Робототехника

Студент написал сообщение в Twitter создателю 18-метрового Гандама: "Давайте сделаем настоящего меха-робота". Ответ пришёл через несколько дней. Он согласился.

Через два года стартап из девяти человек представил ARCHAX. Это не макет для выставки и не прототип. Это настоящий пилотируемый робот, который можно  купить.

Это история о том, как студент воплотил мечту поколения. И почему это важнее, чем кажется.

Научить нельзя - научиться можно. Привет, меня зовут Максим Иванков, уже 9-ый год я развиваю робототехнику и программирование для детей. В статье хотел поделиться опытом ведения занятий и описать формат обучения к которому пришёл сегодня, где дети самообучаются, а преподаватель не ведёт лекции. Подход отличается от привычного лекционного формата, поэтому как минимум заслуживает внимания)

Меня зовут Максим Иванков, 9 лет назад я открыл первую школу робототехники и программирования в небольшом городе Краснодарского края. За 9 лет занятия робототехники для детей претерпели множество изменений о чём и хотел рассказать в статье.

VLA-модели объединяют визуальное восприятие, понимание естественного языка и выполнение физических действий. Обычно они применяются для манипуляций — например, чтобы робот взял предмет или повернул рычаг. Но управление роботом, особенно летающим, это не всегда изменение состояния — иногда это перемещение его в трехмерном пространстве. 

Добавление VLA-моделей в этот сегмент робототехники может дать устройствам способность мыслить и принимать решения в условиях слабой связи или полной автономности. Такой подход особенно важен для задач, где нет права на ошибку, например в спасательных миссиях. 

Я Артем Лыков, ведущий RnD-разработчик в МТС Web Services. Параллельно работе — аспирант в лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха (руководитель Дмитрий Тетерюков), где лидирую направление когнитивной робототехники. Сегодня расскажу, как в рамках научной работы вместе с коллегами по лаборатории мы обучили OpenVLA и создали CognitiveDrone — первую VLA-модель для летающих роботов. А также объясню, зачем мы внедрили модуль VLM и за счет чего он помог повысить качество решения когнитивных задач на 17,6%.

В ходе изучения данной стати вы узнаете: как создавать устройства на базе ардуино, как читать и применять документацию на микросхемы, как принимать стратегические решения в рамках установленной задачи, как работать с ROM памятью, как использовать доступные ресурсы максимально эффективно в установленных рамках, как собирать полезные устройства на макетке и многое другое, приятного чтения.

Задача: есть микросхема памяти ROM 27С512 емкостью 512 Кбит или 64 Кбайта, в нее нужно прошить готовый дамп размером 16 Кбайт, понадобится нам такой ROM с дампом

Что происходит глобально на слуху. Но что происходит локально менее на слуху, поэтому решил немного поресерчить тему, и заодно сделать мини-пост на Хабр. В этой статье про Татарстан / Казань, т.к как раз пока нахожусь тут, и интересно было составить "карту" куда можно пойти и чем заняться.

На производстве мебели рутинная операция — разгрузка паллет с дверными полотнами перед ламинацией. Люди устают, допускают ошибки, а неаккуратная работа ведёт к сколам и убыткам. Мы решили автоматизировать процесс с помощью робота‑манипулятора. Главная сложность: научить машину точно находить и захватывать верхнюю дверь в стопке — даже если полотна разные по форме и размеру. В статье расскажем, как справились с задачей, используя всего одну ToF‑камеру и гибридный подход: сочетание 2D‑нейросети и 3D‑обработки данных. Узнаете, почему выбрали именно ToF, как преобразуем пиксели в миллиметры и как робот достигает точности в 1–2 мм при захвате.

Роботизация Китая побила все мировые рекорды и растёт по экспоненте. О стратегии Made in China 2025 и о том, как новая сверхдержава перекраивает мировую экономику вопреки главному конкуренту.

В предыдущей статье я подключил веб-камеру, одноплатный компьютер Orange Pi Zero H+, драйвер двигателей L298N, светодиод (LED) и пауэрбанк к гусеничному шасси. Я написал код для LED, который используется в роли индикатора подключения. Также добавил обработку ошибок для линий GPIO. Я успешно протестировал управление роботом без веб-камеры, который прошёл небольшую полосу препятствий.

В этой статье я встрою команды для работы с веб-камерой в код сервиса робота. Wi-Fi антенна будет заменена на более крупную, что обеспечит более стабильный приём сигнала. Кроме того, я расширю управление, добавив поддержку клавиш клавиатуры — это позволит удобнее управлять роботом с ноутбука или ПК. После этих улучшений я поуправляю роботом от первого лица, наблюдая за происходящим через веб-камеру, и пройду более сложную полосу препятствий.

Статья будет полезна любителям DIY-проектов и веб-разработчикам, интересующимся фреймворком FastAPI.

Зачем топтать мою любовь паять своё авто? ;-)

Каждый день, одни технологии уходят, а другие приходят, вставая на место ушедших, где многие из них представляют собой довольно интересный объект для исследования, в свете чего, окунемся в прошлое, и посмотрим на ещё одну, которая почти осталась «за кадром»...

Сегодня я хочу показать и рассказать вам, как, подключив к ESP32-S3 тепловизионную матрицу MLX90640, можно запустить веб-сервер для стриминга теплового изображения с определением в реальном времени того, какие сущности попали в поле зрения тепловизора.

В моём случае была обучена свёрточная нейронная сеть для классификации трёх сущностей в инфракрасном спектре: кошки, человека или же отсутствие двух предыдущих.

Данная система является полностью автономной, и инференс TensorFlow Lite-модели происходит прямо на борту микроконтроллера.

DJI превратила дрон из игрушки для гиков в технологичный гаджет, и параллельно покорила мировой рынок видео. Но знаете, что самое удивительное? Их главный продукт - вовсе не дроны. Настоящий двигатель успеха DJI скрыт внутри, и именно он сделал компанию глобальным лидером. Разбираемся, что это за технология.

В этой статье я предлагаю свой экспертный взгляд на будущее антропоморфной робототехники. Он основан на анализе технологических трендов, состояния инфраструктуры и тех потребностей рынка, которые зачастую остаются неочевидными. В том числе познакомлю со своими прикладными исследованиями в области изготовления искусственных мышечных волокон, для применения в "мягкой" робототехнике.

Weave Robotics, Figure 02, Figure 03, Physical Intelligence, Google, 7X Tech — кажется, каждую неделю появляется новое видео, где робот складывает одежду. Компания Dyna вообще засняла 18 часов непрерывного складывания салфеток — возможно, лучшее робо-видео года. Причём это не единичные лабораторные эксперименты: 7X Tech уже планирует продавать таких роботов в массы. Роботы складывают вещи на робототехнических выставках. Google показала складывание одежды в проекте ALOHA Unleashed. Что же случилось? Почему вся робототехническая индустрия внезапно помешалась на складывании футболок и полотенец?

Наборы LEGO с электрикой уже давно перестали быть просто игрушкой. Современная серия устройств Powered Up — это небольшая модульная робототехническая платформа: smart-устройства, моторы, датчики, подсветка, управляемые по Bluetooth, с возможностью программирования поведения моделей, что ранее было доступно только в специализированных наборах (LEGO Mindstorms, Education).

Как же получить данные из smart-устройства, ведь это открывает новые возможности по использованию LEGO наборов.

Привет, Хабр! Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир роевого интеллекта и децентрализованных систем. Я покажу, как простые правила, заложенные в каждый элемент системы, позволяют добиться сложного группового поведения без единого центра управления. В качестве полигона используем виртуальный рой автономных дронов.

*Код и симуляция: Python 3.8+, matplotlib, numpy

Проблема централизованного управления

Представьте, что вам нужно координировать движение 50 дронов. Первое, что приходит в голову — центральный контроллер с нейронной сетью, которая вычисляет оптимальные траектории для каждого аппарата. Но у этого подхода есть фундаментальные недостатки:

Это пре-релиз статьи для русской Википедии.

Я выкладываю материал на суд сообщества Хабра. Я хочу, чтобы мы вместе сделали лучший материал по этой теме в рунете.

Моя просьба к вам:

Читайте с пристрастием. Если видите математическую неточность или знаете, как объяснить проще — пишите в комменты.

Забирайте код. Он рабочий, его можно использовать для своих лаб или проектов.

Поддержите пост. Если вам нравится идея качественного научпопа — ставьте лайк и стрелку вверх. Чем больше людей увидит, тем качественнее станет статья.

Итак, наливайте кофе. Мы отправляемся в мир матриц, дифференциальных уравнений, устойчивости и красивых алгоритмов, которые управляют устойчивостью движения роботов, самолетов, дронов, ракет и даже финансовых рынков.

Недавно посмотрел серию «Любовь, смерть и роботы», где робот-пылесос выходит из-под контроля и начинает охоту на свою пожилую владелицу и ее собачку (ответ сервисной службы: если ваш робот-пылесос пытается вас убить, нажмите 3). Вспомнился кейс разработчика городских роботов-уборщиков «Автономика», которые поддерживают чистоту в парках Москвы аж с 2023 года. Чтобы убедиться, что в него не встроены функции уничтожения человека, решил разобраться подробнее. Конечно, больше всего мне была интересна тема телематики и навигации – как робот ориентируется в пространстве и действует при встрече с разными препятствиями.

Вчера, 19 ноября в Москве стартовала юбилейная конференция AI Journey, и первый день оказался настолько насыщенным прорывными анонсами, что потребуется не одна статья для их осмысления. От президентских поручений до танцующего робота - разбираемся, что произошло и почему это важно.

В наше время перемен руководители сталкиваются с непростыми задачами: защитить бизнес, обеспечить прибыльность и быстро адаптироваться к цифровизации. В поисках стабильности многие компании спешат внедрить автоматизацию, часто не имея четких бизнес-процессов.

Интересно, что, по нашим наблюдениям, 75% организаций обращаются к автоматизации, когда ситуация уже критическая. В этот момент склады не справляются с нагрузкой, а процессы зависят от конкретных сотрудников. Вместо планового развития компании вынуждены экстренно решать проблемы, что влечет за собой значительные финансовые риски.

Вместо того чтобы продумать будущее, они вынуждены тушить пожары: исправлять пересорт, платить штрафы, компенсировать убытки и восстанавливать репутацию.