В январе 2025 года я решил попробовать создать человекоподобного робота. Пока готова только одна рука без датчиков (рецепторов).

Привет, Хабр! Меня зовут Лёша Лещанкин, я руковожу проектом Humanoids в Яндексе. В начале 2025 года мы запустили это направление при поддержке фонда технологических инициатив компании — Yet Another Tech Fund, созданного специально для реализации новаторских идей сотрудников. Наша цель — создать гуманоидных роботов, которые смогут уверенно и безопасно работать рядом с людьми в самых разных условиях: от логистики и промышленности до сферы обслуживания.

В рамках нашего проекта мы тестируем разные RL‑модели. И сегодня расскажу об одном из методов, который позволил нам перейти от «робот дёргается и падает» к «робот ходит плавно 500 шагов подряд» — Lipschitz‑Constrained reinforcement learning.

В этой статье мы познакомимся с эффектом Доплера, но не так, как об этом рассказывается в школьном учебнике физики, а посредством своих любопытных глазок и ушек. Поможет нам в этом специально разработанное мной приложение для Андроид-смартфона.

Статья предназначена для девочек и мальчиков, а также их родителей.

В этой статье мы пройдём путь создания простого, но функционального ядра операционной системы на языке Rust.
Разумеется, мы не будем собирать полноценную альтернативу Linux, но сосредоточимся на ключевых компонентах, которые лежат в основе любого ядра.

Когда мы разрабатываем под embedded, нам приходится сталкиваться с такими флагами компиляции как -nostdlib -fno-exceptions -fno-rtti.

Во многих средах нет malloc/free (new/delete) и вообще нет встроенного выделения памяти.

Использование «больших» стандартных контейнеров C++ (например, std::vector) нередко исключено

В результате приходится решать задачу «ручного» управления памятью. Ниже рассмотрим два подхода:

Хочу поделиться детялями процесса разработки мобильного робота. В мае этого года наши инженер-конструктор и продуктовый дизайнер завершили первую версию дизайна робота Robonine V1. Я хочу пошагово показать, с чего мы начали и к какому варианту пришли на текущий момент. В статье будут представлены часть деталей без изменений, в том виде, в котором они были отправлены специалисту. Не все изначальные требования будут реализованы, а где-то концепция в процессе проектирования претерпит изменения. В статье я буду давать комментарии по ключевым моментам.

Как мы взяли первое место на Кубке РТК "Высшая лига" с TurtleBot3 на ROS2

В рамках регионального этапа хакатона “Кубок РТК: Высшая лига”, который проходил 24-25 мая в Москве, наша команда misis_robo_family разработала автономного робота с функцией распознавания дорожных знаков и возможностью следовать по маршруту, используя эти знаки. Этот проект объединил в себе современные технологии компьютерного зрения и автономной навигации.

Продолжим серию статей про ПАК «Рудирон» и его программирование. Сегодня мы осветим тему использования библиотек при создании своего программного обеспечения.

Библиотеки являются мощным инструментом при работе с проектами. Особенно когда используются внешние модули, подключенные к Рудирону. Библиотека – файл или набор файлов, к котором используется такой же код по синтаксису, как и в основном тексте программы. Можно подключить библиотеку в свой код и использовать тот функционал, который она нам в этом случае предоставляет, а вариантов там может быть очень много: готовые функции высокого уровня для работы с внешними датчиками, различными модулями, экранами и т.п., для работы с внутренней периферией микроконтроллера (часы, таймеры, АЦП), библиотеки различных математических функций и многое другое, всего и не перечислить. Для опытного программиста это способ сократить время разработки программы, а для начинающего – готовые рабочие примеры работы с внешней периферией.

Преимущество работы с библиотекой заключается в том, что нам необязательно знать, как функционирует устройство на низком уровне и как работает код, который обеспечивает эти функции, мы просто пользуемся готовыми функциями, которые предоставляет разработчик этой библиотеки. Ко многим библиотекам есть описание/документация и примеры использования, на базе которых можно понять, как использовать данную библиотеку.

Шаблоны и примеры проектов ПАК Рудирон размещены в репозитории: https://gitflic.ru/project/akvarius-rudiron/rudiron-projects

Если вам неудержимо хочется использовать оборудование из музея для современной разработки — статья специально для вас.

Желание поиграть в проектирование собственного процессора обычно приводит к покупке платы с FPGA. Но мне захотелось сделать шаг дальше и начать не с Verilog-а, а с паяльника.

Это статья о том, как я занялся разработкой электроники, не имея почти никакого опыта в этой сфере. Цель - сделать устройство с FPGA на котором можно загрузить Linux, подключить экран и клавиатуру, а потом прямо там писать и компилировать код.

Зачем это нужно? Это хобби. Практической ценности не имеет. Просто я так развлекаюсь. А сейчас у меня, к моему собственному удивлению, все задуманное получилось, и я хочу показать и похвастаться.

Заходят как-то в лофт разработчик на С++, доктор математических наук и инженер-программист Linux kernel — и вместо шутки начинается System Level Meetup. 24 мая в Санкт-Петербурге соберутся те, кто пишет код на уровне железа, оптимизирует ядро Linux и проектирует архитектуру сложных систем. Два трека — C++ и Linux kernel, десятки докладов, живое общение, стенды, квесты и железо от YADRO. Регистрируйтесь и подключайтесь — онлайн или офлайн.

Есть 1000 одинаковых колб с прозрачной жидкостью.

В 999 колбах вода, а в одной случайной - отрава.

Если мышь попробует отраву, то она погибнет через 1 час.

Как найти отравленную колбу за минимальное время?

Предыстория

Захотелось мне как-то перевести управление станком на ПЛИС, а для этого понадобилось ядро процессора. Поиск на opencores не особо помог, x86 лицензированный, ARM лицензированный, NIOS… ну, вы поняли. Если выдумывать свою систему команд, может получиться криво, и главное, где брать компилятор. В общем, всё было сложно, так что на время идею пришлось отложить.
С недавних пор ситуация изменилась, архитектура RISC-V пошла в массы.

Попалась мне недавно статья Синус, косинус, квадратный корень FixedPoint. Автор размышляет как можно не затратно рассчитывать координаты и углы в микроконтроллере. Попробовал я подсказать автору пару аппроксимаций, но он оказался разговорчив только на тему "упадка автоматизации в РФ", а по делу как то не сложился диалог. Посмотрел, такие статьи не редкость. Например, очень хорошая статья Как посчитать синус быстрее всех на Xабре. В общем разгрузил себе голову на майских праздниках от главного хобби - геометрической алгебры.

В процессе изучения всего этого, возник у меня вопрос - а зачем вообще нужно аппроксимировать sin,cos, arctan и еще и в привязке к числу в двоичной системе, если есть декартовы координаты?

Из ответа на этот вопрос родилась идея этой статьи. Будет длинно, но если на примере подробно разбираться с работой машинного эпсилон и автоматическим дифференцированием, короче не получится. Следите за мыслью по ходу изложения. Начну с главного тезиса, и разверну по шагам  как это работает на примере операций с единичной окружностью.

Автоматическим дифференцированием можно назвать любую конечную разность, например dy=(y(x+ε)-y(x-ε))/(2*ε). Разность взята центральная, так как она дает меньшую погрешность.

 ε это машинный ноль. За счет округления до младшего бита его главное свойство: ε^2=0.

Эта статья по сути не более, чем описание основных моментов идеи. И если у кого то появится желание поставить эту идею на строгие математические рельсы, с удовольствием готов поучаствовать. Кто в этом случае опубликует финальную версию мне искренне не важно.

Ускорители заряженных частиц — уникальные машины, играющие ключевую роль в фундаментальной науке и прикладных исследованиях. Они помогают заглянуть внутрь материи, создавать новые материалы и лекарства, а также раскрывать тайны Вселенной — от бозона Хиггса до реликтового излучения.

Ускорители заряженных частиц — сложные установки, которые требуют высокой точности работы. Даже небольшое отклонение пучка, сравнимое с долей толщины человеческого волоса, может иметь значение. Чтобы справляться с такими задачами, всё чаще используют методы машинного обучения. 

В статье мы расскажем о том, как применяют методов машинного обучения на ускорителях по всему миру. Например, нейронные сети стабилизируют орбиту пучка и оптимизируют параметры ускорителей, обучение с подкреплением используется для управления пучками заряженных частиц в сложных условиях, а байесовская оптимизация помогает решать многокритериальные задачи настройки ускорителей.

Особенности формата хранения чисел с плавающей точкой позволяют быстро находить приближённое значение логарифма, и, за счёт этого, выполнять умножение и деление. Результат при этом будет неточным, однако может быть применимым там, где особая точность не требуется.

Всех, кто работает с софт-ядрами, наверное, можно разделить на две категории: первые хотят запустить на своем ядре Linux, вторые — DOOM. Я отношусь ко второй: идея запустить DOOM на ядре YRV, что я синтезирую на отладках, любезно предоставленных FPGA-Systems.ru, преследует меня постоянно и не дает спать.

Как запустить DOOM с ходу, непонятно, ведь у меня все-таки некоммерческий микроконтроллер. Поэтому начну с подготовительного упражнения, чтобы понять, что возможно реализовать на аппаратной части. Когда мы говорим про DOOM, то вспоминаем другие игры любимой компании id Software — Wolfenstein 3D, Catacomb 3D и Hovertank 3D. В них все начинается с алгоритма отсечения лучей (raycasting), с которым и будем поработать. С raycasting можно получить и doom-образный геймплей, надо лишь улучшить разрешение и текстуры.

В этой статье я покажу как можно самому, бесплатно и без смс, нарисовать черную дыру при помощи OpenGL, в полном соответствии с ОТО.

Для этого, мы сначала выведем уравнения движения лучей света, напишем интегратор Рунге-Кутты на GLSL, и наконец, объединив одно с другим, получим фрагментный шейдер, который вычисляет путь лучей, отправленных из камеры назад во времени.

Привет, Хабр!

Когда-то я писал веб-приложения. Решал задачи бизнеса, деплой в прод, REST, тесты, метрики, кубики. Всё было нормально. Но в какой-то момент мне стало… скучно.

Да, задачи были интересными. Команда — отличной. Но где-то внутри появилась пустота. Хотелось делать что-то настоящее. Осязаемое. Что-то, где за твоим кодом — больше, чем UI и API. Хотелось влиять на реальный мир.

Так я попал в мир электропривода.

2 октября 2012 года с Российского сегмента Международной космической станции впервые по лазерному каналу была передана широкополосная информация на наземный пункт