Роботизированная рука манипулирует различными объектами используя только сенсорное восприятие
Инженеры Колумбийского университета разработали роботизированную руку, объединяющую развитое чувство осязания с алгоритмами машинного обучения, которая не полагается на зрение для манипулирования объектами. В пресс-релизе университета указывается, что это схоже с тем, как человек использует пульт телевизора в темной комнате, опираясь только на осязания.
В качестве демонстрации команда выбрала сложную манипуляционную задачу: выполнение поворота захваченного в руку предмета неровной формы при постоянном удержании предмета в надежном положении. Это сложная задача, поскольку она требует постоянного изменения положения пальцев при одновременном удержания объекта. Рука не только смогла выполнить эту задачу, но и сделала это без какой-либо визуальной обратной связи, основываясь исключительно на сенсорном восприятии.
Помимо высокого уровня ловкости, рука работала без каких-либо внешних камер, поэтому она не подвержена влиянию освещения, окклюзии и другим подобным проблемам. А тот факт, что рука не полагается на компьютерное зрение при манипулировании объектами, означает, что она может делать это в очень сложных условиях освещения и даже может работать даже в темноте.
"Хотя наша демонстрация была проведена в рамках экспериментальной задачи, призванной проиллюстрировать возможности руки, мы считаем, что такой уровень ловкости откроет совершенно новые возможности для манипулирования роботами в реальном мире, - сказал Матей Чокарли, доцент факультетов машиностроения и компьютерных наук. - Некоторые из самых непосредственных применений могут быть связаны с логистикой и транспортировкой материалов, помогая облегчить проблемы цепочки поставок, подобные тем, что мучают нашу экономику в последние годы, а также с передовым производством и сборкой на заводах".
Исследователи спроектировали и построили руку робота с пятью пальцами и 15 независимо приводимыми в действие суставами. Каждый палец был оснащен технологией сенсорного восприятия, разработанной командой. Следующим шагом стало тестирование способности тактильной руки выполнять сложные манипуляционные задачи. Для этого они использовали новые методы моторного обучения, или способности робота осваивать новые физические задачи с помощью практики. В частности, они использовали метод глубокого обучения с подкреплением, дополненный новыми алгоритмами, которые они разработали для эффективного исследования возможных стратегий.
Входные данные для алгоритмов обучения моторики состояли исключительно из тактильных и проприоцептивных данных команды. Благодаря современным симуляторам и процессорам, используя симуляцию в качестве тренировочной площадки, робот прошел около года практики за несколько часов реального времени. Затем исследователи перенесли этот навык манипулирования, отработанный в симуляции, на реальную руку робота, которая смогла достичь того уровня ловкости, на который рассчитывала команда. Чокарли отметил, что "основной целью в этой области остается домашняя ассистивная робототехника, что является окончательным испытательным полигоном для реальной ловкости рук. В данном исследовании мы показали, что руки робота могут быть очень ловкими только на основе сенсорного восприятия. Когда мы добавим к осязанию визуальную обратную связь, мы надеемся, что сможем достичь еще большей ловкости и в один прекрасный день приблизиться к воспроизведению возможностей человеческой руки".
https://www.youtube.com/watch?v=mYlc_OWgkyI
Статья "Sampling-based Exploration for Reinforcement Learning of Dexterous Manipulation" принята к публикации на конференции Robotics: Science and Systems Conference (Тэгу, Южная Корея, 10-14 июля 2023).
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/robotizirovannaya-ruka-manipuliruet-razlichnymi-obektami-ispolzuya-tolko-sensornoe-vospriyatie
Инженеры Колумбийского университета разработали роботизированную руку, объединяющую развитое чувство осязания с алгоритмами машинного обучения, которая не полагается на зрение для манипулирования объектами. В пресс-релизе университета указывается, что это схоже с тем, как человек использует пульт телевизора в темной комнате, опираясь только на осязания.
В качестве демонстрации команда выбрала сложную манипуляционную задачу: выполнение поворота захваченного в руку предмета неровной формы при постоянном удержании предмета в надежном положении. Это сложная задача, поскольку она требует постоянного изменения положения пальцев при одновременном удержания объекта. Рука не только смогла выполнить эту задачу, но и сделала это без какой-либо визуальной обратной связи, основываясь исключительно на сенсорном восприятии.
Помимо высокого уровня ловкости, рука работала без каких-либо внешних камер, поэтому она не подвержена влиянию освещения, окклюзии и другим подобным проблемам. А тот факт, что рука не полагается на компьютерное зрение при манипулировании объектами, означает, что она может делать это в очень сложных условиях освещения и даже может работать даже в темноте.
"Хотя наша демонстрация была проведена в рамках экспериментальной задачи, призванной проиллюстрировать возможности руки, мы считаем, что такой уровень ловкости откроет совершенно новые возможности для манипулирования роботами в реальном мире, - сказал Матей Чокарли, доцент факультетов машиностроения и компьютерных наук. - Некоторые из самых непосредственных применений могут быть связаны с логистикой и транспортировкой материалов, помогая облегчить проблемы цепочки поставок, подобные тем, что мучают нашу экономику в последние годы, а также с передовым производством и сборкой на заводах".
Исследователи спроектировали и построили руку робота с пятью пальцами и 15 независимо приводимыми в действие суставами. Каждый палец был оснащен технологией сенсорного восприятия, разработанной командой. Следующим шагом стало тестирование способности тактильной руки выполнять сложные манипуляционные задачи. Для этого они использовали новые методы моторного обучения, или способности робота осваивать новые физические задачи с помощью практики. В частности, они использовали метод глубокого обучения с подкреплением, дополненный новыми алгоритмами, которые они разработали для эффективного исследования возможных стратегий.
Входные данные для алгоритмов обучения моторики состояли исключительно из тактильных и проприоцептивных данных команды. Благодаря современным симуляторам и процессорам, используя симуляцию в качестве тренировочной площадки, робот прошел около года практики за несколько часов реального времени. Затем исследователи перенесли этот навык манипулирования, отработанный в симуляции, на реальную руку робота, которая смогла достичь того уровня ловкости, на который рассчитывала команда. Чокарли отметил, что "основной целью в этой области остается домашняя ассистивная робототехника, что является окончательным испытательным полигоном для реальной ловкости рук. В данном исследовании мы показали, что руки робота могут быть очень ловкими только на основе сенсорного восприятия. Когда мы добавим к осязанию визуальную обратную связь, мы надеемся, что сможем достичь еще большей ловкости и в один прекрасный день приблизиться к воспроизведению возможностей человеческой руки".
https://www.youtube.com/watch?v=mYlc_OWgkyI
Статья "Sampling-based Exploration for Reinforcement Learning of Dexterous Manipulation" принята к публикации на конференции Robotics: Science and Systems Conference (Тэгу, Южная Корея, 10-14 июля 2023).
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/robotizirovannaya-ruka-manipuliruet-razlichnymi-obektami-ispolzuya-tolko-sensornoe-vospriyatie
YouTube
Dexterous Manipulation with Tactile Fingers
Researchers at Columbia Engineering demonstrate a highly dexterous robot hand that combines an advanced sense of touch with motor learning algorithms in order to achieve a high level of dexterity. As a demonstration of skill, the team chose a difficult manipulation…
Платформа с открытым исходным кодом моделирует дикую природу для разработчиков мягких роботов
С тех пор как в 2008 году был принят термин "мягкая робототехника", инженеры в этой области создали большое количество разнообразных гибких машин. Один из источников вдохновения для создания подобных роботов то, как двигаются животные в дикой природе.
Группа исследователей MIT разработали SoftZoo - платформу, вдохновленную биологическими факторами, которая позволяет инженерам совместно проектировать мягких роботов. Эта платформа оптимизирует алгоритмы и дизайн, она определяет, как будет выглядеть робот, и систему управления, которая обеспечивает движение роботов.
В платформе представлены трехмерные модели животных (панда, тюлень, акула, касатка, рыба, гусеница), которые могут имитировать задачи мягкой робототехники, такие как локомоция, маневренный поворот и следование по пути в различных средах. Будь то снег, пустыня, глина или вода, платформа демонстрирует компромиссы в производительности различных конструкций на разных участках местности.
"Наша структура может помочь пользователям найти наилучшую конфигурацию для формы робота, позволяя им разрабатывать алгоритмы мягкой робототехники, которые могут делать много разных вещей, - говорит аспирант MIT Цун-Хсуан Ванг, сотрудник Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL), который является ведущим исследователем проекта. - По сути, это помогает нам понять лучшие стратегии взаимодействия роботов с окружающей средой".
SoftZoo является более комплексной, чем аналогичные платформы, которые уже моделируют дизайн и управление, потому что она моделирует движение, реагирующее на физические особенности различных биомов. Универсальность платформы обеспечивается мультифизическим движком, который позволяет моделировать несколько аспектов физической системы одновременно, например, тюленя, поворачивающего на льду, или гусеницу, передвигающуюся по болотистой местности. Этот движок оптимизирует совместное проектирование, сокращая количество зачастую дорогостоящих симуляций, необходимых для решения задач вычислительного управления и проектирования.
Способность системы моделировать взаимодействие с различной местностью иллюстрирует важность морфологии - отрасли биологии, изучающей формы, размеры и формы различных организмов. В зависимости от окружающей среды, некоторые биологические структуры являются более оптимальными, чем другие, подобно сравнению чертежей машин, выполняющих схожие задачи.
Ранее роботы с трудом ориентировались в захламленной среде, поскольку их тела не соответствовали окружающей обстановке. В пресс-релизе MIT утверждается, что с помощью SoftZoo конструкторы могут разрабатывать мозг и тело робота одновременно, совместно оптимизируя наземные и водные машины, делая их более осознанными и специализированными. С более высоким поведенческим и морфологическим интеллектом роботы могли бы стать более полезными для выполнения спасательных миссий и проведения исследований. Например, если человек пропал во время наводнения, робот сможет более эффективно преодолевать водные просторы, поскольку он был оптимизирован с использованием методов, продемонстрированных на платформе SotftZoo.
"SoftZoo обеспечивает моделирование с открытым исходным кодом для разработчиков мягких роботов, помогая им создавать реальных роботов намного проще и гибче, ускоряя возможности машин по передвижению в различных средах", - добавляет соавтор исследования Чуань Ган, научный сотрудник лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson.
Результаты исследования команды будут представлены на днях на конференции ICLR 2023.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/platforma-s-otkrytym-ishodnym-kodom-modeliruet-dikuyu-prirodu-dlya-razrabotchikov-myagkih-robotov
С тех пор как в 2008 году был принят термин "мягкая робототехника", инженеры в этой области создали большое количество разнообразных гибких машин. Один из источников вдохновения для создания подобных роботов то, как двигаются животные в дикой природе.
Группа исследователей MIT разработали SoftZoo - платформу, вдохновленную биологическими факторами, которая позволяет инженерам совместно проектировать мягких роботов. Эта платформа оптимизирует алгоритмы и дизайн, она определяет, как будет выглядеть робот, и систему управления, которая обеспечивает движение роботов.
В платформе представлены трехмерные модели животных (панда, тюлень, акула, касатка, рыба, гусеница), которые могут имитировать задачи мягкой робототехники, такие как локомоция, маневренный поворот и следование по пути в различных средах. Будь то снег, пустыня, глина или вода, платформа демонстрирует компромиссы в производительности различных конструкций на разных участках местности.
"Наша структура может помочь пользователям найти наилучшую конфигурацию для формы робота, позволяя им разрабатывать алгоритмы мягкой робототехники, которые могут делать много разных вещей, - говорит аспирант MIT Цун-Хсуан Ванг, сотрудник Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL), который является ведущим исследователем проекта. - По сути, это помогает нам понять лучшие стратегии взаимодействия роботов с окружающей средой".
SoftZoo является более комплексной, чем аналогичные платформы, которые уже моделируют дизайн и управление, потому что она моделирует движение, реагирующее на физические особенности различных биомов. Универсальность платформы обеспечивается мультифизическим движком, который позволяет моделировать несколько аспектов физической системы одновременно, например, тюленя, поворачивающего на льду, или гусеницу, передвигающуюся по болотистой местности. Этот движок оптимизирует совместное проектирование, сокращая количество зачастую дорогостоящих симуляций, необходимых для решения задач вычислительного управления и проектирования.
Способность системы моделировать взаимодействие с различной местностью иллюстрирует важность морфологии - отрасли биологии, изучающей формы, размеры и формы различных организмов. В зависимости от окружающей среды, некоторые биологические структуры являются более оптимальными, чем другие, подобно сравнению чертежей машин, выполняющих схожие задачи.
Ранее роботы с трудом ориентировались в захламленной среде, поскольку их тела не соответствовали окружающей обстановке. В пресс-релизе MIT утверждается, что с помощью SoftZoo конструкторы могут разрабатывать мозг и тело робота одновременно, совместно оптимизируя наземные и водные машины, делая их более осознанными и специализированными. С более высоким поведенческим и морфологическим интеллектом роботы могли бы стать более полезными для выполнения спасательных миссий и проведения исследований. Например, если человек пропал во время наводнения, робот сможет более эффективно преодолевать водные просторы, поскольку он был оптимизирован с использованием методов, продемонстрированных на платформе SotftZoo.
"SoftZoo обеспечивает моделирование с открытым исходным кодом для разработчиков мягких роботов, помогая им создавать реальных роботов намного проще и гибче, ускоряя возможности машин по передвижению в различных средах", - добавляет соавтор исследования Чуань Ган, научный сотрудник лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson.
Результаты исследования команды будут представлены на днях на конференции ICLR 2023.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/platforma-s-otkrytym-ishodnym-kodom-modeliruet-dikuyu-prirodu-dlya-razrabotchikov-myagkih-robotov
Google
SoftZoo
While significant research progress has been made in robot learning for control, unique challenges arise when simultaneously co-optimizing morphology. Existing work has typically been tailored for particular environments or representations. In order to more…
Новая искусственная кожа на основе гидрогеля с возможностью тактильного восприятия
На протяжении десятилетий робототехники пытались создать роботов, которые были бы похожи на человека, как по внешнему виду, так и по своим возможностям. Последние технологические достижения открыли новые возможности для создания человекоподобных роботизированных систем, например, за счет внедрения более совершенных датчиков и мягкой искусственной кожи.
Исследователи из лаборатории Bio-Inspired Robotics Кембриджского университета недавно создали новую кожу на основе гидрогеля, которая может позволить роботам искусственно воспроизводить человеческое чувство осязания. Эта высокорастяжимая кожа, представленная в статье, опубликованной в журнале Materials Today Electronics, воссоздает тактильные стимулы с помощью серии электродов и вычислительного подхода, не требующего моделирования.
"В последнее время исследователи всего мира интересуются тем, как можно изготовить роботов из гибких материалов, - говорит Дэвид Хардман, один из исследователей. - Такие мягкие роботы более безопасны в работе, не повреждают предметы, с которыми взаимодействуют, и могут выполнять задачи, которые очень сложны для традиционных роботов. Однако, чтобы получить все преимущества, все компоненты робота должны быть мягкими, включая все датчики".
Черпая вдохновение в человеческой коже, Хардман и его коллеги задались целью создать растягивающийся сенсорный материал, который мог бы обнаруживать любые повреждения, чувствовать предметы или прикосновения человека. Созданная ими искусственная кожа основана на гидрогеле в сочетании с аппаратной системой на основе электродов.
"Мы используем специально разработанный гидрогель со встроенными датчиками в качестве основы нашей кожи, поскольку он является биоразлагаемым, настраиваемым и очень растяжимым, - объяснил Хардман. - Мы соединяем его с аппаратным обеспечением электроимпедансной томографии (ЭИТ), которое использует электроды на краю кожи для подачи тока и измерения напряжения, что дает нам информацию о состоянии кожи. Используя эти напряжения, мы пытаемся определить, где к коже прикасались или где она была повреждена".
Вместо того чтобы анализировать данные, собранные электродами, с помощью обычной архитектуры на основе нейронных сетей, как это делают большинство существующих искусственных кож, Хардман и его коллеги создали карты деформации для своей системы на основе гидрогеля, используя небольшое количество реальных данных.
"Сочетание технологий ЭИТ с функциональными сенсорами кожи приводит к возникновению ряда проблем, которые очень трудно решить с помощью чисто математических подходов, - говорит Хардман. - Мы представили способ значительно упростить эту задачу, включив в наши расчеты небольшое количество реальных данных. Благодаря этому мы можем приступить к решению задач, которые немыслимы при аналитическом подходе, добавив мягкие тактильные датчики по всей поверхности наших роботов".
На данный момент Хардман и его коллеги проверили потенциал своей кожи на основе гидрогеля для трех реальных приложений, а именно для обнаружения или локализации повреждений, мониторинга окружающей среды и распознавания различных тактильных стимулов. Их система хорошо справилась со всеми этими тремя задачами, что позволяет предположить, что ее можно использовать для расширения возможностей мягких роботизированных систем, предназначенных для решения различных задач.
"В настоящее время мы работаем над улучшением формы и размера кожи, чтобы ее можно было использовать для восприятия гораздо более сложных стимулов, - добавил Хардман. - Например, если бы кожа была наложена на роботизированную руку, мы бы хотели, чтобы она не только чувствовала место и силу прикосновения к коже, но и положение каждого пальца, а также то, была ли рука повреждена".
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/novaya-iskusstvennaya-kozha-na-osnove-gidrogelya-s-vozmozhnostyu-taktilnogo-vospriyatiya
На протяжении десятилетий робототехники пытались создать роботов, которые были бы похожи на человека, как по внешнему виду, так и по своим возможностям. Последние технологические достижения открыли новые возможности для создания человекоподобных роботизированных систем, например, за счет внедрения более совершенных датчиков и мягкой искусственной кожи.
Исследователи из лаборатории Bio-Inspired Robotics Кембриджского университета недавно создали новую кожу на основе гидрогеля, которая может позволить роботам искусственно воспроизводить человеческое чувство осязания. Эта высокорастяжимая кожа, представленная в статье, опубликованной в журнале Materials Today Electronics, воссоздает тактильные стимулы с помощью серии электродов и вычислительного подхода, не требующего моделирования.
"В последнее время исследователи всего мира интересуются тем, как можно изготовить роботов из гибких материалов, - говорит Дэвид Хардман, один из исследователей. - Такие мягкие роботы более безопасны в работе, не повреждают предметы, с которыми взаимодействуют, и могут выполнять задачи, которые очень сложны для традиционных роботов. Однако, чтобы получить все преимущества, все компоненты робота должны быть мягкими, включая все датчики".
Черпая вдохновение в человеческой коже, Хардман и его коллеги задались целью создать растягивающийся сенсорный материал, который мог бы обнаруживать любые повреждения, чувствовать предметы или прикосновения человека. Созданная ими искусственная кожа основана на гидрогеле в сочетании с аппаратной системой на основе электродов.
"Мы используем специально разработанный гидрогель со встроенными датчиками в качестве основы нашей кожи, поскольку он является биоразлагаемым, настраиваемым и очень растяжимым, - объяснил Хардман. - Мы соединяем его с аппаратным обеспечением электроимпедансной томографии (ЭИТ), которое использует электроды на краю кожи для подачи тока и измерения напряжения, что дает нам информацию о состоянии кожи. Используя эти напряжения, мы пытаемся определить, где к коже прикасались или где она была повреждена".
Вместо того чтобы анализировать данные, собранные электродами, с помощью обычной архитектуры на основе нейронных сетей, как это делают большинство существующих искусственных кож, Хардман и его коллеги создали карты деформации для своей системы на основе гидрогеля, используя небольшое количество реальных данных.
"Сочетание технологий ЭИТ с функциональными сенсорами кожи приводит к возникновению ряда проблем, которые очень трудно решить с помощью чисто математических подходов, - говорит Хардман. - Мы представили способ значительно упростить эту задачу, включив в наши расчеты небольшое количество реальных данных. Благодаря этому мы можем приступить к решению задач, которые немыслимы при аналитическом подходе, добавив мягкие тактильные датчики по всей поверхности наших роботов".
На данный момент Хардман и его коллеги проверили потенциал своей кожи на основе гидрогеля для трех реальных приложений, а именно для обнаружения или локализации повреждений, мониторинга окружающей среды и распознавания различных тактильных стимулов. Их система хорошо справилась со всеми этими тремя задачами, что позволяет предположить, что ее можно использовать для расширения возможностей мягких роботизированных систем, предназначенных для решения различных задач.
"В настоящее время мы работаем над улучшением формы и размера кожи, чтобы ее можно было использовать для восприятия гораздо более сложных стимулов, - добавил Хардман. - Например, если бы кожа была наложена на роботизированную руку, мы бы хотели, чтобы она не только чувствовала место и силу прикосновения к коже, но и положение каждого пальца, а также то, была ли рука повреждена".
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/novaya-iskusstvennaya-kozha-na-osnove-gidrogelya-s-vozmozhnostyu-taktilnogo-vospriyatiya
robogeek.ru
Новая искусственная кожа на основе гидрогеля с возможностью тактильного восприятия
На протяжении десятилетий робототехники пытались создать роботов, которые были бы похожи на человека, как по внешнему виду, так и по своим возможностям. Последние технологические достижения открыли новые возможности для создания человекоподобных роботизированных…
Исследователи Georgia Tech разрабатывают многоногих роботов, способных преодолевать сложные ландшафты
Сороконожки, имея от десятков до сотен ног, могут преодолевать любую местность без остановки. Команда физиков, инженеров и математиков из Технологического института Джорджии заинтересовались, может ли множество конечностей быть полезным для локомоции роботов.
"Когда вы видите бегущую сороконожку, вы, по сути, видите животное, обитающее в мире, который сильно отличается от нашего, - говорит Дэниел Голдман, профессор в Школе физики. - В нашем движении в основном преобладает инерция. Но в мире многоножек, если они перестают шевелить своими частями тела и конечностями, они, по сути, мгновенно перестают двигаться".
Исследователи представили свою работу в статьях "Multilegged Matter Transport: A Framework for Locomotion on Noisy Landscapes" в журнале Science и "Self-Propulsion via Slipping: Frictional Swimming in Multilegged Locomotors" в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Для написания статьи в журнале Science исследователи воспользовались математической теорией связи Клода Шеннона, которая показывает, как надежно передавать сигналы на расстояние, чтобы понять, почему многоногий робот так успешно передвигается. Теория предполагает, что один из способов обеспечить доставку сообщения из пункта А в пункт Б - это не посылать его в виде аналогового сигнала, а разбить его на дискретные цифровые единицы и повторить эти единицы с соответствующим кодом.
"Нас вдохновила эта теория, и мы попытались понять, может ли избыточность быть полезной при транспортировке, - говорит Бакси Чонг, исследователь в области физики. - Итак, мы начали этот проект, чтобы посмотреть, что произойдет, если у робота будет больше ног: 4, 6, 8 и даже 16".
Команда под руководством Чонга разработала теорию, согласно которой добавление пар ног к роботу увеличивает его способность устойчиво перемещаться по сложным поверхностям - эту концепцию они называют пространственной избыточностью. Такая избыточность позволяет ногам робота успешно действовать самостоятельно, не прибегая к помощи датчиков для интерпретации окружающей среды. Если одна нога отказывает, остальные поддерживают движение робота. По сути, он становится надежной системой для транспортировки себя и даже груза из пункта А в пункт Б по сложным ландшафтам.
Чтобы проверить это, команда исследователей, создали несколько пространств, имитирующих непостоянную природную среду. Затем он протестировал робота, каждый раз увеличивая количество ног на две штуки, начиная с 6 и заканчивая 16. По мере увеличения количества ног робот мог более проворно перемещаться по местности, даже без датчиков, как и предсказывала теория. В конце концов, робот был испытан на открытом воздухе на реальной местности, где он смог передвигаться в различных условиях.
"Это действительно впечатляет - наблюдать, как многоногий робот умело ориентируется как в лабораторных условиях, так и на открытом воздухе, - сказал Джунтао Хэ, аспирант кафедры робототехники. - В то время как двуногие и четвероногие роботы в значительной степени полагаются на датчики для преодоления сложного рельефа, наш многоногий робот может выполнять подобные задачи с помощью управления в открытом контуре".
Исследователи уже применяют свои разработки в сельском хозяйстве. Голдман стал соучредителем компании, которая намерена использовать этих роботов для прополки сельскохозяйственных угодий.
Исследователи также хотят усовершенствовать робота. Они знают, почему каркас робота-сороконожки является функциональным, но теперь они определяют оптимальное количество ног для достижения движения таким образом, чтобы это было экономически эффективным, но при этом сохраняло преимущества.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-georgia-tech-razrabatyvayut-mnogonogih-robotov-sposobnyh-preodolevat-slozhnye-landshafty
Сороконожки, имея от десятков до сотен ног, могут преодолевать любую местность без остановки. Команда физиков, инженеров и математиков из Технологического института Джорджии заинтересовались, может ли множество конечностей быть полезным для локомоции роботов.
"Когда вы видите бегущую сороконожку, вы, по сути, видите животное, обитающее в мире, который сильно отличается от нашего, - говорит Дэниел Голдман, профессор в Школе физики. - В нашем движении в основном преобладает инерция. Но в мире многоножек, если они перестают шевелить своими частями тела и конечностями, они, по сути, мгновенно перестают двигаться".
Исследователи представили свою работу в статьях "Multilegged Matter Transport: A Framework for Locomotion on Noisy Landscapes" в журнале Science и "Self-Propulsion via Slipping: Frictional Swimming in Multilegged Locomotors" в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Для написания статьи в журнале Science исследователи воспользовались математической теорией связи Клода Шеннона, которая показывает, как надежно передавать сигналы на расстояние, чтобы понять, почему многоногий робот так успешно передвигается. Теория предполагает, что один из способов обеспечить доставку сообщения из пункта А в пункт Б - это не посылать его в виде аналогового сигнала, а разбить его на дискретные цифровые единицы и повторить эти единицы с соответствующим кодом.
"Нас вдохновила эта теория, и мы попытались понять, может ли избыточность быть полезной при транспортировке, - говорит Бакси Чонг, исследователь в области физики. - Итак, мы начали этот проект, чтобы посмотреть, что произойдет, если у робота будет больше ног: 4, 6, 8 и даже 16".
Команда под руководством Чонга разработала теорию, согласно которой добавление пар ног к роботу увеличивает его способность устойчиво перемещаться по сложным поверхностям - эту концепцию они называют пространственной избыточностью. Такая избыточность позволяет ногам робота успешно действовать самостоятельно, не прибегая к помощи датчиков для интерпретации окружающей среды. Если одна нога отказывает, остальные поддерживают движение робота. По сути, он становится надежной системой для транспортировки себя и даже груза из пункта А в пункт Б по сложным ландшафтам.
Чтобы проверить это, команда исследователей, создали несколько пространств, имитирующих непостоянную природную среду. Затем он протестировал робота, каждый раз увеличивая количество ног на две штуки, начиная с 6 и заканчивая 16. По мере увеличения количества ног робот мог более проворно перемещаться по местности, даже без датчиков, как и предсказывала теория. В конце концов, робот был испытан на открытом воздухе на реальной местности, где он смог передвигаться в различных условиях.
"Это действительно впечатляет - наблюдать, как многоногий робот умело ориентируется как в лабораторных условиях, так и на открытом воздухе, - сказал Джунтао Хэ, аспирант кафедры робототехники. - В то время как двуногие и четвероногие роботы в значительной степени полагаются на датчики для преодоления сложного рельефа, наш многоногий робот может выполнять подобные задачи с помощью управления в открытом контуре".
Исследователи уже применяют свои разработки в сельском хозяйстве. Голдман стал соучредителем компании, которая намерена использовать этих роботов для прополки сельскохозяйственных угодий.
Исследователи также хотят усовершенствовать робота. Они знают, почему каркас робота-сороконожки является функциональным, но теперь они определяют оптимальное количество ног для достижения движения таким образом, чтобы это было экономически эффективным, но при этом сохраняло преимущества.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-georgia-tech-razrabatyvayut-mnogonogih-robotov-sposobnyh-preodolevat-slozhnye-landshafty
Science
Multilegged matter transport: A framework for locomotion on noisy landscapes
Information theory is used to design robots with guaranteed arrival over noisy terrain.
NASA разрабатывает робота для исследования ледяной луны Сатурна
Лаборатория реактивного движения (JPL) NASA создала самоходного автономного робота, предназначенного для исследования экстремальных внеземных ландшафтов. Робот, получивший название Exobiology Extant Life Surveyor (EELS), был вдохновлен желанием поискать жизнь под поверхностью Энцелада, одной из 83 лун Сатурна.
В середине и конце 2000-х годов, когда космический аппарат Cassini передал на Землю снимки Энцелада ученые обнаружили, что эта луна скрывает под своей корой соленый океан. Ее уникальность, заключается в том, что она постоянно выбрасывает в космос шлейфы ледяных частиц из этого океана.
Изучение этих шлейфов и узких жерл, из которых они выходят, и послужило причиной разработки EELS. Разработка прототипа началась в 2019 году, а с 2022 команда JPL проводит ежемесячные полевые испытания для усовершенствования аппаратного и программного обеспечения робота, чтобы он мог работать автономно.
Текущая итерация EELS имеет длину 4 м и весит около 100 кг. Его 10 одинаковых вращающихся сегментов используют винтовые движители для перемещения и сцепления с поверхностью. Команда EELS экспериментировала с различными движителями для использования на разных участках местности: 3D-печатные для рыхлой местности и более острые металлические винты для льда. Команда протестировала EELS на горнолыжном курорте в Южной Калифорнии, на крытом катке и на песчаной местности.
"У нас другая философия разработки роботов, чем у традиционных космических аппаратов, с множеством быстрых циклов тестирования и исправлений, - говорит Хиро Оно, главный исследователь JPL. - Существуют десятки учебников о том, как спроектировать четырехколесный автомобиль, но нет учебника о том, как спроектировать автономного робота. Мы должны написать свой собственный".
Учитывая дефицит связи между Землей и дальним космосом, способность EELS работать автономно очень важна. Если у него возникнут проблемы, он должен быть способен самостоятельно восстановить работоспособность, не полагаясь на помощь человека.
"Представьте себе автомобиль, который едет автономно, но нет ни знаков "стоп", ни светофоров, ни даже дорог, - говорит Рохан Таккер, руководитель проекта по автономии. - Робот должен понять, что такое дорога, и попытаться следовать по ней. Затем ему нужно спуститься с высоты 30 м и не упасть".
Для обеспечения автономности EELS использует четыре пары стереокамер и лидар для создания трехмерной карты окружающей среды. Робот использует эту информацию для создания навигационных алгоритмов, чтобы легче преодолевать сложные пространства.
Чтобы проверить картографические возможности EELS, в прошлом году команда JPL опустила голову робота, которая содержит стереокамеры и лидар, в вертикальную шахту на леднике Атабаска в канадских Скалистых горах. Сообщается, что они вернутся на ледник в сентябре с обновленной версией EELS.
"Пока что мы сосредоточились на автономных возможностях и мобильности, но со временем мы рассмотрим, какие научные приборы мы можем интегрировать в EELS, - сказал Мэтью Робинсон, руководитель проекта EELS. - Ученые скажут нам, куда они хотят отправиться, что их больше всего интересует, и мы предоставим робота, который доставит их туда".
https://www.youtube.com/watch?v=ifCIDT4X9AM
Адаптивность EELS означает, что, помимо Энцелада, робот-змея может быть использован для исследования полярных шапок Марса или глубоких ледяных расщелин на нашей планете. Ученые надеются, что робот будет завершен к осени следующего года.
https://robogeek.ru/kosmicheskie-roboty/nasa-razrabatyvaet-robota-dlya-issledovaniya-ledyanoi-luny-saturna
Лаборатория реактивного движения (JPL) NASA создала самоходного автономного робота, предназначенного для исследования экстремальных внеземных ландшафтов. Робот, получивший название Exobiology Extant Life Surveyor (EELS), был вдохновлен желанием поискать жизнь под поверхностью Энцелада, одной из 83 лун Сатурна.
В середине и конце 2000-х годов, когда космический аппарат Cassini передал на Землю снимки Энцелада ученые обнаружили, что эта луна скрывает под своей корой соленый океан. Ее уникальность, заключается в том, что она постоянно выбрасывает в космос шлейфы ледяных частиц из этого океана.
Изучение этих шлейфов и узких жерл, из которых они выходят, и послужило причиной разработки EELS. Разработка прототипа началась в 2019 году, а с 2022 команда JPL проводит ежемесячные полевые испытания для усовершенствования аппаратного и программного обеспечения робота, чтобы он мог работать автономно.
Текущая итерация EELS имеет длину 4 м и весит около 100 кг. Его 10 одинаковых вращающихся сегментов используют винтовые движители для перемещения и сцепления с поверхностью. Команда EELS экспериментировала с различными движителями для использования на разных участках местности: 3D-печатные для рыхлой местности и более острые металлические винты для льда. Команда протестировала EELS на горнолыжном курорте в Южной Калифорнии, на крытом катке и на песчаной местности.
"У нас другая философия разработки роботов, чем у традиционных космических аппаратов, с множеством быстрых циклов тестирования и исправлений, - говорит Хиро Оно, главный исследователь JPL. - Существуют десятки учебников о том, как спроектировать четырехколесный автомобиль, но нет учебника о том, как спроектировать автономного робота. Мы должны написать свой собственный".
Учитывая дефицит связи между Землей и дальним космосом, способность EELS работать автономно очень важна. Если у него возникнут проблемы, он должен быть способен самостоятельно восстановить работоспособность, не полагаясь на помощь человека.
"Представьте себе автомобиль, который едет автономно, но нет ни знаков "стоп", ни светофоров, ни даже дорог, - говорит Рохан Таккер, руководитель проекта по автономии. - Робот должен понять, что такое дорога, и попытаться следовать по ней. Затем ему нужно спуститься с высоты 30 м и не упасть".
Для обеспечения автономности EELS использует четыре пары стереокамер и лидар для создания трехмерной карты окружающей среды. Робот использует эту информацию для создания навигационных алгоритмов, чтобы легче преодолевать сложные пространства.
Чтобы проверить картографические возможности EELS, в прошлом году команда JPL опустила голову робота, которая содержит стереокамеры и лидар, в вертикальную шахту на леднике Атабаска в канадских Скалистых горах. Сообщается, что они вернутся на ледник в сентябре с обновленной версией EELS.
"Пока что мы сосредоточились на автономных возможностях и мобильности, но со временем мы рассмотрим, какие научные приборы мы можем интегрировать в EELS, - сказал Мэтью Робинсон, руководитель проекта EELS. - Ученые скажут нам, куда они хотят отправиться, что их больше всего интересует, и мы предоставим робота, который доставит их туда".
https://www.youtube.com/watch?v=ifCIDT4X9AM
Адаптивность EELS означает, что, помимо Энцелада, робот-змея может быть использован для исследования полярных шапок Марса или глубоких ледяных расщелин на нашей планете. Ученые надеются, что робот будет завершен к осени следующего года.
https://robogeek.ru/kosmicheskie-roboty/nasa-razrabatyvaet-robota-dlya-issledovaniya-ledyanoi-luny-saturna
YouTube
Testing Out JPL’s New Snake Robot
A team at NASA’s Jet Propulsion Laboratory is creating and testing a snake-like robot called EELS (Exobiology Extant Life Surveyor). Inspired by a desire to descend vents on Saturn’s icy moon Enceladus and enter the subsurface ocean, this versatile robot…
Matician предлагает своих бытовых роботов по подписке
В промышленности довольно часто роботы предоставляются по модели RaaS (robotics-as-a-service), т.е. вместо покупки его можно арендовать. Обычно эта услуга включает в себя установку, обслуживание, ремонт, техподдержку и обновление ПО. Но такая модель не характерна для бытовых роботов - ближе всего к этому стоит дополнительная подписка на определенные функции.
Стартап Matician привносит эту идею в роботов для уборки полов, выпустив Matic, которого можно арендовать за $125 в месяц. Как и ряд других роботов-пылесосов Matic использует камеру для построения карты дома и передвижения по нему в поисках беспорядка. При этом он создает 3D-карту помещения в приложении, а также предоставляет визуализацию того, где он находится. Matic может автономно перемещаться по дому в поисках беспорядка или реагировать на голосовые команды и жесты для целенаправленной уборки по требованию.
Особенностью Matic является то, что почти все данные обрабатываются самим роботом. Это включает в себя построение карт и распознавание изображений, что означает, что ни видео, ни аудио никогда не покидают дом пользователя.
Судя по информации на сайте производителя, робота Matic нельзя купить, он доступен только по подписке. $125 в месяц это $1500 в год, что на $500 больше чем стоимость самого дорогого предложения от iRobot - Roomba s9+ & Braava jet m6 Bundle. Но в Matician отмечают, что эти дополнительные расходы - не просто выброс денег в пустоту. Они обосновывают это следующими возможностями:
- пользователь будет получать новые версии робота, по мере их создания и выпуска, а также постоянные обновления ПО с новыми функциями и возможностями. Бесплатный ремонт и техническое обслуживание включены в стоимость подписки;
- если Matic не приносит пользу, пользователь можете отказаться и вернуть робота, получив компенсацию за неиспользованные месяцы;
- пополнение расходных материалов включено в стоимость. Компания будет отправлять новые мешки HEPA, валики для щеток и валики для швабр по мере их использования;
- компания "гарантирует, что никогда не перестанет совершенствовать этот продукт".
Скорее всего, первый пункт является самым важным, но он полностью зависит от того, как Matician будет работать в будущем. Если компания действительно сможет итерировать аппаратное и программное обеспечение пару раз в год и присылать клиентам новых и улучшенных роботов бесплатно, то сервисная модель может показаться интересным предложением. Первая версия Matic начнет поставляться клиентам в начале осени 2023 года, изначально только для клиентов в пределах США.
https://robogeek.ru/bytovye-roboty/matician-predlagaet-svoih-bytovyh-robotov-po-podpiske
В промышленности довольно часто роботы предоставляются по модели RaaS (robotics-as-a-service), т.е. вместо покупки его можно арендовать. Обычно эта услуга включает в себя установку, обслуживание, ремонт, техподдержку и обновление ПО. Но такая модель не характерна для бытовых роботов - ближе всего к этому стоит дополнительная подписка на определенные функции.
Стартап Matician привносит эту идею в роботов для уборки полов, выпустив Matic, которого можно арендовать за $125 в месяц. Как и ряд других роботов-пылесосов Matic использует камеру для построения карты дома и передвижения по нему в поисках беспорядка. При этом он создает 3D-карту помещения в приложении, а также предоставляет визуализацию того, где он находится. Matic может автономно перемещаться по дому в поисках беспорядка или реагировать на голосовые команды и жесты для целенаправленной уборки по требованию.
Особенностью Matic является то, что почти все данные обрабатываются самим роботом. Это включает в себя построение карт и распознавание изображений, что означает, что ни видео, ни аудио никогда не покидают дом пользователя.
Судя по информации на сайте производителя, робота Matic нельзя купить, он доступен только по подписке. $125 в месяц это $1500 в год, что на $500 больше чем стоимость самого дорогого предложения от iRobot - Roomba s9+ & Braava jet m6 Bundle. Но в Matician отмечают, что эти дополнительные расходы - не просто выброс денег в пустоту. Они обосновывают это следующими возможностями:
- пользователь будет получать новые версии робота, по мере их создания и выпуска, а также постоянные обновления ПО с новыми функциями и возможностями. Бесплатный ремонт и техническое обслуживание включены в стоимость подписки;
- если Matic не приносит пользу, пользователь можете отказаться и вернуть робота, получив компенсацию за неиспользованные месяцы;
- пополнение расходных материалов включено в стоимость. Компания будет отправлять новые мешки HEPA, валики для щеток и валики для швабр по мере их использования;
- компания "гарантирует, что никогда не перестанет совершенствовать этот продукт".
Скорее всего, первый пункт является самым важным, но он полностью зависит от того, как Matician будет работать в будущем. Если компания действительно сможет итерировать аппаратное и программное обеспечение пару раз в год и присылать клиентам новых и улучшенных роботов бесплатно, то сервисная модель может показаться интересным предложением. Первая версия Matic начнет поставляться клиентам в начале осени 2023 года, изначально только для клиентов в пределах США.
https://robogeek.ru/bytovye-roboty/matician-predlagaet-svoih-bytovyh-robotov-po-podpiske
robogeek.ru
Matician предлагает своих бытовых роботов по подписке
В промышленности довольно часто роботы предоставляются по модели RaaS (robotics-as-a-service), т.е. вместо покупки его можно арендовать.
Исследователи EPFL разрабатывают мягкий роботизированный привод для электрокортикографии
При лечении эпилепсии и других неврологических заболеваний врачи иногда имплантируют массивы стимулирующих электродов на поверхность мозга пациента. Новая мягкая роботизированная система позволяет размещать эти электроды гораздо менее инвазивно, чем когда-либо прежде.
Проблема имплантации целой группы связанных между собой электродов заключается в том, что при этом приходится удалять, а затем заменять относительно большую часть черепа. Разумеется, было бы гораздо лучше, если бы было достаточно лишь небольшого отверстия.
Исходя из этой задачи, ученые из швейцарского института EPFL разработали "надувной" электродный массив из мягкого биосовместимого эластомера с шестью спиралевидными рукавами. На нижней стороне каждого рукава расположено множество электродов.
Первоначально сдутое устройство складывается внутри цилиндрической трубки. Затем конец трубки вставляется в пространство между мозгом и черепом через отверстие в черепе диаметром 2 см. Затем в массив закачивается безвредная жидкость, в результате чего каждый из его рукавов последовательно надувается и мягко фиксируется в черепе.
Когда процесс завершен, массив в форме цветка покрывает область коры головного мозга размером 4 см, хотя он прошел через отверстие вдвое меньшего размера. А поскольку при надувании рукава массива поворачиваются вправо-влево, электроды на их нижней стороне полностью соприкасаются с тканями мозга.
Технология уже была успешно протестирована на свиньях и в настоящее время коммерциализируется компанией Neurosoft Bioelectronics, спин-офф из EPFL. Ожидается, что по мере дальнейшего развития устройства необходимый размер отверстия в черепе будет уменьшаться, а массив электродов увеличиваться.
https://www.youtube.com/watch?v=Qsvo_O4-amg
Статья "Deployment of an electrocorticography system with a soft robotic actuator" была недавно опубликована в журнале Science Robotics.
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/issledovateli-epfl-razrabatyvayut-myagkii-robotizirovannyi-privod-dlya-elektrokortikografii
При лечении эпилепсии и других неврологических заболеваний врачи иногда имплантируют массивы стимулирующих электродов на поверхность мозга пациента. Новая мягкая роботизированная система позволяет размещать эти электроды гораздо менее инвазивно, чем когда-либо прежде.
Проблема имплантации целой группы связанных между собой электродов заключается в том, что при этом приходится удалять, а затем заменять относительно большую часть черепа. Разумеется, было бы гораздо лучше, если бы было достаточно лишь небольшого отверстия.
Исходя из этой задачи, ученые из швейцарского института EPFL разработали "надувной" электродный массив из мягкого биосовместимого эластомера с шестью спиралевидными рукавами. На нижней стороне каждого рукава расположено множество электродов.
Первоначально сдутое устройство складывается внутри цилиндрической трубки. Затем конец трубки вставляется в пространство между мозгом и черепом через отверстие в черепе диаметром 2 см. Затем в массив закачивается безвредная жидкость, в результате чего каждый из его рукавов последовательно надувается и мягко фиксируется в черепе.
Когда процесс завершен, массив в форме цветка покрывает область коры головного мозга размером 4 см, хотя он прошел через отверстие вдвое меньшего размера. А поскольку при надувании рукава массива поворачиваются вправо-влево, электроды на их нижней стороне полностью соприкасаются с тканями мозга.
Технология уже была успешно протестирована на свиньях и в настоящее время коммерциализируется компанией Neurosoft Bioelectronics, спин-офф из EPFL. Ожидается, что по мере дальнейшего развития устройства необходимый размер отверстия в черепе будет уменьшаться, а массив электродов увеличиваться.
https://www.youtube.com/watch?v=Qsvo_O4-amg
Статья "Deployment of an electrocorticography system with a soft robotic actuator" была недавно опубликована в журнале Science Robotics.
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/issledovateli-epfl-razrabatyvayut-myagkii-robotizirovannyi-privod-dlya-elektrokortikografii
YouTube
Deployable electrodes for minimally invasive craniosurgery
EPFL scientists have developed electrode arrays that can be funneled through a small hole in the skull and deployed over a relatively large surface over the brain’s cortex. The technology may be particularly useful for providing minimally invasive solutions…
В Шотландии в рамках проекта CAVForth запустили автономные автобусы
Вчера стартовали пассажирские перевозки на автономных автобусах, курсирующих по 22,5-километровому маршруту в Шотландии. Проект CAVForth, финансируемый Центром подключенных и автономных транспортных средств, возглавляет компания Fusion Processing Ltd в сотрудничестве с Stagecoach, Transport Scotland, Alexander Dennis, Эдинбургским университетом Напьера и Бристольской робототехнической лабораторией.
Парк из пяти автономных автобусов Enviro200AV от компании Alexander Dennis будет работать семь дней в неделю на новом маршруте AB1 компании Stagecoach, отправляясь из парка Ferrytoll Park & Ride в Файфе на развязку Edinburgh Park каждые 30 минут.
Ожидается, что по маршруту, проходящему через мост Форт-Роуд и включающему в себя участки шоссе, автомагистралей и частных земель, будет перевозиться около 10 000 пассажиров в неделю. Двигаясь в смешанном потоке со скоростью до 80 км/ч, автобус 4 уровня автономности должен будет совершать маневры на круговых перекрестках и менять полосы движения. Сообщается, что тарифы для поездки в автономных автобусах те же, что и в обычных.
Автобусы используют CAVStar, систему автономного вождения компании Fusion Processing, которая использует данные с датчиков, включая камеры, лидары и радары, вместе с обработкой ИИ для обеспечения оптимальной эффективности на протяжении всей поездки. Кроме того, получение информации непосредственно от систем светофоров позволяет автобусу планировать свою скорость для плавного движения от одного зеленого сигнала светофора к другому, тем самым сокращая ненужные торможения и ускорения, что способствует меньшему износу тормозов и шин.
В своем заявлении Джим Хатчинсон, генеральный директор Fusion Processing, сказал: "CAVForth - это захватывающая демонстрация того, как наша система автоматизированного вождения CAVstar может безопасно работать в очень сложной дорожной среде. Этот пилотный проект имеет глобальное значение и знаменует собой шаг вперед в эксплуатации автономных коммерческих автомобилей на дорогах общего пользования".
На борту каждого автобуса находиться обученный водитель, отвечающий за безопасность, и специалист по автономным транспортным средствам, который перемещается по салону и общается с пассажирами. В первые недели эксплуатации CAVForth более 90% маршрута будет проходиться в автономном режиме, а оставшиеся короткие участки будут проходить под ручным управление в рамках контролируемого наращивания автономного вождения.
Недавно объявленное финансирование проекта CAVForth II на общую сумму £10,4 млн. позволит продлить его до 2025 года, а в 2024 году маршрут протянется дальше на север до городской автобусной станции города Данфермлайн.
https://www.youtube.com/watch?v=OTABZVIT57E
Проект CAVForth следует за предыдущим испытанием, проведенным в 2018 году компаниями Stagecoach, Fusion Processing и Alexander Dennis, в ходе которого прототип автобуса самостоятельно передвигался по территории автобазы, чтобы заправится, пройти через мойку и припарковаться на ночь одним нажатием кнопки. В ходе обширных испытаний, предшествовавших запуску, система автономного вождения транспортных средств CAVForth прошла более 1 миллиона миль.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/v-shotlandii-v-ramkah-proekta-cavforth-zapustili-avtonomnye-avtobusy
Вчера стартовали пассажирские перевозки на автономных автобусах, курсирующих по 22,5-километровому маршруту в Шотландии. Проект CAVForth, финансируемый Центром подключенных и автономных транспортных средств, возглавляет компания Fusion Processing Ltd в сотрудничестве с Stagecoach, Transport Scotland, Alexander Dennis, Эдинбургским университетом Напьера и Бристольской робототехнической лабораторией.
Парк из пяти автономных автобусов Enviro200AV от компании Alexander Dennis будет работать семь дней в неделю на новом маршруте AB1 компании Stagecoach, отправляясь из парка Ferrytoll Park & Ride в Файфе на развязку Edinburgh Park каждые 30 минут.
Ожидается, что по маршруту, проходящему через мост Форт-Роуд и включающему в себя участки шоссе, автомагистралей и частных земель, будет перевозиться около 10 000 пассажиров в неделю. Двигаясь в смешанном потоке со скоростью до 80 км/ч, автобус 4 уровня автономности должен будет совершать маневры на круговых перекрестках и менять полосы движения. Сообщается, что тарифы для поездки в автономных автобусах те же, что и в обычных.
Автобусы используют CAVStar, систему автономного вождения компании Fusion Processing, которая использует данные с датчиков, включая камеры, лидары и радары, вместе с обработкой ИИ для обеспечения оптимальной эффективности на протяжении всей поездки. Кроме того, получение информации непосредственно от систем светофоров позволяет автобусу планировать свою скорость для плавного движения от одного зеленого сигнала светофора к другому, тем самым сокращая ненужные торможения и ускорения, что способствует меньшему износу тормозов и шин.
В своем заявлении Джим Хатчинсон, генеральный директор Fusion Processing, сказал: "CAVForth - это захватывающая демонстрация того, как наша система автоматизированного вождения CAVstar может безопасно работать в очень сложной дорожной среде. Этот пилотный проект имеет глобальное значение и знаменует собой шаг вперед в эксплуатации автономных коммерческих автомобилей на дорогах общего пользования".
На борту каждого автобуса находиться обученный водитель, отвечающий за безопасность, и специалист по автономным транспортным средствам, который перемещается по салону и общается с пассажирами. В первые недели эксплуатации CAVForth более 90% маршрута будет проходиться в автономном режиме, а оставшиеся короткие участки будут проходить под ручным управление в рамках контролируемого наращивания автономного вождения.
Недавно объявленное финансирование проекта CAVForth II на общую сумму £10,4 млн. позволит продлить его до 2025 года, а в 2024 году маршрут протянется дальше на север до городской автобусной станции города Данфермлайн.
https://www.youtube.com/watch?v=OTABZVIT57E
Проект CAVForth следует за предыдущим испытанием, проведенным в 2018 году компаниями Stagecoach, Fusion Processing и Alexander Dennis, в ходе которого прототип автобуса самостоятельно передвигался по территории автобазы, чтобы заправится, пройти через мойку и припарковаться на ночь одним нажатием кнопки. В ходе обширных испытаний, предшествовавших запуску, система автономного вождения транспортных средств CAVForth прошла более 1 миллиона миль.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/v-shotlandii-v-ramkah-proekta-cavforth-zapustili-avtonomnye-avtobusy
YouTube
World first ‘driverless’ bus service launches in Fife
The CAVForth ‘driverless’ bus service will launch on May 15, loaded with smart tech – but it doesn’t fully drive itself yet.
Read the article here: https://www.thecourier.co.uk/fp/business-environment/transport/4383055/world-first-driverless-bus-service…
Read the article here: https://www.thecourier.co.uk/fp/business-environment/transport/4383055/world-first-driverless-bus-service…
Sanctuary AI представила гуманоидного робота Phoenix
Канадская компания Sanctuary AI, нацеленная на создание первого в мире человекоподобного интеллекта, представила своего робота общего назначения шестого поколения под названием Phoenix.
Компания утверждает, что Phoenix - это первый в мире гуманоидный робот общего назначения оснащенный уникальной системой управления с ИИ Carbon, призванной наделить его человекоподобным интеллектом и позволить ему выполнять широкий спектр работ для решения трудовых задач, стоящих сегодня перед многими организациями. Заявляется, что компания уже продемонстрировала свою технологию ряду клиентов из десятка различных отраслей.
"Мы разработали Phoenix, чтобы он стал самым богатым датчиками и физическими возможностями гуманоидом из когда-либо созданных, и чтобы быстро растущий ИИ Carbon позволял выполнять самый широкий набор рабочих задач, - сказал Джорди Роуз, соучредитель и генеральный директор Sanctuary AI. - Мы видим будущее, в котором роботы общего назначения станут такими же вездесущими, как автомобили, помогая людям выполнять работу, которую необходимо сделать, в случаях, когда людей для выполнения этой работы просто не хватает".
Во вчерашнем пресс-релизе компания приводит следующие характеристики Phoenix:
- рост 170 см, вес 70 кг;
- макс. грузоподъемность до 25 кг;
- макс. скорость до 5 км/ч;
- роботизированные руки с 20 степенями свободы и с запатентованной тактильной технологией.
Sanctuary AI отличает от других компаний отрасли буквальное понимание термина "общего назначения" и акцент на создании технологии, которая может выполнять физическую работу так же, как и человек. "Чтобы быть универсальным, робот должен быть способен выполнять практически любую рабочую задачу так, как вы ожидаете от человека, в той среде, где он работает, - говорит Роуз. - Хотя легко зациклиться на физических аспектах робота, мы считаем, что робот - это лишь инструмент для нашей запатентованной системы ИИ Carbon".
В марте Sanctuary AI объявила о завершении первого коммерческого внедрения, что стало важной вехой на пути компании к коммерциализации. Тогда же Sanctuary AI объявила о том, что она использует открытый и совместный подход к созданию новой экосистемы в области ИИ и робототехники. Для выполнения амбициозной задачи по созданию человекоподобного интеллекта в роботах общего назначения Sanctuary AI сотрудничает с такими компаниями как Apptronik, Bell, Common Sense Machines, Contoro, Cycorp, Exonetik, HaptX, Magna, Tangible Research, Verizon Ventures и Workday Ventures.
https://www.youtube.com/watch?v=k2GhgO7SnZQ
Весной прошлого года компания объявила о завершении раунда финансирования серии А. В ноябре компания получила 30 млн канадских долларов из Стратегического инновационного фонда правительства Канады, в результате чего общий объем финансирования Sanctuary AI превысил 100 млн канадских долларов.
https://robogeek.ru/chelovekopodobnye-roboty/sanctuary-ai-predstavila-gumanoidnogo-robota-phoenix
Канадская компания Sanctuary AI, нацеленная на создание первого в мире человекоподобного интеллекта, представила своего робота общего назначения шестого поколения под названием Phoenix.
Компания утверждает, что Phoenix - это первый в мире гуманоидный робот общего назначения оснащенный уникальной системой управления с ИИ Carbon, призванной наделить его человекоподобным интеллектом и позволить ему выполнять широкий спектр работ для решения трудовых задач, стоящих сегодня перед многими организациями. Заявляется, что компания уже продемонстрировала свою технологию ряду клиентов из десятка различных отраслей.
"Мы разработали Phoenix, чтобы он стал самым богатым датчиками и физическими возможностями гуманоидом из когда-либо созданных, и чтобы быстро растущий ИИ Carbon позволял выполнять самый широкий набор рабочих задач, - сказал Джорди Роуз, соучредитель и генеральный директор Sanctuary AI. - Мы видим будущее, в котором роботы общего назначения станут такими же вездесущими, как автомобили, помогая людям выполнять работу, которую необходимо сделать, в случаях, когда людей для выполнения этой работы просто не хватает".
Во вчерашнем пресс-релизе компания приводит следующие характеристики Phoenix:
- рост 170 см, вес 70 кг;
- макс. грузоподъемность до 25 кг;
- макс. скорость до 5 км/ч;
- роботизированные руки с 20 степенями свободы и с запатентованной тактильной технологией.
Sanctuary AI отличает от других компаний отрасли буквальное понимание термина "общего назначения" и акцент на создании технологии, которая может выполнять физическую работу так же, как и человек. "Чтобы быть универсальным, робот должен быть способен выполнять практически любую рабочую задачу так, как вы ожидаете от человека, в той среде, где он работает, - говорит Роуз. - Хотя легко зациклиться на физических аспектах робота, мы считаем, что робот - это лишь инструмент для нашей запатентованной системы ИИ Carbon".
В марте Sanctuary AI объявила о завершении первого коммерческого внедрения, что стало важной вехой на пути компании к коммерциализации. Тогда же Sanctuary AI объявила о том, что она использует открытый и совместный подход к созданию новой экосистемы в области ИИ и робототехники. Для выполнения амбициозной задачи по созданию человекоподобного интеллекта в роботах общего назначения Sanctuary AI сотрудничает с такими компаниями как Apptronik, Bell, Common Sense Machines, Contoro, Cycorp, Exonetik, HaptX, Magna, Tangible Research, Verizon Ventures и Workday Ventures.
https://www.youtube.com/watch?v=k2GhgO7SnZQ
Весной прошлого года компания объявила о завершении раунда финансирования серии А. В ноябре компания получила 30 млн канадских долларов из Стратегического инновационного фонда правительства Канады, в результате чего общий объем финансирования Sanctuary AI превысил 100 млн канадских долларов.
https://robogeek.ru/chelovekopodobnye-roboty/sanctuary-ai-predstavila-gumanoidnogo-robota-phoenix
ИИ составляет вопросы для проверки знаний после прохождения курса
Исследователи из NC State и Carnegie Mellon University разработали модель ИИ, которая может генерировать вопросы для оценки пройденного курса, которые, по мнению преподавателей, неотличимы от вопросов, написанных человеком.
Новый ИИ называется QUADL, и он делает две вещи: определяет ключевые термины и идеи в учебных текстах, а затем составляет вопросы, которые фокусируются на этих терминах и идеях.
"Мы предоставляем QUADL содержание учебного курса и цели обучения, и QUADL может разработать вопросы, которые помогут студентам достичь этих целей", - говорит Нобору Мацуда, доцент кафедры информатики Университета штата Северная Каролина и соавтор статьи, посвященной этой работе.
"Люди хорошо умеют разрабатывать курсы, но в ходе интервью с преподавателями и разработчиками учебных программ мы обнаружили, что они часто испытывают трудности с разработкой вопросов, которые эффективно оценивают прогресс студентов в достижении целей обучения по этим курсам, - говорит Мачи Шиммей, аспирант NC State и первый автор работы. - Наше исследование показывает, что QUADL может быть полезным инструментом для преподавателей и разработчиков курсов".
Для проверки эффективности QUADL исследователи использовали существующее ПО для онлайн-курсов под названием Open Learning Initiative (OLI). Исследователи набрали пять преподавателей, которые используют OLI для своих занятий, и попросили их оценить длинный список вопросов. Часть вопросов были составлены QUADL, другая часть другой моделью ИИ Info-HCVAE, а некоторые вопросы уже использовались в курсах OLI. Участникам исследования не сообщили, откуда взялись вопросы, и попросили оценить педагогическую ценность каждого вопроса.
"Оценки педагогической ценности вопросов, созданных QUADL, были практически идентичны оценкам, которые преподаватели давали вопросам, написанным людьми для использования в OLI, - говорит Шиммей. - Вопросы, составленные Info-HCVAE, получили более низкие оценки от преподавателей".
Сейчас исследователи планируют провести исследования в студенческой аудитории, в ходе которых преподаватели будут использовать вопросы, составленные QUADL, чтобы увидеть, как вопросы, составленные QUADL, влияют на обучение студентов, и влияют ли вообще.
"Эта предстоящая работа должна замкнуть цикл этой технологии, - говорит Мацуда. - Гипотетически, QUADL должна работать. Теперь нам нужно посмотреть, будет ли она работать на практике".
QUADL является частью большого набора технологий ИИ, которые Мацуда и его коллеги разрабатывают под названием PASTEL. Все технологии PASTEL предназначены для облегчения разработки учебных курсов.
"Эти технологии занимаются всем, начиная от генерации вопросов - что является ролью QUADL - и заканчивая функциями контроля качества, используемыми для оценки того, насколько эффективно каждый элемент учебного материала помогает студентам учиться, - говорит Мацуда. - Мы ищем как партнеров-исследователей, которые помогут нам разработать эти генеративные технологии ИИ, так и партнеров-преподавателей, заинтересованных в использовании этих инструментов ИИ в своих курсах".
Статья "Machine-Generated Questions Attract Instructors when Acquainted with Learning Objectives" будет представлена на мероприятии International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2023), которое пройдет 3-7 июля в Токио, Япония. Соавтором статьи выступил Норман Бир из Университета Карнеги-Меллон.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-sostavlyaet-voprosy-dlya-proverki-znanii-posle-prohozhdeniya-kursa
Исследователи из NC State и Carnegie Mellon University разработали модель ИИ, которая может генерировать вопросы для оценки пройденного курса, которые, по мнению преподавателей, неотличимы от вопросов, написанных человеком.
Новый ИИ называется QUADL, и он делает две вещи: определяет ключевые термины и идеи в учебных текстах, а затем составляет вопросы, которые фокусируются на этих терминах и идеях.
"Мы предоставляем QUADL содержание учебного курса и цели обучения, и QUADL может разработать вопросы, которые помогут студентам достичь этих целей", - говорит Нобору Мацуда, доцент кафедры информатики Университета штата Северная Каролина и соавтор статьи, посвященной этой работе.
"Люди хорошо умеют разрабатывать курсы, но в ходе интервью с преподавателями и разработчиками учебных программ мы обнаружили, что они часто испытывают трудности с разработкой вопросов, которые эффективно оценивают прогресс студентов в достижении целей обучения по этим курсам, - говорит Мачи Шиммей, аспирант NC State и первый автор работы. - Наше исследование показывает, что QUADL может быть полезным инструментом для преподавателей и разработчиков курсов".
Для проверки эффективности QUADL исследователи использовали существующее ПО для онлайн-курсов под названием Open Learning Initiative (OLI). Исследователи набрали пять преподавателей, которые используют OLI для своих занятий, и попросили их оценить длинный список вопросов. Часть вопросов были составлены QUADL, другая часть другой моделью ИИ Info-HCVAE, а некоторые вопросы уже использовались в курсах OLI. Участникам исследования не сообщили, откуда взялись вопросы, и попросили оценить педагогическую ценность каждого вопроса.
"Оценки педагогической ценности вопросов, созданных QUADL, были практически идентичны оценкам, которые преподаватели давали вопросам, написанным людьми для использования в OLI, - говорит Шиммей. - Вопросы, составленные Info-HCVAE, получили более низкие оценки от преподавателей".
Сейчас исследователи планируют провести исследования в студенческой аудитории, в ходе которых преподаватели будут использовать вопросы, составленные QUADL, чтобы увидеть, как вопросы, составленные QUADL, влияют на обучение студентов, и влияют ли вообще.
"Эта предстоящая работа должна замкнуть цикл этой технологии, - говорит Мацуда. - Гипотетически, QUADL должна работать. Теперь нам нужно посмотреть, будет ли она работать на практике".
QUADL является частью большого набора технологий ИИ, которые Мацуда и его коллеги разрабатывают под названием PASTEL. Все технологии PASTEL предназначены для облегчения разработки учебных курсов.
"Эти технологии занимаются всем, начиная от генерации вопросов - что является ролью QUADL - и заканчивая функциями контроля качества, используемыми для оценки того, насколько эффективно каждый элемент учебного материала помогает студентам учиться, - говорит Мацуда. - Мы ищем как партнеров-исследователей, которые помогут нам разработать эти генеративные технологии ИИ, так и партнеров-преподавателей, заинтересованных в использовании этих инструментов ИИ в своих курсах".
Статья "Machine-Generated Questions Attract Instructors when Acquainted with Learning Objectives" будет представлена на мероприятии International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2023), которое пройдет 3-7 июля в Токио, Япония. Соавтором статьи выступил Норман Бир из Университета Карнеги-Меллон.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-sostavlyaet-voprosy-dlya-proverki-znanii-posle-prohozhdeniya-kursa
robogeek.ru
ИИ составляет вопросы для проверки знаний после прохождения курса
Исследователи из NC State и Carnegie Mellon University разработали модель ИИ, которая может генерировать вопросы для оценки пройденного курса, которые, по мнению преподавателей, неотличимы от вопросов, написанных человеком.
Cruise и Waymo получат разрешение на взимание платы за круглосуточный сервис роботакси в Сан-Франциско
Компании Waymo и Cruise, специализирующиеся на производстве автономных транспортных средств, находятся на пороге получения окончательного разрешения на взимание платы за проезд на полностью автономных такси по городу Сан-Франциско в любое время суток.
На фоне некоторого негодования властей города по поводу присутствия беспилотных автомобилей на дорогах, Калифорнийская комиссия по коммунальным услугам (CPUC) опубликовала в конце прошлой недели два проекта постановлений, которые предоставят Cruise и Waymo возможность расширить часы работы и зоны обслуживания их ограниченных в настоящее время услуг роботакси.
Слушания этих проектов назначены на 29 июня. Исходя из проектов CPUC, многие протесты, выдвинутые городом Сан-Франциско, уже были отклонены.
Городские власти обратили внимание на ряд (в основном) автомобилей Cruise, которые выходили из строя и останавливались посреди перекрестков или даже на линиях легкорельсового транспорта, влияя на движение транспорта и мешая как общественному транспорту, так и службам экстренного реагирования. Серия инцидентов, задокументированных в социальных сетях и на интернет-форумах, привела к тому, что Национальная ассоциация безопасности дорожного движения начала расследование в отношении Cruise.
Вооруженный этими примерами, город призвал CPUC действовать осторожно, организовать семинары, собрать больше данных, запретить использование роботакси в центре города и в часы пик, а также ограничить расширение парка.
Роботакси уже вызвали проблемы в городе как с точки зрения транспортного потока, так и с точки зрения безопасности, и эти проблемы только усугубятся, когда город наводнит неограниченное количество автомобилей, утверждает город. Ни Cruise, ни Waymo не сообщили, сколько именно автомобилей в настоящее время работает в Сан-Франциско. Представитель Waymo сказал, что компания имеет "пару сотен автомобилей" в каждой из своих полностью автономных зон обслуживания под брендом Waymo One.
"Сан-Франциско выражает обеспокоенность по поводу расширения коммерческих услуг в пиковые часы дня, так как остановки и задержки, вероятно, повлияют на значительно большее количество пассажиров, - говорится в резюме CPUC на возражения, выдвинутые Муниципальным транспортным управлением Сан-Франциско (SFMTA), Транспортным управлением округа Сан-Франциско (SFCTA) и Управлением мэра по делам инвалидов. - Кроме того, Сан-Франциско описывает незапланированные остановки и небезопасные маневры машин Cruise, которые повлияли на работу служб экстренного реагирования. К ним относятся инциденты, когда они создавал препятствия для машины пожарной службы, направлявшейся на вызов, переезжал пожарный шланг или неправомерно въезжал в зону ЧС".
CPUC заявила, что аргументы Сан-Франциско не являются "основанием для надлежащего протеста", поскольку это "потребовало бы повторного рассмотрения предыдущего постановления Комиссии", и поскольку протест не может основываться "исключительно на политических возражениях". Комиссия также отметила, что Департамент автотранспорта Калифорнии, а не CPUC, имеет полномочия в отношении утвержденных операционных проектных областей Cruise и Waymo - которые включают зоны обслуживания и часы работы.
В то время как городские агентства четко выразили свои возражения против одобрения CPUC, Cruise и Waymo смогли заручиться поддержкой 38 заинтересованных сторон, включая выборных должностных лиц, представителей бизнеса, промышленности и местных сообществ.
Если и когда CPUC разрешит этим двум конкурентам начать взимать плату с пассажиров за поездки без водителя, Waymo и Cruise окажутся в городе на равных. По крайней мере, с точки зрения регулирования.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/cruise-i-waymo-poluchat-razreshenie-na-vzimanie-platy-za-kruglosutochnye-uslugi-robotaksi-v-san-frantsisko
Компании Waymo и Cruise, специализирующиеся на производстве автономных транспортных средств, находятся на пороге получения окончательного разрешения на взимание платы за проезд на полностью автономных такси по городу Сан-Франциско в любое время суток.
На фоне некоторого негодования властей города по поводу присутствия беспилотных автомобилей на дорогах, Калифорнийская комиссия по коммунальным услугам (CPUC) опубликовала в конце прошлой недели два проекта постановлений, которые предоставят Cruise и Waymo возможность расширить часы работы и зоны обслуживания их ограниченных в настоящее время услуг роботакси.
Слушания этих проектов назначены на 29 июня. Исходя из проектов CPUC, многие протесты, выдвинутые городом Сан-Франциско, уже были отклонены.
Городские власти обратили внимание на ряд (в основном) автомобилей Cruise, которые выходили из строя и останавливались посреди перекрестков или даже на линиях легкорельсового транспорта, влияя на движение транспорта и мешая как общественному транспорту, так и службам экстренного реагирования. Серия инцидентов, задокументированных в социальных сетях и на интернет-форумах, привела к тому, что Национальная ассоциация безопасности дорожного движения начала расследование в отношении Cruise.
Вооруженный этими примерами, город призвал CPUC действовать осторожно, организовать семинары, собрать больше данных, запретить использование роботакси в центре города и в часы пик, а также ограничить расширение парка.
Роботакси уже вызвали проблемы в городе как с точки зрения транспортного потока, так и с точки зрения безопасности, и эти проблемы только усугубятся, когда город наводнит неограниченное количество автомобилей, утверждает город. Ни Cruise, ни Waymo не сообщили, сколько именно автомобилей в настоящее время работает в Сан-Франциско. Представитель Waymo сказал, что компания имеет "пару сотен автомобилей" в каждой из своих полностью автономных зон обслуживания под брендом Waymo One.
"Сан-Франциско выражает обеспокоенность по поводу расширения коммерческих услуг в пиковые часы дня, так как остановки и задержки, вероятно, повлияют на значительно большее количество пассажиров, - говорится в резюме CPUC на возражения, выдвинутые Муниципальным транспортным управлением Сан-Франциско (SFMTA), Транспортным управлением округа Сан-Франциско (SFCTA) и Управлением мэра по делам инвалидов. - Кроме того, Сан-Франциско описывает незапланированные остановки и небезопасные маневры машин Cruise, которые повлияли на работу служб экстренного реагирования. К ним относятся инциденты, когда они создавал препятствия для машины пожарной службы, направлявшейся на вызов, переезжал пожарный шланг или неправомерно въезжал в зону ЧС".
CPUC заявила, что аргументы Сан-Франциско не являются "основанием для надлежащего протеста", поскольку это "потребовало бы повторного рассмотрения предыдущего постановления Комиссии", и поскольку протест не может основываться "исключительно на политических возражениях". Комиссия также отметила, что Департамент автотранспорта Калифорнии, а не CPUC, имеет полномочия в отношении утвержденных операционных проектных областей Cruise и Waymo - которые включают зоны обслуживания и часы работы.
В то время как городские агентства четко выразили свои возражения против одобрения CPUC, Cruise и Waymo смогли заручиться поддержкой 38 заинтересованных сторон, включая выборных должностных лиц, представителей бизнеса, промышленности и местных сообществ.
Если и когда CPUC разрешит этим двум конкурентам начать взимать плату с пассажиров за поездки без водителя, Waymo и Cruise окажутся в городе на равных. По крайней мере, с точки зрения регулирования.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/cruise-i-waymo-poluchat-razreshenie-na-vzimanie-platy-za-kruglosutochnye-uslugi-robotaksi-v-san-frantsisko
robogeek.ru
Cruise и Waymo получат разрешение на взимание платы за круглосуточный сервис роботакси в Сан-Франциско
Компании Waymo и Cruise, специализирующиеся на производстве автономных транспортных средств, находятся на пороге получения окончательного разрешения на взимание платы за проезд на полностью автономных такси по городу Сан-Франциско в любое время суток.
Роботизированные шахматы GoChess для игры с ИИ и реальными соперниками
Если вы только начали играть в шахматы или являетесь опытным профессионалом, бывает трудно найти людей с вашим уровнем мастерства, с которыми можно сыграть. GoChess позволяет сделать это онлайн, используя настоящую физическую шахматную доску.
В настоящее время GoChess является предметом кампании на Kickstarter и производится компанией Particula, специализирующейся на электронных играх. В состоянии покоя GoChess выглядит как любой другой шахматный набор, но он подключен к приложению через Bluetooth, а под его полупрозрачной поверхностью находятся крошечные роботы на колесиках.
Эти роботы перемещают магнитные фигуры по доске в ответ на ходы, сделанные в реальном времени соперниками на шахматных онлайн-платформах.
При этом соперник может играть на своем ПК, им не обязательно тоже использовать доску GoChess. Пользователи GoChess передвигают фигуры вручную, хотя они могут делать с помощью голосовых команд. Когда фигуры перемещаются вручную, магнит в каждой фигуре обнаруживается датчиками на доске, что позволяет системе узнать, какая фигура была перемещена и на какую клетку.
Наряду с противостоянием с другими игроками, пользователи могут играть с ИИ на 32 различных уровнях сложности. Независимо от того, кто является противником, пользователи могут воспользоваться подсказками с помощью цветных светодиодов под каждой клеткой. Они загораются, чтобы подсказать хорошие и плохие ходы.
Используя приложение при игре в одиночку, можно также выбрать шахматные головоломки для развития навыков или просмотреть ходы из знаменитых исторических шахматных матчей. Кроме того, приложение ведет учет игр пользователя, отслеживая его прогресс и предлагая способы совершенствования.
https://www.youtube.com/watch?v=ziP4yd0K89w
Стоимость полной версии системы на Kickstarter составляет $259, версии Lite - $219. Планируемая розничная цена - $379 и $319 соответственно. Планируется, что первые доски отправятся покупателям в мае следующего года.
https://robogeek.ru/robo-igrushki/robotizirovannye-shahmaty-gochess-dlya-igry-s-ii-i-realnymi-sopernikami
Если вы только начали играть в шахматы или являетесь опытным профессионалом, бывает трудно найти людей с вашим уровнем мастерства, с которыми можно сыграть. GoChess позволяет сделать это онлайн, используя настоящую физическую шахматную доску.
В настоящее время GoChess является предметом кампании на Kickstarter и производится компанией Particula, специализирующейся на электронных играх. В состоянии покоя GoChess выглядит как любой другой шахматный набор, но он подключен к приложению через Bluetooth, а под его полупрозрачной поверхностью находятся крошечные роботы на колесиках.
Эти роботы перемещают магнитные фигуры по доске в ответ на ходы, сделанные в реальном времени соперниками на шахматных онлайн-платформах.
При этом соперник может играть на своем ПК, им не обязательно тоже использовать доску GoChess. Пользователи GoChess передвигают фигуры вручную, хотя они могут делать с помощью голосовых команд. Когда фигуры перемещаются вручную, магнит в каждой фигуре обнаруживается датчиками на доске, что позволяет системе узнать, какая фигура была перемещена и на какую клетку.
Наряду с противостоянием с другими игроками, пользователи могут играть с ИИ на 32 различных уровнях сложности. Независимо от того, кто является противником, пользователи могут воспользоваться подсказками с помощью цветных светодиодов под каждой клеткой. Они загораются, чтобы подсказать хорошие и плохие ходы.
Используя приложение при игре в одиночку, можно также выбрать шахматные головоломки для развития навыков или просмотреть ходы из знаменитых исторических шахматных матчей. Кроме того, приложение ведет учет игр пользователя, отслеживая его прогресс и предлагая способы совершенствования.
https://www.youtube.com/watch?v=ziP4yd0K89w
Стоимость полной версии системы на Kickstarter составляет $259, версии Lite - $219. Планируемая розничная цена - $379 и $319 соответственно. Планируется, что первые доски отправятся покупателям в мае следующего года.
https://robogeek.ru/robo-igrushki/robotizirovannye-shahmaty-gochess-dlya-igry-s-ii-i-realnymi-sopernikami
Kickstarter
GoChess: The Most Powerful Chess Board Ever Invented
Experience the Magic with Self-moving pieces | Real-time coaching | Online play | AI-powered | Premium Design.
mu6label - умное обучающее устройство игре на гитаре
Научиться играть на гитаре непросто, и хотя упорный труд и практику ничем не заменить, технологии могут помочь. Компания Music AI Tech представила mu6label - многофункциональное гибкое устройство с ИИ, которое крепится к верхней части корпуса гитары.
Устройство mu6label было разработано для решения некоторых проблем, с которыми часто сталкиваются те, кто учится играть на гитаре. Например, даже если начинающие гитаристы нанимают преподавателя, обучение не доступно 24 часа в сутки 7 дней в неделю, а ошибки, допущенные между уроками, могут остаться незамеченными. mu6label представляет из себя устройство с гибким силиконовым корпусом, которое может прилепить к верхней плоской поверхности гитары, для более фигурных моделей имеется дополнительный адаптер.
В распоряжении ученика два цветных сенсорных дисплея с разрешением 240x280 пикселей для взаимодействия с устройством, встроенный пьезодатчик для настройки и обнаружения ошибок во время практики, а также встроенный динамик. Аккумулятор рассчитан на 15 часов работы без подзарядки.
Удобные функции включают тюнеры для четырех-семиструнных инструментов, библиотеку аккордов, универсальный метроном, измеритель децибел для поддержания здоровья слуха и датчики температуры/влажности для поддержания гитары в идеальном состоянии.
Есть специальный режим для разучивания песен на основе аккордов, или пользователи могут следовать экранным табулатурам, регулируя темп и повторяя фрагменты по мере необходимости для оттачивания навыков. Имеется режим соло, который показывает правильное расположение пальцев, а выбор минусовок поможет отточить навыки джемов.
Устройство также может анализировать то, как играет пользователь, и использует алгоритмы ИИ для выявления ошибок и плохой техники, предоставляя рекомендации по устранению таких проблем, предлагая упражнения для улучшения, а также отслеживая прогресс.
Из коробки mu6label работает как обучающий мультиинструмент. Устройство оснащено Bluetooth 5.0 и Wi-Fi и совместимо со смартфонами на базе iOS и Android.
https://www.youtube.com/watch?v=i1Nc5DDzWQo
mu6label в настоящее время является предметом кампании на Kickstarter. Стоимость начинается с £119, что включает бесплатную доставку для бекеров из Великобритании, ЕС и США. Если все пойдет по плану, то доставка устройства начнется в декабре этого года.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/mu6label-umnoe-obuchayuschee-ustroistvo-igre-na-gitare
Научиться играть на гитаре непросто, и хотя упорный труд и практику ничем не заменить, технологии могут помочь. Компания Music AI Tech представила mu6label - многофункциональное гибкое устройство с ИИ, которое крепится к верхней части корпуса гитары.
Устройство mu6label было разработано для решения некоторых проблем, с которыми часто сталкиваются те, кто учится играть на гитаре. Например, даже если начинающие гитаристы нанимают преподавателя, обучение не доступно 24 часа в сутки 7 дней в неделю, а ошибки, допущенные между уроками, могут остаться незамеченными. mu6label представляет из себя устройство с гибким силиконовым корпусом, которое может прилепить к верхней плоской поверхности гитары, для более фигурных моделей имеется дополнительный адаптер.
В распоряжении ученика два цветных сенсорных дисплея с разрешением 240x280 пикселей для взаимодействия с устройством, встроенный пьезодатчик для настройки и обнаружения ошибок во время практики, а также встроенный динамик. Аккумулятор рассчитан на 15 часов работы без подзарядки.
Удобные функции включают тюнеры для четырех-семиструнных инструментов, библиотеку аккордов, универсальный метроном, измеритель децибел для поддержания здоровья слуха и датчики температуры/влажности для поддержания гитары в идеальном состоянии.
Есть специальный режим для разучивания песен на основе аккордов, или пользователи могут следовать экранным табулатурам, регулируя темп и повторяя фрагменты по мере необходимости для оттачивания навыков. Имеется режим соло, который показывает правильное расположение пальцев, а выбор минусовок поможет отточить навыки джемов.
Устройство также может анализировать то, как играет пользователь, и использует алгоритмы ИИ для выявления ошибок и плохой техники, предоставляя рекомендации по устранению таких проблем, предлагая упражнения для улучшения, а также отслеживая прогресс.
Из коробки mu6label работает как обучающий мультиинструмент. Устройство оснащено Bluetooth 5.0 и Wi-Fi и совместимо со смартфонами на базе iOS и Android.
https://www.youtube.com/watch?v=i1Nc5DDzWQo
mu6label в настоящее время является предметом кампании на Kickstarter. Стоимость начинается с £119, что включает бесплатную доставку для бекеров из Великобритании, ЕС и США. Если все пойдет по плану, то доставка устройства начнется в декабре этого года.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/mu6label-umnoe-obuchayuschee-ustroistvo-igre-na-gitare
YouTube
mu6label
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
Беспилотник Airbus прошел летные испытания в штормовых условиях
Роботизированный вертолет VSR700 компании Airbus успешно завершил морские испытания в эксплуатационных условиях, включая полностью автономные взлеты и посадки в условиях сильного штормового ветра с вертолетной палубы гражданского судна.
Последние морские испытания, проведенные компаниями Airbus Helicopters, Marignane и Генеральной дирекцией по вооружению (DGA) Франции, знаменуют собой первый случай, когда тактический беспилотный вертолет VSR700 был собран в единую систему и совершил полет в море в оперативной конфигурации.
Ранее, в рамках исследования французского правительства Système de Drone Aérien pour la Marine (SDAM), системы автономного взлета и посадки (Autonomous Take-Off and Landing , ATOL), разработанные для VSR700, были испытаны в море с использованием модифицированного вертолета Guimbal Cabri G2 с пилотом на борту.
В ходе последнего испытания авионика ATOL была протестирована на самом VSR700 в ходе 80 полностью автономных операций взлета и посадки. Система Airbus DeckFinder способна осуществлять взлет и посадку на наклонную палубу фрегата с точностью до 10 см без использования GNSS/GPS. Она так же точна в условиях нулевой видимости благодаря радару, электрооптическому датчику и приемнику автоматической идентификационной системы (AIS).
"Эта кампания летных испытаний стала важным шагом для программы VSR700, поскольку она позволила нам подтвердить превосходные характеристики беспилотника в условиях эксплуатации, которые соответствуют его будущим миссиям, - сказал Николя Дельмас, руководитель программы VSR700 в Airbus Helicopters. - Прототип VSR700 раскрыл свою летную оболочку при ветре свыше 40 узлов, набрал восемь часов испытаний в 14 полетах и совершил успешные посадки в нескольких различных морских условиях".
Способный нести полезную нагрузку 100 кг, VSR700 имеет максимальный взлетный вес 700 кг и приводится в движение дизельным двигателем Thielert Centurion 2.0 мощностью 15 л.с. Он развивает крейсерскую скорость 220 км/ч, запас хода составляет 10 часов, а эксплуатационный потолок составляет 6000 м.
Пакет датчиков и небольшие размеры позволяют ему выполнять задачи разведки, разведки и наблюдения, а также противолодочные операции, функции обеспечения безопасности на море и спасательные операции для фрегатов и эсминцев.
После успешных испытаний на борту гражданского судна, на следующем этапе, в конце этого года, второй прототип будет установлен на борту фрегата FREMM ВМС Франции.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/bespilotnik-airbus-proshel-letnye-ispytaniya-v-shtormovyh-usloviyah
Роботизированный вертолет VSR700 компании Airbus успешно завершил морские испытания в эксплуатационных условиях, включая полностью автономные взлеты и посадки в условиях сильного штормового ветра с вертолетной палубы гражданского судна.
Последние морские испытания, проведенные компаниями Airbus Helicopters, Marignane и Генеральной дирекцией по вооружению (DGA) Франции, знаменуют собой первый случай, когда тактический беспилотный вертолет VSR700 был собран в единую систему и совершил полет в море в оперативной конфигурации.
Ранее, в рамках исследования французского правительства Système de Drone Aérien pour la Marine (SDAM), системы автономного взлета и посадки (Autonomous Take-Off and Landing , ATOL), разработанные для VSR700, были испытаны в море с использованием модифицированного вертолета Guimbal Cabri G2 с пилотом на борту.
В ходе последнего испытания авионика ATOL была протестирована на самом VSR700 в ходе 80 полностью автономных операций взлета и посадки. Система Airbus DeckFinder способна осуществлять взлет и посадку на наклонную палубу фрегата с точностью до 10 см без использования GNSS/GPS. Она так же точна в условиях нулевой видимости благодаря радару, электрооптическому датчику и приемнику автоматической идентификационной системы (AIS).
"Эта кампания летных испытаний стала важным шагом для программы VSR700, поскольку она позволила нам подтвердить превосходные характеристики беспилотника в условиях эксплуатации, которые соответствуют его будущим миссиям, - сказал Николя Дельмас, руководитель программы VSR700 в Airbus Helicopters. - Прототип VSR700 раскрыл свою летную оболочку при ветре свыше 40 узлов, набрал восемь часов испытаний в 14 полетах и совершил успешные посадки в нескольких различных морских условиях".
Способный нести полезную нагрузку 100 кг, VSR700 имеет максимальный взлетный вес 700 кг и приводится в движение дизельным двигателем Thielert Centurion 2.0 мощностью 15 л.с. Он развивает крейсерскую скорость 220 км/ч, запас хода составляет 10 часов, а эксплуатационный потолок составляет 6000 м.
Пакет датчиков и небольшие размеры позволяют ему выполнять задачи разведки, разведки и наблюдения, а также противолодочные операции, функции обеспечения безопасности на море и спасательные операции для фрегатов и эсминцев.
После успешных испытаний на борту гражданского судна, на следующем этапе, в конце этого года, второй прототип будет установлен на борту фрегата FREMM ВМС Франции.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/bespilotnik-airbus-proshel-letnye-ispytaniya-v-shtormovyh-usloviyah
robogeek.ru
Беспилотник Airbus прошел летные испытания в штормовых условиях
Роботизированный вертолет VSR700 компании Airbus успешно завершил морские испытания в эксплуатационных условиях, включая полностью автономные взлеты и посадки в условиях сильного штормового ветра с вертолетной палубы гражданского судна.
Исследователи из WSU представили робота, который может летать во всех направлениях
В пресс-релизе Washington State University (WSU) заявляется, что разработанный прототип роботизированной пчелы Bee++ является первым роботом, который может стабильно летать во всех направлениях. Bee++ имеет четыре крыла из углеродного волокна и майлара, а также четыре легких актуатора для управления каждым крылом.
Исследование проводилось под руководством Нестора О. Переса-Арансибиа, доцента кафедры механики и материаловедения WSU, работа опубликована в журнале IEEE Transactions on Robotics. Перес-Арансибиа представит результаты на IEEE International Conference on Robotics and Automation в конце этого месяца.
Исследователи пытаются создать искусственных летающих насекомых уже более 30 лет, говорит Перес-Арансибия. Когда-нибудь их можно будет использовать для многих целей, в том числе для искусственного опыления, поиска и спасения в стесненных условиях, биологических исследований или мониторинга окружающей среды, в том числе в неблагоприятных условиях. Но для того, чтобы заставить крошечных роботов взлетать и садиться, потребовалось разработать контроллеры, которые действуют так же, как мозг насекомого.
Изначально исследователи разработали двукрылую роботизированную пчелу, но она была ограничена в своих движениях. В 2019 году Перес-Арансибия и два его аспиранта впервые создали четырехкрылого робота, достаточно легкого, чтобы взлететь. Ученые обеспечили возможность выполнения двух маневров, наклон и вращение. В первом случае передние крылья машут отлично от задних, а во втором правые крылья машут отлично от левых, создавая крутящий момент. Но возможность управлять сложным движением рысканья чрезвычайно важна, сказал он. Без этого роботы выходят из-под контроля, не могут сфокусироваться на точке. В результате они разбиваются.
"Если вы не можете управлять рысканьем, вы очень ограничены, - говорит Перес-Арансибия. - Если вы пчела, вот цветок, но если вы не можете управлять рысканьем, вы все время вращаетесь, пытаясь добраться до него".
Наличие всех степеней подвижности также критически важно для маневров уклонения или отслеживания объектов.
"Система очень нестабильна, и проблема очень сложна, - сказал он. - В течение многих лет у людей были теоретические идеи о том, как управлять рысканьем, но никто не мог этого добиться из-за ограничений в управлении".
Чтобы робот мог контролируемо поворачиваться, исследователи взяли пример с насекомых и переместили крылья так, чтобы они хлопали под углом. Они также увеличили количество раз в секунду, когда робот может махать крыльями - со 100 до 160 раз в секунду.
"Частью решения была физическая конструкция робота, а также мы придумали новую конструкцию контроллера - мозга, который говорит роботу, что делать", - сказал он.
https://www.youtube.com/watch?v=m9lLO1QpdcE&t=100s
При весе 95 мг и размахе крыльев 33 мм, Bee++ все же больше, чем настоящие пчелы, которые весят около 10 мг. В текущей итерации робот может летать автономно около пяти минут на одном заряде, поэтому в основном он привязан к источнику питания через кабель.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/issledovateli-iz-wsu-predstavili-robota-kotoryi-mozhet-letat-vo-vseh-napravleniyah
В пресс-релизе Washington State University (WSU) заявляется, что разработанный прототип роботизированной пчелы Bee++ является первым роботом, который может стабильно летать во всех направлениях. Bee++ имеет четыре крыла из углеродного волокна и майлара, а также четыре легких актуатора для управления каждым крылом.
Исследование проводилось под руководством Нестора О. Переса-Арансибиа, доцента кафедры механики и материаловедения WSU, работа опубликована в журнале IEEE Transactions on Robotics. Перес-Арансибиа представит результаты на IEEE International Conference on Robotics and Automation в конце этого месяца.
Исследователи пытаются создать искусственных летающих насекомых уже более 30 лет, говорит Перес-Арансибия. Когда-нибудь их можно будет использовать для многих целей, в том числе для искусственного опыления, поиска и спасения в стесненных условиях, биологических исследований или мониторинга окружающей среды, в том числе в неблагоприятных условиях. Но для того, чтобы заставить крошечных роботов взлетать и садиться, потребовалось разработать контроллеры, которые действуют так же, как мозг насекомого.
Изначально исследователи разработали двукрылую роботизированную пчелу, но она была ограничена в своих движениях. В 2019 году Перес-Арансибия и два его аспиранта впервые создали четырехкрылого робота, достаточно легкого, чтобы взлететь. Ученые обеспечили возможность выполнения двух маневров, наклон и вращение. В первом случае передние крылья машут отлично от задних, а во втором правые крылья машут отлично от левых, создавая крутящий момент. Но возможность управлять сложным движением рысканья чрезвычайно важна, сказал он. Без этого роботы выходят из-под контроля, не могут сфокусироваться на точке. В результате они разбиваются.
"Если вы не можете управлять рысканьем, вы очень ограничены, - говорит Перес-Арансибия. - Если вы пчела, вот цветок, но если вы не можете управлять рысканьем, вы все время вращаетесь, пытаясь добраться до него".
Наличие всех степеней подвижности также критически важно для маневров уклонения или отслеживания объектов.
"Система очень нестабильна, и проблема очень сложна, - сказал он. - В течение многих лет у людей были теоретические идеи о том, как управлять рысканьем, но никто не мог этого добиться из-за ограничений в управлении".
Чтобы робот мог контролируемо поворачиваться, исследователи взяли пример с насекомых и переместили крылья так, чтобы они хлопали под углом. Они также увеличили количество раз в секунду, когда робот может махать крыльями - со 100 до 160 раз в секунду.
"Частью решения была физическая конструкция робота, а также мы придумали новую конструкцию контроллера - мозга, который говорит роботу, что делать", - сказал он.
https://www.youtube.com/watch?v=m9lLO1QpdcE&t=100s
При весе 95 мг и размахе крыльев 33 мм, Bee++ все же больше, чем настоящие пчелы, которые весят около 10 мг. В текущей итерации робот может летать автономно около пяти минут на одном заряде, поэтому в основном он привязан к источнику питания через кабель.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/issledovateli-iz-wsu-predstavili-robota-kotoryi-mozhet-letat-vo-vseh-napravleniyah
YouTube
Researchers build bee robot that can twist
Read more at https://techxplore.com/news/2023-05-bee-robot.html
Video of a robotic bee created by WSU researchers that can fly fully in all directions.
Video Credit: WSU
Subscribe: https://www.youtube.com/c/Science-X-Network
Join Science X channel to…
Video of a robotic bee created by WSU researchers that can fly fully in all directions.
Video Credit: WSU
Subscribe: https://www.youtube.com/c/Science-X-Network
Join Science X channel to…
Проект DroneHub для определения стандартов взаимодействия между беспилотниками и инфраструктурой
Представьте себе рой дронов, летающих над городом, сосредоточенных на обнаружении проблем в инфраструктуре до того и автономно выполняющих ремонт. Это звучит как научная фантастика, но исследователи намерены изучить может ли быть это реализовано в рамках экспериментального проекта DroneHub.
DroneHub предполагается разместить в существующем исследовательском и инновационном здании NEST на территории кампуса Empa в Дюбендорфе, Швейцария. Проект возглавляет Мирко Ковач, руководитель лаборатории устойчивой робототехники Empa и директор лаборатории аэроробототехники в Imperial College London.
В рамках проекта будет установлен своего рода вольер для дронов на вершине существующего здания. Он будет представлять собой клетку из труб и металлической сетки высотой 11 м и площадью 90 кв. м, на которой будет размещен экспериментальный фасад со сменными поверхностями и материалами. Дроны Aerial Additive Manufacturing, которые работают подобно 3D-принтеру и выдавливают из сопла цементоподобную смесь, будут испытаны на практике и использованы для диагностики и устранения проблем в фасаде.
Кроме того, в DroneHub будут проводиться исследования того, как беспилотники могут помочь в мониторинге изменения климата в условиях, напоминающих лес. Здесь будет создана небольшая природная зона с деревьями и зелеными насаждениями для поддержки новых технологий роботизированного зондирования, а также исследователи займутся разработкой биоразлагаемых дронов.
Наконец, исследователи намерены использовать DroneHub для создания новых рекомендаций и стандартов безопасности для использования дронов рядом с людьми.
"Если мы представляем себе будущее, в котором дроны естественным образом интегрированы в повседневную городскую жизнь, а роботы и люди сосуществуют, то нам нужны правила и технологические стандарты для этого, - объяснил Ковач. - Это начинается, например, с посадочных площадок на зданиях или рядом с ними, к которым беспилотники должны приближаться автономно или с зарядных станций, на которых транспортные беспилотники самостоятельно пополняют запасы энергии для следующего полета. В DroneHub исследователи будут разрабатывать и устанавливать технические рекомендации для таких интерфейсов между зданиями и летающими роботами - и способствовать тому, чтобы сосуществование человека и машины не осталось научной фантастикой".
https://www.youtube.com/watch?v=RzhrPRBgwT0
В настоящее время DroneHub находится только на стадии планирования, и пока нет информации о том, когда он воплотится. Но команда Ковача планирует представить некоторые из своих беспилотных технологий на Архитектурной биеннале в Венеции, которая проходит до 26 ноября этого года.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/proekt-dronehub-dlya-opredeleniya-standartov-vzaimodeistviya-mezhdu-bespilotnikami-i-infrastrukturoi
Представьте себе рой дронов, летающих над городом, сосредоточенных на обнаружении проблем в инфраструктуре до того и автономно выполняющих ремонт. Это звучит как научная фантастика, но исследователи намерены изучить может ли быть это реализовано в рамках экспериментального проекта DroneHub.
DroneHub предполагается разместить в существующем исследовательском и инновационном здании NEST на территории кампуса Empa в Дюбендорфе, Швейцария. Проект возглавляет Мирко Ковач, руководитель лаборатории устойчивой робототехники Empa и директор лаборатории аэроробототехники в Imperial College London.
В рамках проекта будет установлен своего рода вольер для дронов на вершине существующего здания. Он будет представлять собой клетку из труб и металлической сетки высотой 11 м и площадью 90 кв. м, на которой будет размещен экспериментальный фасад со сменными поверхностями и материалами. Дроны Aerial Additive Manufacturing, которые работают подобно 3D-принтеру и выдавливают из сопла цементоподобную смесь, будут испытаны на практике и использованы для диагностики и устранения проблем в фасаде.
Кроме того, в DroneHub будут проводиться исследования того, как беспилотники могут помочь в мониторинге изменения климата в условиях, напоминающих лес. Здесь будет создана небольшая природная зона с деревьями и зелеными насаждениями для поддержки новых технологий роботизированного зондирования, а также исследователи займутся разработкой биоразлагаемых дронов.
Наконец, исследователи намерены использовать DroneHub для создания новых рекомендаций и стандартов безопасности для использования дронов рядом с людьми.
"Если мы представляем себе будущее, в котором дроны естественным образом интегрированы в повседневную городскую жизнь, а роботы и люди сосуществуют, то нам нужны правила и технологические стандарты для этого, - объяснил Ковач. - Это начинается, например, с посадочных площадок на зданиях или рядом с ними, к которым беспилотники должны приближаться автономно или с зарядных станций, на которых транспортные беспилотники самостоятельно пополняют запасы энергии для следующего полета. В DroneHub исследователи будут разрабатывать и устанавливать технические рекомендации для таких интерфейсов между зданиями и летающими роботами - и способствовать тому, чтобы сосуществование человека и машины не осталось научной фантастикой".
https://www.youtube.com/watch?v=RzhrPRBgwT0
В настоящее время DroneHub находится только на стадии планирования, и пока нет информации о том, когда он воплотится. Но команда Ковача планирует представить некоторые из своих беспилотных технологий на Архитектурной биеннале в Венеции, которая проходит до 26 ноября этого года.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/proekt-dronehub-dlya-opredeleniya-standartov-vzaimodeistviya-mezhdu-bespilotnikami-i-infrastrukturoi
YouTube
Drone Hub at NEST
The Drone Hub at the NEST will be a test environment that facilitates the integration and interaction of robots such as drones or climbing robots with infrastructure systems. Leveraging the ability of robots to act autonomously, the Drone Hub serves as test…
Инженеры CU Boulder разрабатывают микророботов для доставки лекарств
Группа инженеров из University of Colorado Boulder (CU Boulder) разработала новый класс микророботов, которые могут с относительно высокой скоростью перемещаться по жидкости. Команда надеется, что в будущем они смогут доставлять рецептурные лекарства в труднодоступные места внутри человеческого организма.
Исследователи описали своих микророботов в статье, опубликованной в журнале Small.
"Представьте себе, если бы микророботы могли выполнять определенные задачи в организме, например, неинвазивные операции, - говорит Джин Ли, ведущий автор исследования и постдокторант кафедры химической и биологической инженерии. - Вместо того, чтобы резать пациента, мы можем просто ввести роботов в организм с помощью таблетки или инъекции, и они сами проведут операцию".
Ли и его коллеги еще не достигли этой цели, но новое исследование - это большой шаг вперед для крошечных роботов.
Ширина каждого микроробота составляет 20 микрометров, что в несколько раз меньше толщины человеческого волоса. Они способны перемещаться со скоростью около 3 миллиметров в секунду, что примерно в 9000 раз больше их собственной длины в минуту. В пресс-релизе университета указывается, что "в относительном выражении это во много раз быстрее гепарда".
В новом исследовании группа задействовала множество таких микророботов для доставки доз дексаметазона, синтетического глюкокортикостероида, в мочевые пузыри лабораторных мышей. Полученные результаты позволяют предположить, что микророботы могут стать полезным инструментом для лечения заболеваний мочевого пузыря и других болезней у людей.
"Микророботы вызывают большой ажиотаж в научных кругах, но для нас они интересны тем, что мы можем создать их для выполнения полезных задач в организме", - сказал К. Уайатт Шилдс, соавтор нового исследования и доцент кафедры химической и биологической инженерии.
Команда создает своих микророботов из биосовместимых полимеров, используя технологию, похожую на 3D-печать. Машины оснащены тремя крошечными плавниками. В каждом из роботов находится маленький пузырек с воздухом, который под воздействием акустического поля, подобного тому, которое используется в ультразвуке, начинают вибрировать, отталкивая воду и двигая роботов вперед.
Чтобы испытать своих микророботов, исследователи обратили внимание на распространенную проблему людей - заболевание мочевого пузыря. Интерстициальный цистит, также известный как синдром болезненного мочевого пузыря, поражает миллионы людей. Часто пациентам приходится приходить в клинику несколько раз в течение нескольких недель, где врач вводит жесткий раствор дексаметазона в мочевой пузырь через катетер.
Ли считает, что микророботы могут принести некоторое облегчение. В лабораторных экспериментах исследователи изготовили микророботов, содержащих высокую концентрацию дексаметазона. Затем они ввели тысячи этих ботов в мочевые пузыри лабораторных мышей. В результате микророботы рассеялись по органу, а затем прилипли к его стенкам, что, вероятно, затруднило бы их выведение.
Попав туда, машины медленно высвобождали дексаметазон в течение примерно двух дней. По словам Ли, такой постоянный поток лекарств может позволить пациентам получать больше препаратов в течение более длительного периода времени, что улучшит результаты лечения пациентов. Он добавил, что группе предстоит проделать большую работу, прежде чем микророботы смогут перемещаться по реальным человеческим телам. Для начала, группа хочет сделать машины полностью биоразлагаемыми, чтобы они в конечном итоге растворялись в организме.
https://www.youtube.com/watch?v=fBsDLIjBE-s
"Если мы сможем заставить эти частицы работать в мочевом пузыре, - сказал Ли, - тогда мы сможем добиться более устойчивого высвобождения лекарств, и, возможно, пациентам не придется так часто приходить в клинику".
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/inzhenery-cu-boulder-razrabatyvayut-mikrorobotov-dlya-dostavki-lekarstv
Группа инженеров из University of Colorado Boulder (CU Boulder) разработала новый класс микророботов, которые могут с относительно высокой скоростью перемещаться по жидкости. Команда надеется, что в будущем они смогут доставлять рецептурные лекарства в труднодоступные места внутри человеческого организма.
Исследователи описали своих микророботов в статье, опубликованной в журнале Small.
"Представьте себе, если бы микророботы могли выполнять определенные задачи в организме, например, неинвазивные операции, - говорит Джин Ли, ведущий автор исследования и постдокторант кафедры химической и биологической инженерии. - Вместо того, чтобы резать пациента, мы можем просто ввести роботов в организм с помощью таблетки или инъекции, и они сами проведут операцию".
Ли и его коллеги еще не достигли этой цели, но новое исследование - это большой шаг вперед для крошечных роботов.
Ширина каждого микроробота составляет 20 микрометров, что в несколько раз меньше толщины человеческого волоса. Они способны перемещаться со скоростью около 3 миллиметров в секунду, что примерно в 9000 раз больше их собственной длины в минуту. В пресс-релизе университета указывается, что "в относительном выражении это во много раз быстрее гепарда".
В новом исследовании группа задействовала множество таких микророботов для доставки доз дексаметазона, синтетического глюкокортикостероида, в мочевые пузыри лабораторных мышей. Полученные результаты позволяют предположить, что микророботы могут стать полезным инструментом для лечения заболеваний мочевого пузыря и других болезней у людей.
"Микророботы вызывают большой ажиотаж в научных кругах, но для нас они интересны тем, что мы можем создать их для выполнения полезных задач в организме", - сказал К. Уайатт Шилдс, соавтор нового исследования и доцент кафедры химической и биологической инженерии.
Команда создает своих микророботов из биосовместимых полимеров, используя технологию, похожую на 3D-печать. Машины оснащены тремя крошечными плавниками. В каждом из роботов находится маленький пузырек с воздухом, который под воздействием акустического поля, подобного тому, которое используется в ультразвуке, начинают вибрировать, отталкивая воду и двигая роботов вперед.
Чтобы испытать своих микророботов, исследователи обратили внимание на распространенную проблему людей - заболевание мочевого пузыря. Интерстициальный цистит, также известный как синдром болезненного мочевого пузыря, поражает миллионы людей. Часто пациентам приходится приходить в клинику несколько раз в течение нескольких недель, где врач вводит жесткий раствор дексаметазона в мочевой пузырь через катетер.
Ли считает, что микророботы могут принести некоторое облегчение. В лабораторных экспериментах исследователи изготовили микророботов, содержащих высокую концентрацию дексаметазона. Затем они ввели тысячи этих ботов в мочевые пузыри лабораторных мышей. В результате микророботы рассеялись по органу, а затем прилипли к его стенкам, что, вероятно, затруднило бы их выведение.
Попав туда, машины медленно высвобождали дексаметазон в течение примерно двух дней. По словам Ли, такой постоянный поток лекарств может позволить пациентам получать больше препаратов в течение более длительного периода времени, что улучшит результаты лечения пациентов. Он добавил, что группе предстоит проделать большую работу, прежде чем микророботы смогут перемещаться по реальным человеческим телам. Для начала, группа хочет сделать машины полностью биоразлагаемыми, чтобы они в конечном итоге растворялись в организме.
https://www.youtube.com/watch?v=fBsDLIjBE-s
"Если мы сможем заставить эти частицы работать в мочевом пузыре, - сказал Ли, - тогда мы сможем добиться более устойчивого высвобождения лекарств, и, возможно, пациентам не придется так часто приходить в клинику".
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/inzhenery-cu-boulder-razrabatyvayut-mikrorobotov-dlya-dostavki-lekarstv
Wiley Online Library
Bubble‐Based Microrobots with Rapid Circular Motions for Epithelial Pinning and Drug Delivery
Bubble-containing microrobots with asymmetric fins propel within a mouse bladder at ultrafast speeds. Due to their fast speeds and sharp fins, microrobots can mechanically pin themselves to the bladd...
ИИ идентифицирует 5 видов сердечной недостаточности для прогнозирования риска и лечения
Сердечная недостаточность поражает миллионы людей во всем мире. Болезнь может быть вызвана множеством факторов, требующих различных методов лечения. Теперь исследователи обучили несколько моделей машинного обучения, используя большой набор данных, чтобы определить 5 подтипов сердечной недостаточности.
Традиционно различные типы сердечной недостаточности классифицируются в зависимости от фракции выброса левого желудочка (LVEF) - количества крови, которое левый желудочек сердца выталкивает при каждом сокращении. Однако шведское исследование 2018 года с применением машинного обучения показало, что LVEF не позволяет предсказать выживаемость при сердечной недостаточности.
Исследователи из University College London использовали четыре модели машинного обучения для разработки системы определения подтипов сердечной недостаточности. Они изучили анонимные данные электронных медицинских карт более чем 300 000 пациентов, у которых в течение 20 лет была диагностирована сердечная недостаточность.
"Мы стремились улучшить классификацию сердечной недостаточности, чтобы лучше понять вероятное течение болезни и донести это до пациентов, - говорит Амитава Банерджи, ведущий автор исследования. - В настоящее время трудно предсказать, как будет развиваться болезнь у отдельных пациентов. У некоторых людей состояние стабильно в течение многих лет, в то время как у других оно быстро ухудшается".
Чтобы избежать предвзятости, которая может возникнуть при использовании одной модели машинного обучения, исследователи использовали четыре модели для разделения случаев сердечной недостаточности на группы. После обучения на сегментах данных модели выделили пять подтипов на основе 87 из 635 возможных факторов, включая возраст, симптомы, наличие других заболеваний, лекарства, которые принимал пациент, параметры здоровья, такие как кровяное давление, и результаты анализов. Подтипы были проверены на отдельном наборе данных.
Пять подтипов были сгруппированы в соответствии со специфическими характеристиками. К "раннему началу" относились молодые люди с низким уровнем факторов риска. К "позднему началу" относились люди старшего возраста, принимавшие мало лекарств и страдавшие сердечно-сосудистыми заболеваниями. Подтип "связанный с фибрилляцией предсердий" включал людей с нерегулярным сердечным ритмом или с заболеванием клапанов сердца. Подтип "метаболический" включал людей с избыточным весом, со средним уровнем факторов риска, но с низким уровнем сердечно-сосудистых заболеваний. К подтипу "кардиометаболический" относились люди с избыточным весом, принимающие большое количество назначенных лекарств, с высоким уровнем факторов риска и сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Исследователи обнаружили, что риск смерти в течение года после постановки диагноза различался между подтипами. Через год риск смертности от всех причин был самым высоким в подгруппе, связанной с фибрилляцией предсердий (61%), далее следуют подгруппы с поздним началом (46%), кардиометаболическим (37%), ранним началом (20%) и метаболическим (11%). По словам исследователей, результаты исследования могут быть использованы для улучшения лечения сердечной недостаточности.
"Более четкое различие между типами сердечной недостаточности может привести к более целенаправленному лечению и поможет нам по-другому взглянуть на потенциальные методы лечения", - сказал Банерджи.
Исследователи разработали приложение, основанное на подходе машинного обучения, которое врачи могут использовать для определения того, к какому подтипу относится человек.
Исследование было опубликовано в журнале The Lancet Digital Health.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-identifitsiruet-5-vidov-serdechnoi-nedostatochnosti-dlya-prognozirovaniya-riska-i-lecheniya
Сердечная недостаточность поражает миллионы людей во всем мире. Болезнь может быть вызвана множеством факторов, требующих различных методов лечения. Теперь исследователи обучили несколько моделей машинного обучения, используя большой набор данных, чтобы определить 5 подтипов сердечной недостаточности.
Традиционно различные типы сердечной недостаточности классифицируются в зависимости от фракции выброса левого желудочка (LVEF) - количества крови, которое левый желудочек сердца выталкивает при каждом сокращении. Однако шведское исследование 2018 года с применением машинного обучения показало, что LVEF не позволяет предсказать выживаемость при сердечной недостаточности.
Исследователи из University College London использовали четыре модели машинного обучения для разработки системы определения подтипов сердечной недостаточности. Они изучили анонимные данные электронных медицинских карт более чем 300 000 пациентов, у которых в течение 20 лет была диагностирована сердечная недостаточность.
"Мы стремились улучшить классификацию сердечной недостаточности, чтобы лучше понять вероятное течение болезни и донести это до пациентов, - говорит Амитава Банерджи, ведущий автор исследования. - В настоящее время трудно предсказать, как будет развиваться болезнь у отдельных пациентов. У некоторых людей состояние стабильно в течение многих лет, в то время как у других оно быстро ухудшается".
Чтобы избежать предвзятости, которая может возникнуть при использовании одной модели машинного обучения, исследователи использовали четыре модели для разделения случаев сердечной недостаточности на группы. После обучения на сегментах данных модели выделили пять подтипов на основе 87 из 635 возможных факторов, включая возраст, симптомы, наличие других заболеваний, лекарства, которые принимал пациент, параметры здоровья, такие как кровяное давление, и результаты анализов. Подтипы были проверены на отдельном наборе данных.
Пять подтипов были сгруппированы в соответствии со специфическими характеристиками. К "раннему началу" относились молодые люди с низким уровнем факторов риска. К "позднему началу" относились люди старшего возраста, принимавшие мало лекарств и страдавшие сердечно-сосудистыми заболеваниями. Подтип "связанный с фибрилляцией предсердий" включал людей с нерегулярным сердечным ритмом или с заболеванием клапанов сердца. Подтип "метаболический" включал людей с избыточным весом, со средним уровнем факторов риска, но с низким уровнем сердечно-сосудистых заболеваний. К подтипу "кардиометаболический" относились люди с избыточным весом, принимающие большое количество назначенных лекарств, с высоким уровнем факторов риска и сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Исследователи обнаружили, что риск смерти в течение года после постановки диагноза различался между подтипами. Через год риск смертности от всех причин был самым высоким в подгруппе, связанной с фибрилляцией предсердий (61%), далее следуют подгруппы с поздним началом (46%), кардиометаболическим (37%), ранним началом (20%) и метаболическим (11%). По словам исследователей, результаты исследования могут быть использованы для улучшения лечения сердечной недостаточности.
"Более четкое различие между типами сердечной недостаточности может привести к более целенаправленному лечению и поможет нам по-другому взглянуть на потенциальные методы лечения", - сказал Банерджи.
Исследователи разработали приложение, основанное на подходе машинного обучения, которое врачи могут использовать для определения того, к какому подтипу относится человек.
Исследование было опубликовано в журнале The Lancet Digital Health.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-identifitsiruet-5-vidov-serdechnoi-nedostatochnosti-dlya-prognozirovaniya-riska-i-lecheniya
The Lancet Digital Health
Identifying subtypes of heart failure from three electronic health record sources with machine learning: an external, prognostic…
Across four methods and three datasets, including genetic data, in the largest study
of incident heart failure to date, we identified five machine learning-informed subtypes,
which might inform aetiological research, clinical risk prediction, and the design…
of incident heart failure to date, we identified five machine learning-informed subtypes,
which might inform aetiological research, clinical risk prediction, and the design…
Японские исследователи представили многоногого робота Myriapod
Исследователи из Osaka University разработали робота, похожего на сороконожку, и показали, как его движения могут переключаться с прямолинейной на криволинейную ходьбу, что может помочь в поисково-спасательных операциях или исследовании других планет.
Большинство животных на Земле выработали надежную систему передвижения с помощью ног, которая обеспечивает им высокую степень мобильности в широком диапазоне сред. К некоторому разочарованию, инженеры, которые пытались повторить этот подход, часто обнаруживали, что такие роботы удивительно хрупки. Поломка даже одной ноги из-за повторяющихся нагрузок может серьезно ограничить способность этих роботов функционировать. Кроме того, управление большим количеством суставов, чтобы робот мог перемещаться по сложной среде, требует большой мощности компьютера. Усовершенствование этой конструкции было бы чрезвычайно полезно для создания автономных или полуавтономных роботов, которые могли бы действовать в качестве разведывательных или спасательных машин и проникать в опасные зоны.
В пресс-релизе университета заявлено, что Myriapod - это "новый вид шагающего робота, который использует преимущества динамической нестабильности для навигации". Изменяя гибкость муфт, можно заставить робота поворачивать без использования сложных вычислительных систем управления.
Их робот использует преимущества естественной нестабильности, способной преобразовывать прямолинейную ходьбу в изогнутое движение. В исследовании "Maneuverable and Efficient Locomotion of a Myriapod Robot with Variable Body-Axis Flexibility via Instability and Bifurcation", опубликованном недавно в журнале Soft Robotics, исследователи из Университета Осаки описывают своего робота, который состоит из шести сегментов и гибких суставов. С помощью регулируемого винта гибкость соединений может быть изменена с помощью двигателей во время ходьбы. Исследователи показали, что увеличение гибкости соединений привело к ситуации, называемой "бифуркация типа вилки", при которой прямолинейная ходьба становится неустойчивой. Вместо этого робот переходит к ходьбе по кривой, то вправо, то влево. Обычно инженеры стараются избегать возникновения нестабильности, однако их контролируемое использование может обеспечить эффективную маневренность.
"Нас вдохновила способность некоторых чрезвычайно проворных насекомых управлять динамической нестабильностью собственного движения для быстрого изменения движения, - говорит Шинья Аой, автор исследования. - Поскольку этот подход не управляет непосредственно движением оси тела, а скорее контролирует гибкость, он позволяет значительно снизить как вычислительную сложность, так и потребность в энергии".
https://www.youtube.com/watch?v=5b8w4LajcEY
Команда проверила способность робота достигать определенных мест и обнаружила, что он может ориентироваться, прокладывая кривые пути к целям. Будущие версии могут включать дополнительные сегменты и механизмы управления.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/yaponskie-issledovateli-predstavili-mnogonogogo-robota-myriapod
Исследователи из Osaka University разработали робота, похожего на сороконожку, и показали, как его движения могут переключаться с прямолинейной на криволинейную ходьбу, что может помочь в поисково-спасательных операциях или исследовании других планет.
Большинство животных на Земле выработали надежную систему передвижения с помощью ног, которая обеспечивает им высокую степень мобильности в широком диапазоне сред. К некоторому разочарованию, инженеры, которые пытались повторить этот подход, часто обнаруживали, что такие роботы удивительно хрупки. Поломка даже одной ноги из-за повторяющихся нагрузок может серьезно ограничить способность этих роботов функционировать. Кроме того, управление большим количеством суставов, чтобы робот мог перемещаться по сложной среде, требует большой мощности компьютера. Усовершенствование этой конструкции было бы чрезвычайно полезно для создания автономных или полуавтономных роботов, которые могли бы действовать в качестве разведывательных или спасательных машин и проникать в опасные зоны.
В пресс-релизе университета заявлено, что Myriapod - это "новый вид шагающего робота, который использует преимущества динамической нестабильности для навигации". Изменяя гибкость муфт, можно заставить робота поворачивать без использования сложных вычислительных систем управления.
Их робот использует преимущества естественной нестабильности, способной преобразовывать прямолинейную ходьбу в изогнутое движение. В исследовании "Maneuverable and Efficient Locomotion of a Myriapod Robot with Variable Body-Axis Flexibility via Instability and Bifurcation", опубликованном недавно в журнале Soft Robotics, исследователи из Университета Осаки описывают своего робота, который состоит из шести сегментов и гибких суставов. С помощью регулируемого винта гибкость соединений может быть изменена с помощью двигателей во время ходьбы. Исследователи показали, что увеличение гибкости соединений привело к ситуации, называемой "бифуркация типа вилки", при которой прямолинейная ходьба становится неустойчивой. Вместо этого робот переходит к ходьбе по кривой, то вправо, то влево. Обычно инженеры стараются избегать возникновения нестабильности, однако их контролируемое использование может обеспечить эффективную маневренность.
"Нас вдохновила способность некоторых чрезвычайно проворных насекомых управлять динамической нестабильностью собственного движения для быстрого изменения движения, - говорит Шинья Аой, автор исследования. - Поскольку этот подход не управляет непосредственно движением оси тела, а скорее контролирует гибкость, он позволяет значительно снизить как вычислительную сложность, так и потребность в энергии".
https://www.youtube.com/watch?v=5b8w4LajcEY
Команда проверила способность робота достигать определенных мест и обнаружила, что он может ориентироваться, прокладывая кривые пути к целям. Будущие версии могут включать дополнительные сегменты и механизмы управления.
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/yaponskie-issledovateli-predstavili-mnogonogogo-robota-myriapod
Soft Robotics
Maneuverable and Efficient Locomotion of a Myriapod Robot with Variable Body-Axis Flexibility via Instability and Bifurcation |…
Legged robots have remarkable terrestrial mobility, but are susceptible to falling and leg malfunction during locomotion. The use of a large number of legs, as in centipedes, can overcome these problems, but it makes the body long and leads to many legs being…
Uber Eats планирует масштабировать доставку еды с помощью роботов в Северной Америке
В течение последнего года колесные роботы Serve Robotics, созданные при поддержке Uber, доставляли еду на вынос и продукты клиентам в районе Лос-Анджелеса. Вчера компания объявила, что до 2 000 таких роботов будут использоваться и в других городах Северной Америки.
По данным Serve Robotics, в настоящее время более 200 ресторанов участвуют в пилотном проекте в Лос-Анджелесе. Кроме того сообщается, что эти автономные роботы, перемещающиеся по тротуарам, "выполнили десятки тысяч доставок" с момента основания Serve в 2017 году.
В рамках объявленного расширения планируется задействовать до 2 000 ботов Uber Eats во городах США и Канады. В настоящее время компания Serve работает с отраслевыми партнерами и муниципальными властями в различных регионах. По некоторым данным в список возможных городов входят Сан-Хосе, Ванкувер и Даллас.
Каждый четырехколесный робот может работать в течение дня на одном заряде батареи, перевозя до 23 кг груза с максимальной скоростью 11 км/ч. Его грузовой отсек может разблокировать только корпоративный клиент или клиент, сделавший заказ, с помощью мобильного приложения. Отмечается, что эти роботы четвертого уровня автономности.
"Уровень 4 - это когда в заранее определенных областях не требуется вмешательство человека, - поясняет соучредитель/генеральный директор Serve Robotics Али Кашани. - Это достигается с помощью множества передовых возможностей ИИ, которые помогают нашим роботам ориентироваться в городах. ИИ помогает роботам определить, по какой поверхности двигаться, найти самый быстрый и безопасный маршрут, обнаружить и идентифицировать людей и автомобили, и даже определить риск столкновения с автомобилями, когда водители невнимательны на перекрестках".
Расширение планируется в основном в 2024 году, но первые роботы начнут осуществлять доставку уже в четвертом квартале этого года.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/uber-eats-planiruet-masshtabirovat-dostavku-edy-s-pomoschyu-robotov-v-severnoi-amerike
В течение последнего года колесные роботы Serve Robotics, созданные при поддержке Uber, доставляли еду на вынос и продукты клиентам в районе Лос-Анджелеса. Вчера компания объявила, что до 2 000 таких роботов будут использоваться и в других городах Северной Америки.
По данным Serve Robotics, в настоящее время более 200 ресторанов участвуют в пилотном проекте в Лос-Анджелесе. Кроме того сообщается, что эти автономные роботы, перемещающиеся по тротуарам, "выполнили десятки тысяч доставок" с момента основания Serve в 2017 году.
В рамках объявленного расширения планируется задействовать до 2 000 ботов Uber Eats во городах США и Канады. В настоящее время компания Serve работает с отраслевыми партнерами и муниципальными властями в различных регионах. По некоторым данным в список возможных городов входят Сан-Хосе, Ванкувер и Даллас.
Каждый четырехколесный робот может работать в течение дня на одном заряде батареи, перевозя до 23 кг груза с максимальной скоростью 11 км/ч. Его грузовой отсек может разблокировать только корпоративный клиент или клиент, сделавший заказ, с помощью мобильного приложения. Отмечается, что эти роботы четвертого уровня автономности.
"Уровень 4 - это когда в заранее определенных областях не требуется вмешательство человека, - поясняет соучредитель/генеральный директор Serve Robotics Али Кашани. - Это достигается с помощью множества передовых возможностей ИИ, которые помогают нашим роботам ориентироваться в городах. ИИ помогает роботам определить, по какой поверхности двигаться, найти самый быстрый и безопасный маршрут, обнаружить и идентифицировать людей и автомобили, и даже определить риск столкновения с автомобилями, когда водители невнимательны на перекрестках".
Расширение планируется в основном в 2024 году, но первые роботы начнут осуществлять доставку уже в четвертом квартале этого года.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/uber-eats-planiruet-masshtabirovat-dostavku-edy-s-pomoschyu-robotov-v-severnoi-amerike
robogeek.ru
Uber Eats планирует масштабировать доставку еды с помощью роботов в Северной Америке
В течение последнего года колесные роботы Serve Robotics, созданные при поддержке Uber, доставляли еду на вынос и продукты клиентам в районе Лос-Анджелеса. Вчера компания объявила, что до 2 000 таких роботов будут использоваться и в других городах Северной…
Ученые Гарварда разработали экзокостюм для реабилитации после инсульта для повседневного ношения
Более 80% людей, переживших инсульт, испытывают проблемы с походкой, часто связанные с потерей контроля над движением голеностопа. Существующие реабилитационные устройства для борьбы с этой проблемой ограничены лабораторными или клиническими условиями.
Теперь, согласно результатам экспериментального исследования, новый голеностопный экзокостюм может помочь людям, перенесшим инсульт, улучшить двигательную активность при ходьбе. Работа, возглавляемая группой профессора Конора Уолша из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук имени Джона А. Полсона (SEAS), опубликована в журнале Annals of the New York Academy of Sciences.
"Мы увидели возможность использовать носимые технологии для переосмысления подхода к физиотерапии и реабилитации, - говорит Уолш. - Если мы сможем перенести некоторые из этих клинических услуг из клиники в дом и общину, мы сможем улучшить доступ, снизить расходы и обеспечить более качественный уход. Очень интересно наблюдать, как инженерные и физиотерапевтические науки объединяются для того, чтобы это произошло".
Лаборатория биодизайна Уолша в Гарварде ранее разработала технологии вспомогательных и реабилитационных экзокостюмов для различных применений. Некоторые из этих технологий уже были лицензированы и коммерциализированы компанией ReWalk Robotics и получили статус прорывных от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США. Чтобы разработать голеностопный экзокостюм для использования в повседневной деятельности, команде Уолша необходимо было упростить механические компоненты экзокостюма и сделать его легким в управлении.
"В прошлом наши голеностопные экзокостюмы имели два активных привода - один помогал при дорсифлексии, чтобы держать пальцы ног, а другой - при плантарфлексии, отталкивая стопу и тело от земли, - говорит Ричард Наколс, бывший постдокторант лаборатории Уолша в SEAS. - Вместо активного привода дорсифлексии новый экзокостюм содержит пассивный материал, который сгибается и работает как пружина, помогая пальцам ног оставаться вверху во время маха стопы и не позволяя владельцу зацепиться пальцами за землю".
"Заменив активный привод на пассивный, экзокостюм по своей сути стал более безопасным; в случае неожиданной потери питания или сбоя контроллера, состояние по умолчанию будет поддерживать пальцы ног пользователя и снизит риск споткнуться и упасть", - продолжает Наколс.
"Мы также разработали мобильное приложение, чтобы пользователи могли легко взаимодействовать с устройством, - говорит Чи-Канг Чанг, кандидат наук в лаборатории Уолша. - Приложение позволяет пользователям самостоятельно включать устройство и сообщать экзокостюму, когда они хотят начать ходить".
Кроме того, команда включила датчики, расположенные на стопе, голени и тазе, чтобы обеспечить дистанционный мониторинг прогресса пользователя с течением времени.
Для тестирования экзокостюма команда Уолша сотрудничала с лабораториями Лу Авада и Терри Эллиса из Колледжа здоровья и реабилитации Сарджента Бостонского университета. Они набрали четырех участников для использования устройства в их собственных условиях в течение 4 недель, совершая самостоятельные прогулки 3-5 раз в неделю.
https://www.youtube.com/watch?v=35khjfVXsqM
Из-за индивидуальной вариативности реакции (участники с более низким исходным уровнем двигательной активности при ходьбе получили больше пользы от ношения экзокостюма), терапевтический эффект не наблюдался во всей группе. Но двое из участников улучшили свою двигательную активность в среднем на 27%. Они также прошли в среднем на 4 000 шагов больше за неделю после исследования, чем за неделю до его начала.
https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/uchenye-garvarda-razrabotali-ekzokostyum-dlya-reabilitatsii-posle-insulta-dlya-povsednevnogo-nosheniya
Более 80% людей, переживших инсульт, испытывают проблемы с походкой, часто связанные с потерей контроля над движением голеностопа. Существующие реабилитационные устройства для борьбы с этой проблемой ограничены лабораторными или клиническими условиями.
Теперь, согласно результатам экспериментального исследования, новый голеностопный экзокостюм может помочь людям, перенесшим инсульт, улучшить двигательную активность при ходьбе. Работа, возглавляемая группой профессора Конора Уолша из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук имени Джона А. Полсона (SEAS), опубликована в журнале Annals of the New York Academy of Sciences.
"Мы увидели возможность использовать носимые технологии для переосмысления подхода к физиотерапии и реабилитации, - говорит Уолш. - Если мы сможем перенести некоторые из этих клинических услуг из клиники в дом и общину, мы сможем улучшить доступ, снизить расходы и обеспечить более качественный уход. Очень интересно наблюдать, как инженерные и физиотерапевтические науки объединяются для того, чтобы это произошло".
Лаборатория биодизайна Уолша в Гарварде ранее разработала технологии вспомогательных и реабилитационных экзокостюмов для различных применений. Некоторые из этих технологий уже были лицензированы и коммерциализированы компанией ReWalk Robotics и получили статус прорывных от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США. Чтобы разработать голеностопный экзокостюм для использования в повседневной деятельности, команде Уолша необходимо было упростить механические компоненты экзокостюма и сделать его легким в управлении.
"В прошлом наши голеностопные экзокостюмы имели два активных привода - один помогал при дорсифлексии, чтобы держать пальцы ног, а другой - при плантарфлексии, отталкивая стопу и тело от земли, - говорит Ричард Наколс, бывший постдокторант лаборатории Уолша в SEAS. - Вместо активного привода дорсифлексии новый экзокостюм содержит пассивный материал, который сгибается и работает как пружина, помогая пальцам ног оставаться вверху во время маха стопы и не позволяя владельцу зацепиться пальцами за землю".
"Заменив активный привод на пассивный, экзокостюм по своей сути стал более безопасным; в случае неожиданной потери питания или сбоя контроллера, состояние по умолчанию будет поддерживать пальцы ног пользователя и снизит риск споткнуться и упасть", - продолжает Наколс.
"Мы также разработали мобильное приложение, чтобы пользователи могли легко взаимодействовать с устройством, - говорит Чи-Канг Чанг, кандидат наук в лаборатории Уолша. - Приложение позволяет пользователям самостоятельно включать устройство и сообщать экзокостюму, когда они хотят начать ходить".
Кроме того, команда включила датчики, расположенные на стопе, голени и тазе, чтобы обеспечить дистанционный мониторинг прогресса пользователя с течением времени.
Для тестирования экзокостюма команда Уолша сотрудничала с лабораториями Лу Авада и Терри Эллиса из Колледжа здоровья и реабилитации Сарджента Бостонского университета. Они набрали четырех участников для использования устройства в их собственных условиях в течение 4 недель, совершая самостоятельные прогулки 3-5 раз в неделю.
https://www.youtube.com/watch?v=35khjfVXsqM
Из-за индивидуальной вариативности реакции (участники с более низким исходным уровнем двигательной активности при ходьбе получили больше пользы от ношения экзокостюма), терапевтический эффект не наблюдался во всей группе. Но двое из участников улучшили свою двигательную активность в среднем на 27%. Они также прошли в среднем на 4 000 шагов больше за неделю после исследования, чем за неделю до его начала.
https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/uchenye-garvarda-razrabotali-ekzokostyum-dlya-reabilitatsii-posle-insulta-dlya-povsednevnogo-nosheniya
The New York Academy of Sciences
NYAS Publications
We developed and evaluated a community Robotic Exosuit Augmented Locomotion (cREAL) program. Four participants in the chronic stage of stroke independently used our community exosuit for walking in t...