Робототехника

Допустим, вы решили заняться беспилотными технологиями в стартапе или RnD подразделении при университете. У вас за плечами мобильный робот на условном Arduino. И вот появился заказчик, который хочет автоматизировать свои процессы и даже готов за это заплатить. Вам нужно взять некую технику, обвешать датчиками и приводами, добавить вычислитель и научить автономно двигаться, попутно решая проблему заказчика. У вас всё серьёзно: у проекта есть руководитель, электроникой занимаются электронщики, механикой - конструктора, есть специализация у программистов (системы восприятия, навигации, планирования и т.п.). Казалось бы, что может пойти не так?

Ниже я хотел бы описать ряд проблем, с которыми столкнулся (как программист) при работе над проектами по созданию беспилотных технологий. Врядли я кого-то удивлю, наверняка это всё “детские болезни”, которые решаются правильным планированием и в зрелых компаниях не встречаются. Но на начальном этапе о них полезно помнить.

ИИ станет умнее всего человечества, работа перестанет быть обязательной, а деньги потеряют смысл. По крайней мере, так видит ближайшее будущее Илон Маск.

29 июля 2026 года на канале The Economist было опубликовано 1,5-часовое интервью с Илоном Маском, записанное 23 июля.

Интервьюер — Занни Минтон Беддоус, главный редактор The Economist.

Мы подготовили перевод интервью и сократили его до 20 минут чтения, оставив наиболее интересные для аудитории Хабра фрагменты. В частности, за рамками остались вопросы о политике и миграции.

Текст взят с сайта фанатов Маска.

Наверняка вы уже видели заголовок «Google выпустила новую Gemini» примерно миллион раз за последний год.

13 августа 2026 года это случилось снова: на сцену вышла Gemini 3.7 Flash.

Pro-модели снова нет. Опять Flash. Третий Flash за три месяца, если быть точным.

Расскажу, что изменилось. Заодно разберём пользовательские тесты и бенчмарки.

Робот стоит $20 000. Рабочий получает $50 000 в год. Кажется, задача решается в одну строку: купить робота и через полгода начать экономить.

Проблема в том, что компания покупает не робота. И не человека. Она покупает выполненную работу, а стоимость единицы этой работы может иметь довольно слабое отношение и к ценнику машины, и к зарплате сотрудника.

Вопрос стал практическим. Unitree продаёт G1 за $13 500, а R1 — от $4900. Это реальные цены реального железа в интернет-магазине, а не слайд из презентации. Но ни одна из них не говорит, сколько будет стоить час полезной работы такой машины на складе.

Ниже — модель, которая на это отвечает, и проверка её на единственном публично задокументированном промышленном развёртывании гуманоида. Заодно выяснится, что цена робота в этой модели — примерно четвёртый по важности параметр, а самый недооценённый расход выглядит совсем не так, как принято думать.

Привет, Хабр! Как-то я пересмотрела десяток роликов с роботами подряд — просто чтобы понять, что из увиденного вызывает у меня доверие, а что нет. Робот Figure, который делает кофе за минуту, гуманоид Tesla, эффектно падающий во время презентации в Майами, гимнастическая программа Atlas от Boston Dynamics с сальто и рывком через кувырок. Все три ролика показывают одну и ту же индустрию, но оставляют совершенно разное впечатление.

Разница не в том, что один робот «настоящий», а другой «фейк». Дело в другом: за последние два-три года индустрия научилась производить зрелищные кадры гораздо быстрее, чем сама технология научилась делать то, что на этих кадрах показано. И читатель, который хочет понимать, где реально находится робототехника, а не где она хочет казаться, должен научиться разбирать не спецэффекты, а методологию.

Забегая вперед: переломного момента, после которого прогресс в этой области стал бы очевиден без объяснений — по аналогии с тем, что произошло несколько лет назад в языковых моделях, — в робототехнике пока не случилось. Технология развивается быстро и вполне предсказуемо — ее прогресс измеряется не вау-эффектом, а скучными процентами в отчетах. Попробуем разобраться, как эти проценты читать.

Точкой старта работы над проектом можно считать день, когда Дедушка Мороз положил мне под ёлку набор “Робот-автомобиль для Raspberry Pi 4B” от Keyestudio.

Figure AI, Sunday Robotics, Weave Robotics и другие компании вкладывают огромные деньги в создание домашних гуманоидов, которые должны однажды превратиться в настоящих роботов-дворецких.

Но прежде чем дройд в стиле C-3PO из "Звездных войн" начнет готовить вам ужин и мыть полы, ему придется разобраться с кучей грязного белья.

После прошлой статьи про железо нашего беспилотного трактора от Когнитив в комментариях набралось много конкретных вопросов: как он вообще «видит» мир, как едет там, где нет спутников, и что происходит, когда перед ним внезапно оказывается корова. Отвечаю на них здесь, и заодно рассказываю, как устроена работа в коровниках, потому что это одна из основных текущих задач для платформы.

Можно ли управлять гуманоидом Walker Tienkung через свой голосовой ассистент по-русски?

Мы решили проверить — и быстро выяснили, что ответ сложнее, чем кажется. Штатная система понимала только китайский, Whisper ошибался на коротких командах, LLM добавляла задержку, а динамик съедал начало фразы после паузы. «Беги» превращалось в «begin», а «встань» — в «Таня».

Рассказываем, как нам удалось построить свой собственный модульный русскоязычный стек, разделить команды и диалог, ускорить синтез речи, и добиться реакции за доли секунды. С архитектурой, тестами и новыми нерешёнными задачами. Полный гайд как заставить робота ростом 173 см и весом 75 кг слушать вас и понимать!

Полтора месяца ушло на то, чтобы среди кучи вакансий, не стыкующихся с моей учебой в универе, найти этот бриллиант. Вернулся я однажды с пар, сижу на бирже труда — и нахожу объявление: «Учитель информатики для детей, без опыта, требования — студент вуза на технической специальности».

Шел на собеседование с мыслью: раз я инженер, с техникой работаю нормально, то и детям объяснить получится, слова попроще подберу. Никогда до этого отклика я всерьез не рассматривал себя в роли преподавателя. Да и какой из меня преподаватель — для этого вроде педагогический нужно оканчивать.

Через пару дней такой работы я был приятно удивлен. Я думал, что шел на эту работу как на простой способ заработка: отработал норму — свободен. А по факту я стал смотреть на мир совсем другими глазами. Этому меня научили дети.

Еще раз обдумывая концепцию, отраженную в статье Робомедведи-спасатели, я пришел к выводу, что робот - горный спасатель должен обладать свойствами, котрых нет у робомедведя:

Fisheye-камера позволяет роботу увидеть почти всё помещение одним кадром. Но за широкий обзор приходится платить: на WideDepth при увеличении угла обзора (FOV) со 120° до 195° ошибка некоторых SOTA-моделей монокулярной оценки глубины увеличивается более чем вдвое. Без точной эталонной разметки трудно понять, что именно подвело модель — геометрия камеры, отличие новых данных от обучающей выборки или погрешность самой разметки.

Чтобы разделить эти факторы, мы создали WideDepth — бенчмарк для оценки глубины по fisheye-изображениям. Он позволяет проверять модели при разных углах обзора, стереобазах и ориентациях камер.

Привет, я Иван из НИИ Крокодил. Это небольшая команда внутри ИЖ‑РЭСТ — завода штампов и пресс‑форм. Мы пришли на завод из IT и теперь разбираемся, как соединить опыт людей из цеха с тем, что умеем сами.

Недавно у нас появилась идея автоматизировать часть процесса полировки. В теории всё выглядело довольно просто: взять хаптик, связать его с промышленным роботом и научить сотрудников завода с этим работать.

Для проверки гипотезы мы обратились к специалистам Университета Иннополис. Они предоставили оборудование и помогли нам разобраться с платформой, а наша команда написала программный мост на C++ и начала проверять, сможет ли робот повторять движения человека.

Двигаться вслед за хаптиком робот научился довольно быстро. С реальной полировкой всё оказалось сложнее.

Но давайте по порядку.

Дисклеймер. Пишу от своего имени и излагаю своё мнение — с учётом 15-летнего опыта в робототехнике. Прежде чем сесть за этот текст, я провёл порядка 20 полноценных встреч с разными специалистами: среди них геодезисты, маркшейдеры и поставщики оборудования. Так что это не пересказ встреч, а попытка свести в одно то, что я услышал «с земли».

Цель видна только через камеру, детектор отдает рамку, дальномера нет. В какой-то момент цель уходит из кадра на три четверти секунды, и ее надо продолжать вести вслепую. Классический фильтр Калмана в этой ситуации теряет цель в 84% эпизодов. Наш трекер теряет ее в 18% и возвращает в центр кадра в 80%.

Иногда новый проект начинается не с технического задания, а с вещи, которая случайно попала в руки.

В моём случае это был Bluetooth-пульт Makeblock MBBTCTR01. Красивый? Да. Удобный? Более-менее.
Два стика, крестовина, кнопки — всё, что нужно для управления мобильным роботом. А пара тележек с дифференциальным приводом у меня как раз была под рукой.

Когда говорят об автономном транспорте, то сразу вспоминают беспилотные машины. Одним из вариантов таких систем являются автономные инвалидные коляски, которые работают с условиями и ограничениями, более сильными, чем на городских улицах.

На вервый взгляд все просто: небольшая и медленная платформа на колесах, которой не нужно соблюдать ПДД. И тут коляски сталкиваются с главной сложностью: они ездят по хаотичной и непредсказуемой среде, где нет четких полос, разметки и правил.

В этом году на рынок выходят два продукта, которые должны были бы стать прорывом. Один оснащен лидарами, камерами и настоящим автопилотом — но не сертифицирован как медицинское изделие. Второй сертифицирован, но не умеет ездить сам.

Как так вышло? И почему автономная коляска оказывается сложнее беспилотного автомобиля? Давайте разбираться.

Хотел бы рассмотреть код открытого проекта робота-"паука" с 12DoF

Разберем по косточкам весь скелет и код, управляющий им.

TLDR: инверсная кинематика, теорема косинусов

Рассмотрим простой способ объединить лидар и камеру для построения карты проходимости при помощи таймеров микроконтроллера STM32H743VIT6 и распаиваемой платы с Aliexpress.

Техническая наука в любой области изобилует, порой, довольно парадоксальными решениями, которые, тем не менее, если разобраться, вполне себе имеют право на существование и, к тому же, приводят к интересным следствиям — то есть, полезны для современного применения: именно таким и является знаменитый «парадокс Фергюсона», касающийся зубчатых передач, который удивляет впервые ознакомившихся с ним людей людей, уже более 260 лет, и, к тому же, имеет интересное следствие в наши дни, так как зная его принципы, можно успешно проектировать механические суставные передачи роботов, с парадоксальным (на первый взгляд) движением…