История одной отладки и перехода в серию: как лишний трансформатор портил полезный сигнал с технологией HiPoE и что мы с этим сделали.
Что такое робот, объяснять нет нужды. В последние сто лет, с момента появления в 1920 году самого слова «робот» в пьесе Карела Чапека «R.U.R.», пять поколений людей с раннего детства по книгам и комиксам, кинофильмам и мультфильмам знают о роботах все до мелочей. Знают, как они должны выглядеть – либо быть железными копиями человека, либо внешне не отличаться от нас, оставаясь из металла внутри, и знают, что они должны делать – выполнять за человека тяжелую и утомительную работу, а потом взбунтоваться и поработить людей.
По-хорошему, сюда же, к роботам, надо отнести более ранние их варианты – слепленного из грязи Голема и собранное из кусков трупов чудовище Франкенштейна, которые сразу же вышли из повиновения их создателям. Это были неудачные и исходно порочные варианты, а есть, расскажут теоретики робототехники, исходно покорные и по своей сути не способные к бунту роботы – секс-куклы. Правда, они, эти секс-роботы, сильно эволюционировали за последние полвека, а к середине нашего века, по прогнозам их изобретателей и рационализаторов, обзаведутся ИИ, и тогда никто не поручится, чем это закончится для человечества с точки зрения демографии. Кстати, искусственный интеллект тоже можно отнести к бестелесным роботам, ведь он тоже призван выполнять за человека, пожалуй, самую тяжелую и утомительную работу – думать, и уже норовит поработить те личности, которым лень подумать самим.
Современные промышленные роботы в роботическую мифологию не вписываются. Максимум в чем они могут ослушаться хозяина, да и то непреднамеренно, это перегореть или сломаться от усталости металла, а если и начнут что-то делать не так, как им велено, или даже крушить все подряд на своем рабочем месте, то исключительно из-за ущербного ПО или бестолковости их оператора. Да и внешне они не похожи на человека.
Если коротко — да, пора. И не потому, что я ностальгирую по первым изданиям с обтрёпанными корешками, а потому что инженерная задача, над которой Айзек Азимов размышлял с 1942 года, наконец-то перестала быть мысленным экспериментом. Роботы пошли в серию. Гуманоиды учатся бегать, падать и снова вставать. И где-то в этих железяках уже сегодня крутится код, который определяет, кого они задавят первым.
О способах конкретной реализации Трёх законов в современных реалиях, сложностях и перспективах поговорим в статье.
Роботы долгое время умели одно: безупречно копировать заученные движения. Но стоило реальности чуть отклониться от сценария — и они терялись. Теперь одна компания заявляет, что переломила эту ситуацию. Ее робот достигает 99% успеха в реальных задачах — не в лаборатории, а на производстве и в быту. Разработчики утверждают: машина понимает окружающий мир и адаптируется на ходу.
Решение предложил Generalist — стартап, который строит базовые модели для роботов общего назначения. Его основал бывший исследователь Google DeepMind. Nvidia вложилась в компанию на раннем этапе.
Generalist собрала данные необычным способом. Компания использует дешевые носимые датчики — их крепят на запястья людей. Так собирают огромные массивы реальных физических действий. И дообучают роботов.
Ошибки в заголовке нет: я ведь пришел на Хабр во времена Гиктаймс, не мысля себя ничем большим, кроме как техногиком. Впрочем, и это я себе комплимент сделал, простим меня за нескромность. И пусть GT уже давно нет, но я‑то есть. Что до лунохода, то речь о моей личной версии легендарной игрушки «Модель лунохода программируемая самоходная „Электроника“, он же в девичестве Big Trak, на который у меня ушло, чтоб не соврать, около десяти лет. Эй, подождите, сколько‑сколько?»
Зимой клубника в Великобритании долгое время была почти экзотикой. Полки супермаркетов заполнялись импортом из Северной Африки и Ближнего Востока по заоблачным ценам. Для большинства руководителей это просто рыночный факт. Для Джеймса Дайсона — задача, которую можно решить инженерно. Рассказываем, как у производителя пылесосов появился один из самых необычных агропроектов в Европе: ферма, где клубнику выращивают в подвесных конструкциях, собирают с применением роботов и сохраняют в идеальных условиях с помощью собственной энергетики.
В 2026 году LEGO Education делает ход, который ещё пару лет назад казался невозможным:
- компания отказывается от собственной робототехнической платформы,
- снижает роль программирования и внедряет элементы ИИ в образовательном курсе,
- заменяет хабы… карточками NFC.
Очередная смена поколений электрики, наборов и деталей?
Или пересмотр стратегии модели STEM-образования?
В статье раскрываем картину происходящего.
Пару лет назад у меня возникла мысль, почему бы не написать полноценную клиентскую библиотеку ROS2 для языка Lua?.. Увы, результат оказался невостребованным, зато сама разработка позволила лучше понять, как устроен этот фреймворк, а также с интересом провести время, разгадывая логические головоломки.
Создатели ROS2 вынесли базовый функционал в C библиотеку rcl (ROS Client Libraries). В теории, достаточно создать обертку на каком-либо языке программирования и можно пользоваться. Между тем, сторонних клиентских библиотек не так уж много. На мой взгляд, можно выделить следующие причины:
Скажите роботу «настрой манипулятор» — и он напишет драйвер сам. Звучит как фантастика из тех самых фильмов 80-х и 90-х, но мы уже реализовали это в OpenGrall. Рассказываю, как работает режим Инженера и почему последнее слово всегда остаётся за человеком
В IEEE Spectrum на днях показали ролик с гуманоидом Digit от Agility Robotics, который танцует неожиданно легко и уверенно. Компания объясняет это не постановкой каждого шага отдельно, как это делали раньше, а новым циклом обучения: движения собирают из данных захвата движений, анимации и телеуправления, после чего навык докручивают в симуляции и переносят на реального робота. А значит, теперь гуманоидов можно заметно быстрее обучать новым движениям.
Три года я делал браузерную игру, в которой игроки управляли настоящими RC‑машинками через браузер. В итоге, у меня получилось потратить 2млн рублей и получить огромный опыт...
Сейчас рынок складской роботизации во многом строится на китайских роботах и готовых аппаратных решениях. И в этом нет ничего плохого: у китайских производителей сильная инженерная база, большой выбор техники и понятная экономика.
Но у такого подхода есть важная особенность, о которой часто вспоминают уже после покупки. За последние несколько лет мы не раз сталкивались с ситуацией, когда заказчик в попытке сэкономить фактически приобретает дорогой металлолом.
Логика на старте понятная:
Голосовое управление роботами часто выглядит как простая идея: человек произносит команду, робот ее распознает и выполняет действие. В бытовых сценариях мы уже привыкли к голосовым ассистентам, поэтому кажется логичным перенести тот же подход на складскую технику.
Ладно… Чувствуется, что никто кроме меня вас об этом не спросит, поэтому, придётся мне: хотели ли бы вы свою собственную избушку на курьих ножках? :-B
Не-не-не Баба-Яга может расслабиться: мы ни в коем разе не претендуем на её рабочее место — а всего лишь хотим приглядеться к её инженерному шедевру: довольно недурная так то штука: самый исторически первый пример шагохода, между прочим!
Чем же для нас может интересна эта небезызвестная изба: исключительно своими ходовыми качествами, возможностью «уверенно перемещаться по пересечённой местности» и доставлять полезные грузы, в лице одной не особо приятной бабки.
В общем, согласитесь, что ситуация вызывает некоторый интерес и желание обзавестись своим собственным шагоходом… ;-)
Boston Dynamics часто воспринимают как компанию из вирусных роликов про танцующих роботов, но за этим стоит тридцатилетняя история исследований в динамической робототехнике. Сегодня это часть Hyundai Motor Group и одновременно ориентир для отрасли мобильных и гуманоидных роботов. Рассказываем подробнее про ее историю и патенты.
Как научить детей основам программирования и алгоритмического мышления, не включая компьютер? Сравниваем две настольных игры, представленных на российском рынке — «Прогеры» и «Битву Големов v4.0». Разбираем игровые механики, учебную эффективность, возрастные рамки и помогаем выбрать идеальную игру под задачи и уровень подготовки юных кодеров.
AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.
В лабораторных условиях трекинг объектов обычно выглядит предсказуемо: камера статична, освещение стабильно, масштаб меняется плавно. На подвижной платформе всё иначе. Дрон вибрирует, камера смещается вместе с фоном, объект меняет размер в кадре, а задержки обработки и подвеса начинают влиять на результат не меньше, чем сам алгоритм. В статье разберём, почему классического CV‑трекера недостаточно для промышленного сценария и как связать компьютерное зрение, геометрию камеры и механику gimbal в единую систему.
Рано или поздно, но наступает такой момент, когда вы осознаёте в полной мере, что возможностей домашнего 3d принтера недостаточно — так как его распечатки не отвечают вашим потребностям, с точки зрения инженерной прочности в первую очередь.
Поэтому некоторые начинают задумываться о переходе на более «тяжёлые» технологии — и в первую очередь это касается потребности по работе с металлом, так как это в полной мере открывает большое количество возможностей, до этого недоступных.
В связи с вышесказанным, посмотрим, какие возможности здесь имеются…
Давайте немного пофантазируем. Вы встаете утром, приходите на кухню, а робот уже протягивает вам чашку любимого кофе и вешалку с подходящей одеждой, попутно в пассивно-агрессивной форме напоминая, что легли спать вы в три часа ночи. На кухне уже убрано, собака выгуляна. Сказка, а не жизнь.
Но чтобы так описать свое утро могли не только редкие технологические инноваторы, нужно не просто разработать железку, которая выполняет все эти действия. Надо преодолеть сопротивление новому, недопонимание и некорректное восприятие робота людьми. И здесь есть проблема.
В IEEE Spectrum опубликовали отчет об интересном полевом эксперименте, согласно которому после личного опыта взаимодействия с роботами меняется их восприятие: роботу готовы доверить больше задач. Но все сложнее, если копать глубже. Кажется, именно в этом и кроется основная проблема внедрения роботов. Мы начинаем относиться к ним, как к людям, приписывая чувства и намерения. Это ломает все.
