Мобильные роботы стремительно проникают в быт и деловую среду. Их все чаще используют для уборки дома, управления складом, работы в опасных зонах и даже исследования космоса. Например, в 2024 году рынок мобильных роботов составил 21,6 млрд долларов, а к 2032 году его размер может вырасти до 43,9 млрд долларов.
Роботы развиваются — всем хочется, чтобы они стали умнее и могли размышлять, запоминать, учиться, рассуждать и кооперироваться. А еще реагировали на команды типа: «Стань в Дьюрин день у серого камня, когда прострекочет дрозд и заходящее солнце бросит последний луч на дверную скважину».
Все это уже умеют LLM. Например, трансформенные модели GPT, Claude или Gemini могут принять на вход изображения, распознать и описать на них объекты — это позволяет использовать их для восприятия окружающей среды.
Встроить одну или несколько LLM в робота — задача интересная и сложная. Ее можно реализовать с применением масштабируемой модульной когнитивной архитектуры. Она позволяет интегрировать новые способности через модули, которые добавляются, отключаются или апгрейдятся без необходимости переписывать систему целиком.
Меня зовут Артем Лыков, я ведущий RnD-разработчик в МТС Web Services. В Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха мы реализовали CognitiveOS — когнитивную операционную систему для роботов. В этом материале я познакомлю вас с ней и расскажу, какие проблемы она решает, как устроена и как позволяет справляться с реальными задачами.
Роботы стали на шаг ближе к обладанию чувством осязания благодаря разработке недорогой, прочной и высокочувствительной искусственной "кожи" исследователями из Кембриджского университета и Университетского колледжа Лондона.
По словам команды, эту кожу можно надеть на роботизированную руку, как перчатку, что позволит роботам получать информацию об окружающей среде почти так же, как люди.
ИИ впервые самостоятельно выполнил сложную хирургическую операцию на животном, управляя роботом DaVinci без вмешательства человека (но при наблюдении последнего, конечно). Система SRT-H продемонстрировала точность, сравнимую с работой опытного хирурга. Она построена на основе нейросетей типа трансформеров — модели, которые умеют учитывать весь контекст и принимать решения шаг за шагом.
Давайте обсудим, как ИИ обучается оперировать, какие технологии обеспечивают нормальную работу и какие перспективы это открывает для медицины — от рутинных процедур до сложных вмешательств.
Приводятся инструкции, которые помогут сделать первые шаги в экспериментах с контроллером в режиме драйвера шагового двигателя SMSD–4.2CAN под маркой НПО «Электропривод». Это настройка контроллера в режиме драйвера и запуск шагового двигателя с помощью программы CANopen Builder Limited v1.0, запуск двигателя из консоли, программ, написанных на языках С++ и Java, в которых потребуется библиотека CHAI для преобразователя интерфейсов USB–CAN ГКМН.468351.017-03 КБ «Марафон».
Первые две части представляют собой расшифровку лекций прочитанных Белобородовым А.В. и Харьюзовым П.Р. в 2024–2025 годах.
AET превосходно работает в тесных и загромождённых пространствах, проходя через трубы самых разных форм и преодолевая препятствия там, где обычные летающие манипуляторы пасуют. Благодаря способности захватывать широкий спектр объектов и функционировать в разнообразных условиях, AET значительно расширяет возможности применения воздушных манипуляторов.
В июне 2025 г. в Шанхае завершился масштабный проект по перемещению архитектурного комплекса Хуаянли весом 7,5 тысяч тонн, строительству на его месте подземной трехэтажной парковки, выхода к станциям метро и возврату комплекса на место. За перемещение отвечала армия из 432 гидравлических роботов, «шагающих» синхронно и управляемых дистанционно. Как будто этого было мало, подрядчик использовал еще несколько типов роботов во время строительства, включая те, что частично полагаются на ИИ.
Привет, Хабр! Природа остаётся величайшим источником инженерных решений, вдохновляя учёных и разработчиков на создание технологий, меняющих мир. От микроскопических слизевиков до крыльев бабочек — биомимикрия открывает новые горизонты, позволяя нам переосмысливать материалы, структуры и механизмы.
В этой статье мы продолжаем рассказывать вам о том, как природные механизмы вдохновляют на создание новых технологий. Впереди ещё больше примеров, где биология, физика и инженерия пересекаются, рождая инновации будущего.
Всем привет! Меня зовут Александр Лещев, недавно я попутешествовал по Корее. Поездка была рабочей, так как в Альфе я занимаюсь развитием банкоматов, а мы как раз задумали сделать вариант с дизайном под нас, то просто не мог пройти мимо банковских отделений в Корее — обменяться опытом, так сказать.
Под катом некоторое количество фотографий.
В 2024 году большие языковые модели (LLM) внезапно начали дешифровать хаос реального мира: распознавать объекты, объяснять намерения и даже писать код для микроконтроллеров. Для робототехники это стало тем же, чем Li‑ion стал для ноутбуков — мгновенным ускорителем эволюции.
LLM открыли окно возможностей: вместо того чтобы вручную программировать каждую задачу, мы можем дать роботу текстовую инструкцию, а он сам разберётся, какие навыки подключить.
Vision‑Language Agents, RLHF, MPC… В робототехнике сегодня аббревиатур больше, чем сервоприводов в суставе. Разобраться, что скрывает каждая комбинация букв, — ключ к тому, чтобы не остаться сторонним наблюдателем в союзе железа и ИИ.
В этой статье я делюсь своим взглядом на ряд актуальных вопросов:
— чем GPT‑мозг круче старой цепочки perception → planning → control;
— зачем скрещивать Classic Stack, RL‑контроллеры и VLA вместо того, чтобы выбирать лучший;
— как можно прокачать робота от базовых движений до уверенной работы офис‑ассистентом, охранником и курьером.
Погрузитесь в детали — и посмотрите, как будущее шагает к нам на двух механических ногах.
С помощью проекта мы приглашаем университетское сообщество Москвы — студентов, магистров, аспирантов, лаборантов, профессоров и преподавателей — получить опыт в современной робототехнике. Также мы создаём российские учебные материалы по шагающей робототехнике от конструкции, электроники и программного обеспечения до reinforcement learning.
Роботы уже вытесняют людей со складов — и это не футуризм, а реальность 2025 года. Amazon, Walmart, DHL и FedEx массово автоматизируют логистику, лишая рабочих не только физического труда, но и рабочих мест. Изучаем, как это происходит прямо сейчас — и есть ли шанс сохранить рабочие места.
Когда я понял, что ИИ уже принимает решения, которые влияют на мою жизнь, запереживал. Решил понять, почему 3 законы Азимова не спасут нас и как технологии могут выйти из-под контроля.
Бонус — примеры кода для (теоритического) внедрения этических правил в ИИ.
ГК «Вартон» Дениса Фролова, совладельца «Группы Астра» и «Байкал Электроникс», завершила сделку по приобретению 51% производителя промышленных роботов Technored за 675 млн рублей. Общий объем инвестиций в стратегическое партнерство до 2030 года, включая финансирование, гарантии и поручительства, оценивается в 6,5 млрд рублей. Разбираем в нашем материале патентный портфель Technored.
Спойлер: всё, вроде бы, нормально. Но есть вопросы.
Тема разума в космосе (вселенной) малоизученная и перспективная. Знания для размышлений по ней дают философия, психология, физика, биология, космология и компьютерные науки. В настоящей работе тема подсвечена с авторской “колокольни”. Исследуется сущность возможных видов разумных существ и их расселение в космосе. Статья может показаться в чём-то предвзятой или фантастичной. Приветствую конструктивную критику.
Одним из ключевых элементов автономной станции обслуживания дронов является механизм точного позиционирования и фиксации беспилотника после посадки. Даже при значительном отклонении от центра платформы система должна надежно закрепить аппарат и выровнять его относительно окна подъёмника для последующей замены груза или аккумулятора.
Всем привет! Продолжаем наш путь в захватывающий мир беспилотных технологий. В первой части статьи мы познакомились с симулятором Carla, создали собственный беспилотный автомобиль и научили его ехать прямо.
Во второй части мы займемся улучшением плавности хода при помощи PID-контроллера, освоим алгоритм Stanley для точного управления рулём и научим машину реагировать на внезапные препятствия. Готовы погрузиться глубже и сделать ваш виртуальный беспилотный автомобиль ещё умнее и безопаснее? Тогда пристёгивайтесь и поехали!
На YCombinator вышло его свежее интервью, и звучит оно как предупреждение. AGI, роботы, Марс и человеческая ненужность — не сюжет Чёрного зеркала, а рабочий план на ближайшие годы. Мы разобрали, что именно он имел в виду — и почему в этом есть здравое зерно.
В январе 2025 года я решил попробовать создать человекоподобного робота. Пока готова только одна рука без датчиков (рецепторов).
Создание быстросборного маломерного беспилотного судна с возможностью быстрой интеграции различных полезных нагрузок для решения задач на воде и под водой в автономном режиме.
