числится соучредителем компании. Первоначальный соучредитель Энди Стулк - инженер-механик, который привнес в Renovate 12-летний опыт работы в области робототехники.

Робот компании работает на основе лебедки. Робот привязывается к крыше и перемещается по ее поверхности по осям X и Y, укладывая черепицу по мере продвижения. Компания Renovate планирует несколько путей монетизации технологии, одновременно совершенствуя систему.

"Мы будем работать напрямую с кровельными подрядчиками и первоначально помогать им выполнять работы в качестве субподрядчика, - говорит Кроу. - Это обычные отношения в строительной отрасли. Затем мы перейдем к модели RaaS, когда мы будем сдавать наших роботов в аренду обученным подрядчикам, которые смогут сами управлять системой на месте".

В настоящее время системе требуется оператор для контроля за ходом работ и замены черепицы. "На месте всегда будет несколько рабочих для настройки, мониторинга и загрузки материала, - добавляет Кроу. - В наши планы сейчас не входит удаленный мониторинг. Однако мы будем собирать и хранить эти данные, которые впоследствии будут интегрированы в другие наборы функций, например, подтверждение монтажа для страховых компаний".

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/renovate-robotics-razrabatyvaet-robotov-dlya-montazha-krovelnoi-cherepitsy

Колесный робот измеряет угол наклона листьев, чтобы помочь вывести лучшие сорта кукурузы

Исследователи из Университета штата Северная Каролина и Университета штата Айова продемонстрировали автоматизированную технологию, способную точно измерять угол наклона листьев кукурузы в полевых условиях. Эта технология делает сбор данных значительно более эффективным, чем традиционные методы, что позволяет селекционерам быстрее получать полезные данные.

"Угол наклона листьев растения по отношению к его стеблю важен, потому что он влияет на эффективность фотосинтеза, - говорит Лиронг Сян, доцент кафедры биологической и сельскохозяйственной инженерии в NC State. - Например, у кукурузы листья на верхушке должны располагаться относительно вертикально, а дальше по стеблю - более горизонтально. Это позволяет растению собирать больше солнечного света". Исследователи, которые занимаются селекцией растений, следят за подобной архитектурой растений, потому что это помогает им в работе.

"Однако традиционные методы измерения углов наклона листьев подразумевают измерение вручную с помощью транспортира, что отнимает много времени и сил, - говорит Сян. - Мы хотели найти способ автоматизировать этот процесс - и мы нашли".

Новая технология, названная AngleNet, состоит из двух ключевых компонентов: аппаратного и программного обеспечения. Оборудование представляет собой колесную роботизированную платформу, которая управляется вручную и является достаточно узкой, чтобы перемещаться между рядами посевов. Платформа оснащена четырьмя парами камер, что позволяет получать стереоскопическое изображение листьев на разных высота и осуществлять 3D-моделирование растений.

Когда устройство направляется вдоль посевов, оно собирает нескольких стереоскопических изображений каждого растения. Все эти визуальные данные поступают в ПО, которое затем рассчитывает угол наклона листьев каждого растения на разной высоте.

"Для селекционеров важно знать не только угол наклона листьев, но и то, как далеко эти листья находятся над землей, - говорит Сян. - Это дает им информацию, необходимую для оценки распределения угла наклона листьев для каждого ряда растений. Это, в свою очередь, может помочь им определить генетические линии, обладающие желательными или нежелательными признаками".

Чтобы проверить точность AngleNet, исследователи сравнили измерения угла наклона листьев, выполненные роботом на кукурузном поле, с измерениями угла наклона листьев, выполненными вручную с помощью традиционных методов.

"Мы обнаружили, что углы, измеренные AngleNet, были в пределах 5 градусов от углов, измеренных вручную, что вполне соответствует допустимой погрешности для целей селекции растений, - говорит Сян. - В конечном счете, наша цель - помочь ускорить исследования в области селекции растений, которые позволят повысить урожайность".

Статья опубликована в в журнале Journal of Field Robotics.

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/kolesnyi-robot-izmeryaet-ugol-naklona-listev-chtoby-pomoch-vyvesti-luchshie-sorta-kukuruzy

Saildrone завершает картографическую миссию вокруг Алеутских островов

В июле прошлого года компания Saildrone запустила один из своих безэкипажных надводных аппаратов (USV) в северную часть Тихого океана, чтобы заполнить пробелы в океанической картографии вокруг Алеутских островов, а также у побережья Калифорнии.

Несмотря на одну из крупнейших в мире исключительных экономических зон, воды вокруг США, как сообщается, в основном "не нанесены на карту, не наблюдались и не исследовались". Картирование морского дна исследовательскими судами с экипажем может оказаться сложной, дорогостоящей и трудоемкой задачей, и именно здесь могут помочь разработки компании Saildrone.

Ранее, в 2018 году разработанный компанией аппарат Explorer, длиной 7 м, привлек к себе много внимания, когда исследовал ураганы в Атлантике и записывал кадры изнутри урагана Sam. В миссии на Аляске была использована более крупная модель USV.

Surveyor SD 1200 отправился из штаб-квартиры Saildrone в Аламеде, Калифорния, в июле 2022 года, чтобы приступить к многомесячному океаническому картографированию и сбору экологических данных в одном из самых отдаленных и малоизученных регионов ИЭЗ США.

Длина судна составляет 20 м, а высота крыла 13 м, которое обеспечивает среднюю скорость в 5 узлов. На борту имеется вспомогательная дизельная система мощностью 78 л.с., при необходимости судно может разгоняться до 10 узлов. На корпусе аппарата также расположены фотоэлектрические панели для питания электроники и приборов, предназначенных для сбора акустических, океанографических и метеорологических данных.

Во время миссии SD 1200 также использовалась технология Monterey Bay Aquarium Research Institute для взятия проб ДНК из окружающей среды (эДНК). Оснащенный обработчиком образцов окружающей среды (ESP), который обеспечивает сбор и анализ проб воды из подповерхностных слоев in situ, аппарат смог собрать важные сведения о морском биоразнообразии и здоровье океана по генетическим "отпечаткам пальцев".

К октябрю SD 1200, преодолевая 35-узловые ветры и волны более 5 метров, SD 1200 нанес на карту 16,524 кв. км ранее неизведанного морского дна вокруг Алеутских островов в течение 52 дней. После чего USV направили на картографирование района у побережья Калифорнии, где он успешно собрал данные на площади 29 720 кв. км и обнаружил неизвестную ранее подводную гору высотой 1 000 м.

"Surveyor открывает новые и захватывающие возможности для исследования и картографирования океана, - сказал вице-президент по картографии океана компании Saildrone Брайан Коннон. - Картографирование на Алеутских островах не является тривиальной задачей, и условия там могут быть суровыми в любое время года. Surveyor выдержал штормы, собрал батиметрию высокого разрешения и не подверг риску ни одного человека. Эта миссия доказывает, что USV с большим запасом хода являются жизнеспособным вариантом для достижения целей Национальной стратегии картирования, исследования и определения характеристик океана. Это будущее картирования океана".

Проект с участием нескольких партнеров финансировался в основном Национальным управлением океанических и атмосферных исследований (NOAA) и Бюро по управлению океанической энергией, а управление операциями в море осуществлялось сотрудниками NOAA по исследованию океана и Центром прибрежного и океанического картирования Университета Нью-Гэмпшира.

После обработки данных, полученных в ходе миссии на Алеутских островах, они будут размещены в открытом доступе на портале NOAA, а также будут использованы для оптимизации целей погружения для будущих экспедиций в этот район судна NOAA Okeanos Explorer.

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/saildrone-zavershaet-kartograficheskuyu-missiyu-vokrug-aleutskih-ostrovov

Шанхайский стартап Hypershell представил портативный экзоскелет для туристов

Hypershell разработал экзоскелетную платформу Omega, своего рода Power Bank для человека. В отличие от конкурентов, представленных на рынке, портативный экзоскелет весом 2 кг можно сложить и пристегнуть к рюкзаку. Таким образом, пользователи могут носить его на протяжении всего путешествия и экипироваться на особо сложных этапах пути.

Хотя лишние 2 кг это много для похода, стартап утверждает, что Omega это компенсирует. Устройство для нижней части тела регулируется по размеру, чтобы соответствовать параметрам пользователя, а затем с помощью встроенного синхронного двигателя мощностью 1 л.с. (800 Вт) с постоянными магнитами обеспечивает вспомогательную поддержку, которая компенсирует до 30 кг веса. Пользователь ощущает меньший вес от любого груза, который он несет, и может легче ходить, бегать или карабкаться, помогая экономить энергию. Экзоскелет поддерживает скорость бега до 20 км/ч, обеспечивая запас хода до 25 км на одном заряде аккумулятора.

Hypershell Omega имеет один активный и восемь пассивных суставов для плавного, неограниченного движения. Для отслеживания крутящего момента, положения и силы в нем используется мультисенсорная архитектура, которая отслеживает движение ног и моделирует походку пользователя за миллисекунды с помощью двух встроенных процессоров. Затем устройство настраивает мощность двигателя в девяти различных режимах, включая ходьбу, бег, подъем на холм и езду на велосипеде. "Гиперрежим" обеспечивает мгновенный доступ к максимальной мощности системы при нажатии кнопки. Система искусственного интеллекта предсказывает следующий шаг человека и плавно подбирает вспомогательный режим, со временем обучаясь и адаптируясь к пользователю для более интуитивного управления.

Этот экзоскелет кажется наиболее полезным для многодневных походов с рюкзаком, в отличие от коротких дневных походов, но он ограничен быстрой разрядкой аккумуляторов. Hypershell пытается обойти эту проблему, снабдив экзоскелет двумя литиевыми аккумуляторами с возможностью быстрой замены. Пользователи могут носить с собой дополнительные батареи и менять их по мере необходимости, если только они готовы носить с собой дополнительные 400 г на каждую пару батарей.

Помимо пеших туристов Hypershell предполагает, что его экзоскелет будет использоваться альпинистами, велосипедистами, а также профессионалами на открытом воздухе, такими как фотографы и поисково-спасательные команды. В обычной жизни Omega может быть одинаково полезен для прогулок по городским улицам или посещения тематических парков.

https://www.youtube.com/watch?v=vDbSlarxb-k

Компания Hypershell пытается наладить производство, предлагая на Kickstarter три различные модели экзоскелетов на базе одной и той же платформы Omega. Базовая модель Hypershell Go, стоимость которой составляет 2339 гонконгских долларов ($299), оснащена менее мощным 400-ваттным двигателем. Стандартная модель Pro обладает вышеописанными характеристиками и начинается с 3 129 гонконгских долларов ($399), а более легкая модель Carbon весом 1,8 кг стоит 6 189 гонконгских долларов ($790). Поставки начнутся в сентябре, если краудфандинговая компания пройдет по плану.

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/shanhaiskii-startap-hypershell-predstavil-portativnyi-ekzoskelet-dlya-turistov