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

ИИ реконструирует последовательности движений животных

Наблюдая за жирафом в дикой природе и отвлёкшись на пару секунд, можно упустить момент когда животное опускает голову и садится. Но что, если наблюдателю интересен именно этот момент? Ученые из Центра перспективных исследований коллективного поведения Констанцского университета нашли способ кодировать позу и внешний вид животного, чтобы показать промежуточные движения, которые статистически вероятно имели место.

Одна из ключевых проблем компьютерного зрения заключается в том, что изображения невероятно сложны. Жираф может принимать чрезвычайно широкий спектр поз. Во время сафари обычно не составляет проблемы пропустить часть последовательности движений, но для изучения коллективного поведения эта информация может быть критически важной. Именно здесь на помощь приходят ученые с разработанной моделью "нейронного кукловода".

"Одна из идей компьютерного зрения заключается в том, чтобы описать очень сложное пространство изображений, закодировав как можно меньше параметров, - объясняет Бастиан Гольдлюке, профессор компьютерного зрения в Констанцском университете. Одним из часто используемых до сих пор представлений является скелет. В новой работе, опубликованной в начале марта в сборнике трудов 16-й Азиатской конференции по компьютерному зрению, Бастиан Гольдлюке и докторанты Урс Вальдманн и Симон Гибенхайн представляют нейросетевую модель, которая позволяет представлять последовательности движений и визуализировать внешний вид животных с любой точки зрения на основе всего нескольких ключевых точек.

"Идея заключалась в том, чтобы иметь возможность предсказывать 3D ключевые точки, а также отслеживать их независимо от текстуры, - говорит докторант Урс Вальдманн. - Поэтому мы создали систему ИИ, которая предсказывает силуэтные изображения с любого ракурса камеры на основе 3D ключевых точек". Обратный процесс также позволяет определить скелетные точки по силуэтным изображениям. На основе ключевых точек система ИИ способна рассчитать промежуточные движения, которые статистически вероятны. Использование индивидуального силуэта может быть важным.

В частности, эта модель находит применение в биологии: "В кластере "Центр перспективных исследований коллективного поведения" мы видим, что отслеживаются многие виды животных, и в этом контексте также необходимо прогнозировать позы", - говорит Вальдманн.

Команда начала с предсказания силуэтных движений людей, голубей, жирафов и коров. Люди часто используются в качестве тестовых примеров в информатике, отмечает Вальдманн. Его коллеги из Кластера передового опыта работают с голубями. Однако их тонкие когти представляют собой настоящую проблему. Для коров имелись хорошие модельные данные, а чрезвычайно длинная шея жирафа стала вызовом для ученых. Команда создала силуэты на основе нескольких ключевых точек - всего от 19 до 33.

https://www.youtube.com/watch?v=n-gFLg3YWAg

Отмечается, что "нейронный кукловод" готов к применению в реальном мире. Долгосрочной целью проекта является обучение модели на как можно большем количестве видов диких животных, чтобы получить новое представление о их поведении.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-rekonstruiruet-posledovatelnosti-dvizhenii-zhivotnyh

Ученые из CMU разработали самовосстанавливающийся электропроводящий гель для мягких роботов

Для того чтобы полностью раскрыть свой потенциал, мягкие роботизированные устройства не могут состоять только из жестких электронных компонентов, заключенных в мягкую резину. В этом может помочь новый материал, который является мягким, самовосстанавливающимся и электропроводящим.

Разработанный группой ученых из Университета Карнеги-Меллона, материал состоит из желатиновой основы из поливинилового спирта и бората натрия, в которую встроены микрочастицы серебра и капли жидкого металла на основе галлия. Кроме того, в него добавлен этиленгликоль для предотвращения высыхания.

Материал не только способен проводить электрический ток, но и может быть растянут на 400% без разрыва. Кроме того, если кусок материала разрезать на две части, он может механически и электрически соединиться обратно.

В ходе испытаний полоска материала была использована для подключения батареи к двигателю на внешней стороне мягкого тела робота-улитки. Когда полоска была разрезана до конца (при этом два отрезанных конца все еще касались друг друга), скорость улитки упала более чем на 50%. После того как концы "зажили", скорость увеличилась до 68% от первоначальной.

В другом испытании две полоски геля сначала использовались для передачи электрического тока к двигателю игрушечного автомобиля. Затем ученые вырезали части из середины обеих полосок, соединили обрезанные концы полосок вместе, чтобы возобновить питание мотора, и использовали две вырезанные части для питания светодиода на крыше автомобиля.

Наконец, небольшие кусочки материала были использованы вместо традиционных жестких электродов для получения показаний электромиографии (ЭМГ) с различных участков тела добровольца.

"Вместо того, чтобы подключать электроды для биомониторинга к аппаратуре, установленной на тележке, наш гель можно использовать в качестве биоэлектрода, который напрямую взаимодействует с электроникой, установленной на теле, и может собирать информацию и передавать ее по беспроводной связи, - говорит ведущий ученый, профессор Кармель Маджиди. - Было бы интересно увидеть роботов с мягким телом, используемых для мониторинга труднодоступных мест - будь то улитка, которая может следить за качеством воды, или слизень, который может ползать по нашим домам в поисках плесени".

https://www.youtube.com/watch?v=HOK_926dkfM&t=30s

Статья об исследовании была опубликована в журнале Nature Electronics.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/uchenye-iz-cmu-razrabotali-samovosstanavlivayuschiisya-elektroprovodyaschii-gel-dlya-myagkih-robotov

В MIT представили универсальную роботизированную систему WORMS для помощи астронавтам

Если астронавты в будущем начнут строить постоянную базу на Луне им понадобится помощь. Потенциально роботы могли бы выполнять тяжелую работу по прокладке кабелей, установке солнечных батарей, возведению вышек связи и строительству жилищ. Но если каждый робот будет предназначен для решения определенной задачи, лунная база будет переполнена парком машин, каждая из которых будет иметь свои уникальные запчасти и протоколы.

Группа инженеров Массачусетского технологического института (MIT) разработала набор универсальных робототехнических деталей, которые астронавт сможет легко смешивать и подбирать для быстрого создания различных роботов, подходящих для выполнения различных миссий на Луне. После завершения одной миссии робот может быть разобран, а его детали использованы для создания нового робота для выполнения другой задачи.

Команда назвала систему WORMS (аббр. Walking Oligomeric Robotic Mobility System). Части системы включают в себя роботизированные конечности, вдохновленные червями, которые астронавт может легко закрепить на базе, и которые работают вместе как шагающий робот. В зависимости от миссии, части могут быть сконфигурированы для создания, например, больших "вьючных" роботов, способных переносить тяжелые солнечные батареи. Те же детали могут быть переконфигурированы в шестиногих роботов-пауков, которых можно использовать для исследования Луны.

"Можно представить себе сарай на Луне с полками для WORMS, - говорит руководитель группы Джордж Лордос, кандидат наук и преподаватель кафедры аэронавтики и астронавтики Массачусетского технологического института. - Астронавты могли бы пойти в сарай, выбрать нужные им части вместе с подходящими датчиками и инструментами, скрепить все вместе, а затем разобрать, чтобы сделать нового. Эта конструкция гибкая, устойчивая и экономически эффективная".

Команда Лордоса построила и продемонстрировала шестиногого робота WORMS. На прошлой неделе они представили свои результаты на Аэрокосмической конференции IEEE, где получили награду за лучший доклад.

WORMS был задуман в 2022 году в рамках студенческого конкурса NASA BIG Idea Challenge. Перед студентами была поставлена задача разработать роботизированные системы, способные передвигаться по экстремальной местности без использования колес.

В пресс-релизе MIT сообщается, что студенты черпали вдохновение у животных и в ходе первоначального мозгового штурма команда отметила, что некоторые животные могут концептуально подходить для выполнения конкретных миссий. Например, "паук может спуститься вниз и исследовать лунную лавовую трубку, слоны могут нести тяжелое оборудование, поддерживая друг друга на крутом склоне, а коза, привязанная к быку, может помочь вести более крупное животное вверх по склону холма при транспортировке массива солнечных батарей".

Команда разработала ПО, которое может быть адаптировано для координации нескольких частей системы WORMS. В качестве доказательства концепции команда построила шестиногого робота размером с тележку. В лаборатории они показали, что после сборки независимые конечности робота работают, чтобы ходить по ровной поверхности. Команда также показала, что может быстро собирать и разбирать робота в полевых условиях, в калифорнийской пустыне.

https://www.youtube.com/watch?v=U72lmSXEVkM

В первом поколении каждая конечность робота WORMS имеет длину около 1 метра и весит около 9 кг. В условиях лунной гравитации каждая конечность будет весить около 1,4 кг, что позволит астронавту легко справиться со сборкой или разборкой робота. Также Команда разработала спецификации для более крупного поколения с более длинными и немного более тяжелыми конечностями.

https://robogeek.ru/kosmicheskie-roboty/v-mit-predstavili-universalnuyu-robotizirovannuyu-sistemu-worms-dlya-pomoschi-astronavtam

Zipline представляет новую автономную систему для доставки товаров на дом

Компания Zipline, основанная в 2011 году, занимается разработкой, производством и эксплуатацией автономных дронов, которые доставляют различные товары в отдаленные районы. Беспилотная служба компании наиболее известна своими услугами по срочной доставке медицинских препаратов в отдаленные районы Африки. Вчера компания анонсировала свою новую систему Platform 2 (P2) для автономной доставки к домам в городах и пригородах.

В пресс-релизе компании заявляется, что их платформа нового поколения для доставки на дом практически бесшумна и, как ожидается, будет до 7 раз быстрее, чем традиционная автомобильная доставка, выполняя доставку на расстояние 16 км примерно за 10 минут. А также то, что они спроектировали стыковочное и зарядное оборудование таким образом, чтобы оно занимало мало места и могло быть прикреплено к любому зданию или установлено как отдельно стоящая конструкция. Клиенты могут делать заказы по требованию или планировать точное время доставки посылки, вплоть до секунды.

Отправитель размещает груз внутрь дроида, который представляет из себя контейнер с закрытым пропеллером в хвостовой части. На стыковочном узле дроид загружается в одного из беспилотников P2 Zip eVTOL компании Zipline. После чего он отправляется в полет по адресу назначения, все время оставаясь на высоте не менее 91 м. Как только беспилотник достигает места назначения, он зависает на месте опуская дроида с помощью лебедки.

Используя камеру, направленную вниз, и другие бортовые датчики, дроид может определить целевую зону приземления, например, ступеньки перед домом. Пропеллер обеспечивает точное приземление в эту точку, компенсируя такие факторы, как поперечный ветер. Когда дроид приземляется, получатель открывает люк и забирает свою посылку, после чего дроид возвращается на лебедке к беспилотнику.

Следует отметить, что система ограничена грузами весом не более 3,6 кг, а радиус обслуживания беспилотников составляет 16 км. При этом, если они летят от одной погрузочной станции к другой, где можно подзарядить аккумулятор, радиус действия увеличивается до 39 км.

Ряд корпоративных клиентов уже подписались на эту услугу. Michigan Medicine, MultiCare Health System и Intermountain Health в Солт-Лейк-Сити планируют использовать его для доставки рецептов. Правительство Руанды планирует использовать его для доставки в дома, гостиницы и медицинские учреждения. Сеть продуктовых магазинов Sweetgreen также планирует использовать сервис для доставки продуктов питания на дом покупателям.

https://www.youtube.com/watch?v=affJ1CesKP4

Zipline планирует провести в этом году масштабные летные испытания, включающие более 10 000 испытательных полетов с использованием около 100 беспилотников. Первое развертывание P2 для клиентов последует вскоре после этого.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/zipline-predstavlyaet-novuyu-avtonomnuyu-sistemu-dlya-dostavki-tovarov-na-dom

Исследование взаимодействия людей и роботов на примере роботизированных мусорных баков

Самое интересное в простых роботах то, что они побуждают человека проецировать на них свои потребности и желания, позволяя нам сделать большую часть тяжелой работы по взаимодействию человека и робота (HRI). В докладе, представленном на конференции HRI 2023, исследователи из Корнелльского университа изучили, что происходит, когда случайные незнакомцы взаимодействуют с парой роботизированных мусорных баков в Нью-Йорке.

Это стандартные 32-галлоновые баки, которые можно встретить на улицах города, закрепленные на перепроектированных ховербордах в которых стандартная плата была заменена на ODrive V3.6 к которой подключили Raspberry Pi 4. Роли роботов были разграничены с помощью стандартной муниципальной цветовой схемы: синий - для переработки, серый - для свалки.

Интересно то, как много человеко-машинного взаимодействия происходит вокруг этих роботов, которые, по сути, не имеют явных функций HRI, поскольку это буквально мусорные баки на колесах. На видео отмечается, они управляются дистанционно людьми, поэтому большая часть демонстрируемой ими экспрессии, основанной на движении, вероятно, исходит от человека, независимо от того намеренно это или нет. Эти роботы с дистанционным управлением двигаются совсем не так, как автономные мобильные роботы, которые выполняют медленные движения по предсказуемой траекториям.

Одна из особенностей, которую обнаружили исследователи, заключается в том, что люди, по-видимому, не очень доверяют автономности, ассоциируя ее с плохой навигацией и социальными ошибками. Другими словами, люди чаще думали, что робот управляется компьютером, если видели, как он застревает, натыкается на препятствия или игнорирует попытки людей привлечь его внимание к себе.

Первоначально они столкнулись с этим мнением, когда менее опытный водитель робота экспериментировал с управлением, активно перемещая робота по странным траекториям. Наблюдатель неподалеку утверждал, что робот "должно быть автономный. Он ведет себя слишком странно, чтобы им управлял человек".

Из-за неоднородной поверхности тротуара роботы иногда застревали. Люди охотно помогали роботам, когда те попадали в беду. Некоторые наблюдатели активно двигали стулья и препятствия, чтобы расчистить путь для роботов. Более того, люди интерпретировали покачивающиеся взад-вперед движения, как будто роботы кивают и соглашаются с ними, даже если такие движения были вызваны просто неровностями поверхности.

Еще один интересный момент - это то, что люди думают, что роботы хотят, чтобы их "накормили" мусором и чувствовали себя в некотором роде обязанными дать им что-нибудь. Когда робот проходил мимо и остановился возле одной и той же женщины во второй раз, она сказала: "Наверное, он знает, что я сижу здесь уже достаточно долго, и я должна ему что-то дать". Некоторые люди даже находили повод для того, чтобы генерировать мусор для "удовлетворения" мусорного бака, роясь в пакете или подбирая мусор с тротуара.

В одной из предыдущих работ по теме HRI немного подробнее описано, к чему это приводит: оказывается, что люди естественным образом приписывают внутреннюю мотивацию (или желание удовлетворить какую-то потребность) поведению робота, и эта ментальная модель побуждает их взаимодействовать с роботом в социальном плане, "кормя" его или ожидая ответной социальной благодарности. Интересно, что роль, отводимая роботу сторонними наблюдателями, напоминает роль попрошайки, когда робот просит подаяние и ожидает благодарности за пожертвования. Это резко контрастирует с человеческими аналогами, где они предлагают помощь, а от принимающего ее прохожего ожидают благодарность.

https://www.youtube.com/watch?v=pS5ptE2USSo

Доклад "Trash Barrel Robots in the City" представлен на этой неделе на HRI 2023 в Стокгольме, Швеция.

https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/issledovanie-vzaimodeistviya-cheloveka-i-robota-na-primere-robotizirovannyh-musornyh-bachkov