•Новости робототехники от журнала "Робототехника и техническая кибернетика"•

Новый робот эффективно извлекает любой спрятанный в куче предмет

Исследователи из Массачусетского технологического института ранее продемонстрировали роботизированную руку, которая комбинирует визуальную информацию и радиочастотные (РЧ) сигналы для поиска скрытых объектов, помеченных RFID-метками (которые отражают сигналы, посылаемые антенной). На основе этой работы они разработали новую систему, которая может эффективно извлекать любой предмет, зарытый в куче. До тех пор, пока некоторые предметы в куче помечены радиометками, целевой объект не обязательно должен быть помечен, чтобы система смогла его извлечь. Статья об этом опубликована на TechXplore.

Алгоритмы системы, известной как FuseBot, определяют вероятное расположение и ориентацию объектов под кучей. Затем FuseBot находит наиболее эффективный способ удаления мешающих объектов и извлечения целевого объекта. Такие рассуждения позволили FuseBot найти больше скрытых объектов, чем современная роботизированная система, причем в два раза быстрее.

Такая скорость может быть особенно полезна на складе электронной коммерции. Робот, которому поручено обрабатывать возвраты, может более эффективно находить предметы в несортированной куче, используя систему FuseBot, говорит старший автор Фадель Адиб, доцент кафедры электротехники и информатики и директор группы кинетики сигналов в Media Lab.
“В этой работе впервые показано, что простое присутствие в окружающей среде объекта с RFID-меткой значительно облегчает выполнение других задач более эффективным способом. Мы смогли добиться этого благодаря тому, что добавили в систему мультимодальные рассуждения – FuseBot может рассуждать как с помощью зрения, так и с помощью радиочастот, чтобы понять кучу объектов”, – рассказывает Адиб.
В FuseBot роботизированная рука использует прикрепленную видеокамеру и радиочастотную антенну для извлечения немаркированного целевого объекта из смешанной кучи. Система сканирует кучу своей камерой, чтобы создать 3D-модель окружающей среды. В то же время она посылает сигналы от своей антенны для определения местонахождения меток RFID. Эти радиоволны могут проходить через большинство твердых поверхностей, поэтому робот может “видеть” глубоко в куче. Поскольку целевой предмет не помечен, FuseBot знает, что этот предмет не может находиться в том же месте, что и метка RFID.

Отмечается, что FuseBot успешно извлекал целевой предмет в 95 процентах случаев, по сравнению с 84 процентами для другой роботизированной системы.

(По материалам сайта FBM)

•Новости робототехники от журнала "Робототехника и техническая кибернетика"•

Робота для европейской космической миссии испытали на склонах вулкана Этны

Группа исследователей из Немецкого аэрокосмического центра протестировала роботов для будущей миссии на Луну. В качестве локации выбрали склоны вулкана Этна в Италии. Об этом сообщила пресс-служба центра.

В исследовании принимали участие два ровера LRU, луноход Interact и вездеход Scout. Они способны работать вместе в автономном режиме и выполнять свои задачи без вмешательства человека. LRU занимался анализом образцов почвы с помощью специальных камер. Второй ровер помогал изучать состав образцов.
Для обеспечения слаженной работы аппаратов, ученые задействовали устройство для лазерной спектрометрии. LRU2 направлял лазерный луч на исследуемый образец, после чего анализировал элементы в составе испарений и плазмы.

Interact будет собирать образцы с поверхности луны с помощью камеры и захвата. Тактильная обратная связь позволит понять, как «ощущаются» образцы породы. Для разведки поверхности спутника Земли также задействуют дрон. Он составит карту местности для остальных устройств, чтобы они могли ориентироваться в пространстве и достигать необходимых участков.

(По материалам Центральной службы новостей)

•Новости робототехники от журнала "Робототехника и техническая кибернетика"•

ТПУ и питерский ЛЭТИ будут готовить специалистов в области ИИ

Томский политехнический университет (ТПУ) и Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет имени Ленина (ЛЭТИ) запустили новую сетевую магистерскую программу "Автономные интеллектуальные системы", сообщает пресс-служба вуза во вторник.

Студенты первого набора приступят к занятиям уже этой осенью. На программу открыто 15 бюджетных мест. Программа направлена на подготовку специалистов в области автономных систем, робототехники и искусственного интеллекта.

Студенты будут изучать теорию управления, алгоритмы локализации, методы распределенного программирования и нейронные сети.

Первый год обучения магистрантов пройдет в ТПУ. Здесь они изучат вопросы коммерциализации результатов научных исследований и разработок, моделирования и оптимизации систем, управления разработкой промышленного программного обеспечения, машинного обучения, системы параллельной обработки данных, нейронных сетей.

Второй курс пройдет на базе ЛЭТИ в Санкт-Петербурге. Там студенты будут изучать технологии автоматизации процессов разработки программного обеспечения, алгоритмы компьютерной математики, методы обработки данных, алгоритмы беспилотного транспорта, SLAM- алгоритмы, а также анализ и интерпретацию данных. Студентам будет предоставлено общежитие.

Добавляется, что преддипломная практика также пройдет в северной столице – на предприятиях и в компаниях-индустриальных партнерах ЛЭТИ. По окончании обучения выпускники получат диплом ТПУ. После выпуска студенты смогут работать проектировщиками роботов, онтоинженерами, специалистами по искусственному интеллекту, программистами и Data Scientist. 

Подать документы на программу и прочитать дополнительную информацию о ней можно на сайте "Абитуриент ТПУ".

(По материалам пресс-службы ТПУ)