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...
Исследователи обучили робота воссоздавать рецепты блюд из видеороликов
Исследователи из Кембриджского университета научили своего робота готовить 8 простых салатов. В качестве обучающего материала использовались видеоролики на которых человек демонстрировал эти рецепты.
Кроме того, видеоматериалы помогали роботу постепенно пополнить свою "поваренную книгу". Результаты исследования, о которых сообщается в журнале IEEE Access, демонстрируют, как видеоконтент может стать ценным и богатым источником данных для автоматизированного производства продуктов питания, и могут способствовать более простому и дешевому внедрению роботов на кухни.
Роботы-повара десятилетиями фигурировали в научной фантастике, но в реальности приготовление пищи - сложная задача для робота. Несколько коммерческих компаний создали прототипы роботов-поваров, но они значительно отстают от человека в плане мастерства. Люди могут изучать новые рецепты, наблюдая за тем, как готовит другой человек, или просматривая видео на YouTube, но программирование робота для приготовления различных блюд требует больших финансовых затрат и времени.
"Мы хотели узнать, сможем ли мы обучить робота тому же постепенному обучению, что и людей - путем определения ингредиентов и их сочетания в блюде", - сказал Гжегож Сохацки с инженерного факультета Кембриджа, первый автор статьи.
Сохацки и его коллеги разработали восемь простых рецептов салатов и сняли на видео их приготовление. Затем они использовали общедоступную нейронную сеть для обучения своего робота. Нейронная сеть уже была запрограммирована на распознавание ряда различных объектов, включая фрукты и овощи, использованные в восьми рецептах салата (брокколи, морковь, яблоко, банан и апельсин).
Используя методы компьютерного зрения, робот проанализировал каждый кадр видео и смог идентифицировать различные объекты и особенности, такие как нож и ингредиенты, а также руки, кисти и лицо человека. Правильно идентифицируя ингредиенты и действия человека, робот мог определить, какой из рецептов готовится. Робот мог сделать вывод, что если человек держит в одной руке нож, а в другой - морковь, то морковь будет нарезана.
Из 16 просмотренных видеороликов робот распознавал правильный рецепт в 93% случаев, хотя он идентифицировал только 83% действий человека правильно. Робот также смог определить, что незначительные изменения в рецепте, такие как приготовление двойной порции или обычная человеческая ошибка, были вариациями, а не новым рецептом. Робот также правильно распознал демонстрацию нового, девятого по счету салата, добавил его в свою кулинарную книгу и приготовил.
"Удивительно, как много нюансов смог обнаружить робот, - говорит Сохацки. - Эти рецепты не являются сложными - по сути, это нарезанные фрукты и овощи, но он действительно эффективно распознавал, например, что два нарезанных яблока и две нарезанные моркови - это тот же рецепт, что и три нарезанных яблока и три нарезанных моркови".
Видеоролики, использованные для обучения робота, не похожи на видеоролики от блогеров и поваров в соцсетях, которые полны сокращений, визуальных эффектов и быстрых перемещений продуктов питания. Например, робот с трудом распознает морковь, если человек обхватывает ее рукой. Чтобы робот смог это сделать необходимо положить морковь так, чтобы он мог видеть овощ целиком.
https://www.youtube.com/watch?v=nx3k4XA3x4Q
"Наш робот не заинтересован в таких видеороликах о еде, которые становятся вирусными в социальных сетях - за ними просто слишком сложно уследить, - говорит Сохацки. - Но когда роботы станут лучше и быстрее определять ингредиенты в видеороликах, они смогут использовать такие сайты, как YouTube, для изучения целого ряда рецептов".
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-obuchili-robota-vossozdavat-retsepty-blyud-iz-videorolikov
Исследователи из Кембриджского университета научили своего робота готовить 8 простых салатов. В качестве обучающего материала использовались видеоролики на которых человек демонстрировал эти рецепты.
Кроме того, видеоматериалы помогали роботу постепенно пополнить свою "поваренную книгу". Результаты исследования, о которых сообщается в журнале IEEE Access, демонстрируют, как видеоконтент может стать ценным и богатым источником данных для автоматизированного производства продуктов питания, и могут способствовать более простому и дешевому внедрению роботов на кухни.
Роботы-повара десятилетиями фигурировали в научной фантастике, но в реальности приготовление пищи - сложная задача для робота. Несколько коммерческих компаний создали прототипы роботов-поваров, но они значительно отстают от человека в плане мастерства. Люди могут изучать новые рецепты, наблюдая за тем, как готовит другой человек, или просматривая видео на YouTube, но программирование робота для приготовления различных блюд требует больших финансовых затрат и времени.
"Мы хотели узнать, сможем ли мы обучить робота тому же постепенному обучению, что и людей - путем определения ингредиентов и их сочетания в блюде", - сказал Гжегож Сохацки с инженерного факультета Кембриджа, первый автор статьи.
Сохацки и его коллеги разработали восемь простых рецептов салатов и сняли на видео их приготовление. Затем они использовали общедоступную нейронную сеть для обучения своего робота. Нейронная сеть уже была запрограммирована на распознавание ряда различных объектов, включая фрукты и овощи, использованные в восьми рецептах салата (брокколи, морковь, яблоко, банан и апельсин).
Используя методы компьютерного зрения, робот проанализировал каждый кадр видео и смог идентифицировать различные объекты и особенности, такие как нож и ингредиенты, а также руки, кисти и лицо человека. Правильно идентифицируя ингредиенты и действия человека, робот мог определить, какой из рецептов готовится. Робот мог сделать вывод, что если человек держит в одной руке нож, а в другой - морковь, то морковь будет нарезана.
Из 16 просмотренных видеороликов робот распознавал правильный рецепт в 93% случаев, хотя он идентифицировал только 83% действий человека правильно. Робот также смог определить, что незначительные изменения в рецепте, такие как приготовление двойной порции или обычная человеческая ошибка, были вариациями, а не новым рецептом. Робот также правильно распознал демонстрацию нового, девятого по счету салата, добавил его в свою кулинарную книгу и приготовил.
"Удивительно, как много нюансов смог обнаружить робот, - говорит Сохацки. - Эти рецепты не являются сложными - по сути, это нарезанные фрукты и овощи, но он действительно эффективно распознавал, например, что два нарезанных яблока и две нарезанные моркови - это тот же рецепт, что и три нарезанных яблока и три нарезанных моркови".
Видеоролики, использованные для обучения робота, не похожи на видеоролики от блогеров и поваров в соцсетях, которые полны сокращений, визуальных эффектов и быстрых перемещений продуктов питания. Например, робот с трудом распознает морковь, если человек обхватывает ее рукой. Чтобы робот смог это сделать необходимо положить морковь так, чтобы он мог видеть овощ целиком.
https://www.youtube.com/watch?v=nx3k4XA3x4Q
"Наш робот не заинтересован в таких видеороликах о еде, которые становятся вирусными в социальных сетях - за ними просто слишком сложно уследить, - говорит Сохацки. - Но когда роботы станут лучше и быстрее определять ингредиенты в видеороликах, они смогут использовать такие сайты, как YouTube, для изучения целого ряда рецептов".
https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-obuchili-robota-vossozdavat-retsepty-blyud-iz-videorolikov
YouTube
Robot ‘chef’ learns to recreate recipes from watching food videos
Cambridge researchers have programmed a robotic chef with a ‘cookbook’ of eight simple salad recipes. After watching a video of a human demonstrating one of the recipes, the robot was able to identify which recipe was being prepared and make it. Bon appetit!
Исследование реакции пешеходов на визуальные сигналы от "автономного" автомобиля
Исследование, проведенное в Ноттингемском университете, показало что пешеходы доверяют одним визуальным сигналам больше, чем другим, когда решают стоит ли переходить дорогу перед автомобилем, воспринимаемым как автономный.
Цель исследования - понять, как пешеходы реагируют на автономные автомобили с визуальными дисплеями eHMI (External Human-Machine Interfaces), расположенными на передней части автомобиля.
Для этого по университетскому кампусу Park Campus ездил автомобиль с замаскированным под водительское сиденье человеком, в пресс-релизе университета названным "ghost-driver". Серия различных рисунков, проецируемых на eHMI, информировала пешеходов о поведении и намерениях автомобиля, включая выразительные глаза и лицо, сопровождаемые короткими текстовыми фразами, такими как "Я вас увидел" или "Я уступаю дорогу".
Работой eHMI управлял один из членов команды, сидящий на заднем сиденье, а записи с передней и задней приборных камер собирались для наблюдения за реакцией пешеходов в режиме реального времени. Кроме того, исследователи на четырех перекрестках просили пешеходов заполнить небольшой опросник об их впечатлениях от автомобиля с дисплеем.
В своем заявлении Дэвид Р. Лардж, старший научный сотрудник исследовательской группы, сказал: "В рамках проекта ServCity, создающего инфраструктуру для автономных транспортных средств в Великобритании, мы хотели изучить, как пешеходы будут взаимодействовать с автомобилем без водителя, и разработали эту уникальную методику для изучения их реакции. Мы хотели определить, какие конструкции вызывают наибольшее доверие у людей, желающих перейти дорогу. Для этого мы использовали три различных уровня антропоморфизма: неявный - светодиодная лента над лобовым стеклом, низкий - значок, ориентированный на транспортное средство, и такие слова, как "уступи дорогу", и явный - выразительное лицо и человекоподобный язык".
В общей сложности 520 пешеходов взаимодействовали с автомобилем, и за дни испытаний было собрано 64 анкеты. По данным Университета, для оценки поведения пешеходов на переходе использовались несколько показателей, полученных с помощью камер наблюдения, включая время, которое потребовалось людям, чтобы перейти дорогу, сколько времени они смотрели на автомобиль и количество раз, когда они смотрели на автомобиль и/или жестикулировали.
Профессор Гэри Бернетт, сказал: "Мы были рады увидеть, что внешний HMI был признан важным фактором значительным числом респондентов при принятии решения о том, переходить дорогу или нет - обнадеживающее открытие для дальнейшей работы в этом направлении. Что касается дисплеев, то выразительные глаза на eHMI не только привлекли наибольшее визуальное внимание, но и получили хорошие оценки доверия и ясности, а также наибольшее предпочтение, в то время как неявная светодиодная лента была оценена как менее ясная и вызвала более низкие оценки доверия".
Лардж добавил: "Интересным дополнительным открытием стало то, что пешеходы продолжали использовать жесты рук, например, благодарили автомобиль, несмотря на то, что большинство респондентов считали, что автомобиль действительно без водителя - это говорит о том, что все еще существует ожидание какого-то социального элемента в этих типах взаимодействия".
Теперь команда намерена рассмотреть более широкий круг уязвимых участников дорожного движения, таких как велосипедисты и пользователи средств индивидуальной мобильности, и то, как они могут взаимодействовать с будущим автономным транспортным средством. Дополнительная рекомендация заключается в том, что исследования должны проводиться в течение длительного времени, чтобы понять, как реакция общественности на автомобиль без водителя может измениться со временем.
https://vimeo.com/833665304
Более подробную информацию об исследовании можно найти здесь.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/issledovanie-reaktsii-peshehodov-na-vizualnye-signaly-ot-avtonomnogo-avtomobilya
Исследование, проведенное в Ноттингемском университете, показало что пешеходы доверяют одним визуальным сигналам больше, чем другим, когда решают стоит ли переходить дорогу перед автомобилем, воспринимаемым как автономный.
Цель исследования - понять, как пешеходы реагируют на автономные автомобили с визуальными дисплеями eHMI (External Human-Machine Interfaces), расположенными на передней части автомобиля.
Для этого по университетскому кампусу Park Campus ездил автомобиль с замаскированным под водительское сиденье человеком, в пресс-релизе университета названным "ghost-driver". Серия различных рисунков, проецируемых на eHMI, информировала пешеходов о поведении и намерениях автомобиля, включая выразительные глаза и лицо, сопровождаемые короткими текстовыми фразами, такими как "Я вас увидел" или "Я уступаю дорогу".
Работой eHMI управлял один из членов команды, сидящий на заднем сиденье, а записи с передней и задней приборных камер собирались для наблюдения за реакцией пешеходов в режиме реального времени. Кроме того, исследователи на четырех перекрестках просили пешеходов заполнить небольшой опросник об их впечатлениях от автомобиля с дисплеем.
В своем заявлении Дэвид Р. Лардж, старший научный сотрудник исследовательской группы, сказал: "В рамках проекта ServCity, создающего инфраструктуру для автономных транспортных средств в Великобритании, мы хотели изучить, как пешеходы будут взаимодействовать с автомобилем без водителя, и разработали эту уникальную методику для изучения их реакции. Мы хотели определить, какие конструкции вызывают наибольшее доверие у людей, желающих перейти дорогу. Для этого мы использовали три различных уровня антропоморфизма: неявный - светодиодная лента над лобовым стеклом, низкий - значок, ориентированный на транспортное средство, и такие слова, как "уступи дорогу", и явный - выразительное лицо и человекоподобный язык".
В общей сложности 520 пешеходов взаимодействовали с автомобилем, и за дни испытаний было собрано 64 анкеты. По данным Университета, для оценки поведения пешеходов на переходе использовались несколько показателей, полученных с помощью камер наблюдения, включая время, которое потребовалось людям, чтобы перейти дорогу, сколько времени они смотрели на автомобиль и количество раз, когда они смотрели на автомобиль и/или жестикулировали.
Профессор Гэри Бернетт, сказал: "Мы были рады увидеть, что внешний HMI был признан важным фактором значительным числом респондентов при принятии решения о том, переходить дорогу или нет - обнадеживающее открытие для дальнейшей работы в этом направлении. Что касается дисплеев, то выразительные глаза на eHMI не только привлекли наибольшее визуальное внимание, но и получили хорошие оценки доверия и ясности, а также наибольшее предпочтение, в то время как неявная светодиодная лента была оценена как менее ясная и вызвала более низкие оценки доверия".
Лардж добавил: "Интересным дополнительным открытием стало то, что пешеходы продолжали использовать жесты рук, например, благодарили автомобиль, несмотря на то, что большинство респондентов считали, что автомобиль действительно без водителя - это говорит о том, что все еще существует ожидание какого-то социального элемента в этих типах взаимодействия".
Теперь команда намерена рассмотреть более широкий круг уязвимых участников дорожного движения, таких как велосипедисты и пользователи средств индивидуальной мобильности, и то, как они могут взаимодействовать с будущим автономным транспортным средством. Дополнительная рекомендация заключается в том, что исследования должны проводиться в течение длительного времени, чтобы понять, как реакция общественности на автомобиль без водителя может измениться со временем.
https://vimeo.com/833665304
Более подробную информацию об исследовании можно найти здесь.
https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/issledovanie-reaktsii-peshehodov-na-vizualnye-signaly-ot-avtonomnogo-avtomobilya
Vimeo
Pedestrian study gauges reactions to visual prompts on ghost driven ‘autonomous’ car
Pedestrians trust certain visual prompts more than others when deciding whether to cross in front of a car perceived as autonomous, a study at Nottingham University…
Исследователи представили первого робота, разработанного совместно с ChatGPT
Исследователи EPFL использовали популярную большую языковую модель ChatGPT3 для разработки роботизированного захвата для сбора томатов, впервые продемонстрировав потенциал этого инструмента ИИ для совместной работы с человеком при проектировании роботов.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature Machine Intelligence, Джози Хьюз, руководитель лаборатории вычислительного проектирования и изготовления роботов в Инженерной школе, аспирант EPFL Франческо Стелла и Козимо Делла Сантина из TU Delft использовали ChatGPT для разработки робота-сборщика томатов. Это исследование обеспечивает основу для совместного проектирования таких устройств людьми и LLM. Основываясь на своем опыте, исследователи описывают возможности и риски применения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в робототехнике, которые, по их мнению, "могут изменить способ проектирования роботов, одновременно обогащая и упрощая этот процесс".
"Несмотря на то, что ChatGPT является языковой моделью, а его генерация кода основана на тексте, он предоставил значительное понимание и интуицию для физического проектирования и показал большой потенциал в качестве резонатора для стимулирования человеческого творчества", - говорит Хьюз.
На первом этапе исследователи и LLM провели "идейную" дискуссию, чтобы определить назначение робота, параметры конструкции и технические характеристики. Второй этап был посвящен реализации робота в реальном мире, что включало в себя доработку созданного LLM кода, изготовление устройства и устранение неполадок в его работе.
На первом этапе исследователи начали с философского момента, обсудив с LLM будущие проблемы человечества и определив роботизированную уборку урожая как решение проблемы глобального снабжения продовольствием. Затем они использовали доступ LLM к глобальным данным из научных публикаций, технических руководств, книг и СМИ, чтобы дать "наиболее вероятный" ответ на такие вопросы, как "какими характеристиками должен обладать робот-сборщик?".
После определения базового формата робототехники (захват с моторным приводом для захвата спелых помидоров) исследователи могли задать более конкретные вопросы, например, "какую форму должен иметь захват?", и попросить ChatGPT сделать технические предложения, включая материалы и компьютерный код для управления устройством.
"В то время как вычисления в основном использовались для помощи инженерам в технической реализации, впервые система ИИ может создавать идеи новых систем, автоматизируя таким образом высокоуровневые когнитивные задачи. Это может повлечь за собой смену человеческих ролей на более технические", - говорит Стелла.
Но отмечается, что с использованием ChatGPT связаны логические и этические риски, исследователи предупреждают, что роль LLM должна быть тщательно оценена в будущем. Например, использование ChatGPT поднимает вопросы предвзятости, плагиата и интеллектуальной собственности, поскольку неясно, можно ли считать дизайн, созданный ИИ, новым.
"В нашем исследовании ChatGPT определил томаты как культуру, "наиболее достойную" для роботизированной сборки. Однако это может быть предвзятое отношение к культурам, которые больше освещены, в отличие от тех, где действительно существует реальная потребность. Когда решения принимаются вне рамок знаний инженера, это может привести к значительным этическим, инженерным или фактическим ошибкам", - говорит Хьюз.
Несмотря на эти предостережения, Хьюз и ее команда, основываясь на своем опыте, пришли к выводу, что LLM имеют большой потенциал, чтобы "стать силой добра", если ими правильно управлять: "Поэтому сообщество робототехников должно определить, как использовать эти мощные инструменты для ускорения развития роботов этичным, устойчивым и социально значимым способом".
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/issledovateli-predstavili-pervogo-robota-razrabotannogo-sovmestno-s-chatgpt
Исследователи EPFL использовали популярную большую языковую модель ChatGPT3 для разработки роботизированного захвата для сбора томатов, впервые продемонстрировав потенциал этого инструмента ИИ для совместной работы с человеком при проектировании роботов.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature Machine Intelligence, Джози Хьюз, руководитель лаборатории вычислительного проектирования и изготовления роботов в Инженерной школе, аспирант EPFL Франческо Стелла и Козимо Делла Сантина из TU Delft использовали ChatGPT для разработки робота-сборщика томатов. Это исследование обеспечивает основу для совместного проектирования таких устройств людьми и LLM. Основываясь на своем опыте, исследователи описывают возможности и риски применения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в робототехнике, которые, по их мнению, "могут изменить способ проектирования роботов, одновременно обогащая и упрощая этот процесс".
"Несмотря на то, что ChatGPT является языковой моделью, а его генерация кода основана на тексте, он предоставил значительное понимание и интуицию для физического проектирования и показал большой потенциал в качестве резонатора для стимулирования человеческого творчества", - говорит Хьюз.
На первом этапе исследователи и LLM провели "идейную" дискуссию, чтобы определить назначение робота, параметры конструкции и технические характеристики. Второй этап был посвящен реализации робота в реальном мире, что включало в себя доработку созданного LLM кода, изготовление устройства и устранение неполадок в его работе.
На первом этапе исследователи начали с философского момента, обсудив с LLM будущие проблемы человечества и определив роботизированную уборку урожая как решение проблемы глобального снабжения продовольствием. Затем они использовали доступ LLM к глобальным данным из научных публикаций, технических руководств, книг и СМИ, чтобы дать "наиболее вероятный" ответ на такие вопросы, как "какими характеристиками должен обладать робот-сборщик?".
После определения базового формата робототехники (захват с моторным приводом для захвата спелых помидоров) исследователи могли задать более конкретные вопросы, например, "какую форму должен иметь захват?", и попросить ChatGPT сделать технические предложения, включая материалы и компьютерный код для управления устройством.
"В то время как вычисления в основном использовались для помощи инженерам в технической реализации, впервые система ИИ может создавать идеи новых систем, автоматизируя таким образом высокоуровневые когнитивные задачи. Это может повлечь за собой смену человеческих ролей на более технические", - говорит Стелла.
Но отмечается, что с использованием ChatGPT связаны логические и этические риски, исследователи предупреждают, что роль LLM должна быть тщательно оценена в будущем. Например, использование ChatGPT поднимает вопросы предвзятости, плагиата и интеллектуальной собственности, поскольку неясно, можно ли считать дизайн, созданный ИИ, новым.
"В нашем исследовании ChatGPT определил томаты как культуру, "наиболее достойную" для роботизированной сборки. Однако это может быть предвзятое отношение к культурам, которые больше освещены, в отличие от тех, где действительно существует реальная потребность. Когда решения принимаются вне рамок знаний инженера, это может привести к значительным этическим, инженерным или фактическим ошибкам", - говорит Хьюз.
Несмотря на эти предостережения, Хьюз и ее команда, основываясь на своем опыте, пришли к выводу, что LLM имеют большой потенциал, чтобы "стать силой добра", если ими правильно управлять: "Поэтому сообщество робототехников должно определить, как использовать эти мощные инструменты для ускорения развития роботов этичным, устойчивым и социально значимым способом".
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/issledovateli-predstavili-pervogo-robota-razrabotannogo-sovmestno-s-chatgpt
Nature
How can LLMs transform the robotic design process?
Nature Machine Intelligence - We show that large language models (LLMs), such as ChatGPT, can guide the robot design process, on both the conceptual and technical level, and we propose new...