Робототехника

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.

За 3 500 проектов по оформлению интерьеров мы прошли путь от малярной сетки до цифрового рабочего процесса.

Рассказываю, что реально работает, что оказалось пустышкой — и какие технологии изменят эту индустрию в ближайшие 5 лет.

^MichaelFrey

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.

Сразу прошу лояльно отнестись к моей, местами чрезмерной эмоциональности, но, видит Бог, я держалась как могла. Уже несколько взрослых, умных и уважаемых экспертов попытались меня переубедить, что к 35 году грядет «передел мира», где массово живые специалисты будут заменяться роботами... Данные фигуры меня особенно повеселили: персонаж 1, персонаж 2. Мой симбиоз сумбурных мыслей, вперемешку с истерическим смехом и желанием послать в Туево-Кукуево, поутих, внимаю к последней чакре самообладания и начинаю «изливать» свою позицию. Крах будет, он обязательно будет, но не из-за роботов!

Безуспешные попытки запугивания полной ИИ-изацией или толпами роботов, которые с каждым этапом будут забирать всё больше рабочих мест, лишь форсируют приобретение успокоительных, т. к. повсеместно образовавшийся «хаос» ещё не лишает нас обязанностей, которые всё так же нужно исполнять. Но новоиспечённые тенденции уже дают хорошенький крен, начиная от сломанной системы трудоустройства и заканчивая большим процентом выгорания на работе специалистов, на которых «свалились» горы новых обязанностей.

Далее к «вам» я буду обращаться не к конкретному субъекту, это скорее собирательный образ того злодея, который сеет в массы панику и раздор.

Добрый день, уважаемый читатель. Как и в других моих статьях, я решил что-то собрать полностью с нуля, а именно – машинку на радиоуправлении.

Будет описан мой пройденный путь: от печати готового проекта до разработки и печати новой платформы; от разработки первой версии печатной платы для использования коллекторного DC мотора до реализации управления бесколлекторным BLDC мотором с датчиками холла; от локального управления до реализации полудуплексного обмена данными на расстояние в сотни метров с передачей телеметрии.

Вновь потратил на разработку пару лет, но никуда не спешил. Это лишь мое хобби.

Робототехника уже вышла за пределы узкой индустриальной ниши. По данным IFR (1, 2, 3), стоимость годовых установок промышленных роботов достигла рекордных 16,7 млрд долларов. В 2024 году в мире установили 542 076 промышленных роботов, а действующий парк вырос до 4 663 698 единиц. Одновременно продажи профессиональных сервисных роботов приблизились к 200 тыс. штук. Быстрее всего росли логистика, уборка и медицина.

В России тема тоже перестала быть теоретической. По данным Минпромторга и Росстата, к концу 2024 года парк промышленных роботов в стране достиг 20 864 единиц, а плотность роботизации в обрабатывающей промышленности выросла с 19 до 29 роботов на 10 тыс. сотрудников. Цель на 2030 год — войти в топ-25 стран по плотности роботизации. Отдельно министерство сообщало, что внутреннее производство промышленной робототехники в 2024 году выросло в 4,5 раза — до 7,6 млрд рублей (1, 2).

Ближайшие годы будут определять не общие разговоры о «роботах будущего», а несколько конкретных сдвигов. Это ИИ, который начинает управлять физическими действиями робота, переход к более универсальным системам, тактильные датчики и мягкие захваты, цифровые двойники — виртуальные модели оборудования или линии, — а также новые требования к безопасности, киберзащите и ответственности. В статье разберём главное по порядку.

Умные пылесосы у многих дома живут уже давно. Но вот роботы, похожие на людей, пока в повседневности так и не появились. Хотя мы уже минимум столетие читаем про них в фантастических книгах и много десятков лет смотрим в кино. Поэтому нельзя сказать, что человечество не хочет, чтоб с домашними делами ему помогал металлический прямоходящий друг. Хочет! И эта идея уже давно живет в наших головах. Мы представляли роботов именно такими — похожими на нас. Но почему же у нас в домах они до сих пор не появились? 

Новость о том, что американский стартап Sunday привлек 165 млн долларов при оценке в 1,15 млрд долларов для развития домашнего робота Memo, выглядит как очередная монетка в копилку ИИ-хайпа. Инвесторы всё поняли, приняли и начали финансировать саму идею домашнего робота как будущего массового продукта. Наконец-то! Но пока это скорее яркий концепт и мечта компании. Потому что Sunday обещает тесты в реальных семьях уже в 2026 году, но признает, что один робот пока обходится примерно в 20 тыс. долларов, если производство не масштабировать. Экономика индустрии только формируется, но если испытания пройдут успешно, то, возможно, скоро у нас дома будут жить настоящие человекоподобные роботы-помощники. Но это только при условии, что все сложится — успешные испытания, снижение цены за счет масштабирования и устойчивый спрос на рынке.

Началась новая эра – эра автономных агентов. Пользователь пишет запрос на естественном языке, и агент сразу решает поставленную задачу. Или не сразу. Но в таком случае он самостоятельно ищет способ получить недостающие навыки для выполнения запроса.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я занимаюсь исследованиями в MWS и руковожу небольшой, но классной командой инженеров-исследователей. Пока одни с помощью ИИ-агентов ищут способы разгрузить рутину, мы в MWS смотрим дальше и видим больше. А что, если дать ИИ-агенту не только «руки», чтобы бродить по сети и нажимать кнопки в интерфейсе, но и «тело»?  

OpenClaw может физически взаимодействовать с реальным миром даже с помощью устройств «без мозгов». В этом материале разберём, как максимально просто развернуть такую систему самостоятельно. За помощь в подготовке спасибо Артёму @Artem_Lykov из центра R&D TechGov, который отвечает за направление Physical AI в MWS, и стажёру Дмитрию Ярчуку.

Unitree R1 появился на AliExpress за $8150. Разбираем аппаратные характеристики, сроки поставок (июнь 2026) и критичную блокировку SDK, о которой нужно знать разработчикам перед покупкой.

VLA, или Vision-Language-Action models, сегодня становятся одной из основных парадигм в робототехнике. Идея выглядит естественно: если большие визуально-языковые модели уже умеют связывать изображение, текст и высокоуровневое понимание сцены, то следующий шаг состоит в том, чтобы добавить к этому действия робота. Так появляется единый контур, в котором модель видит сцену, понимает инструкцию на естественном языке и выдаёт осмысленное управление.

Но в робототехнике недостаточно просто взять VLM, добавить выход на действия и масштабировать обучение, как это делается в чисто языковых задачах. Роботу приходится работать с дальним горизонтом планирования, с новыми объектами, с активным физическим контактом, с разными скоростями движения и с разными воплощениями: от одноруких манипуляторов до двуруких платформ и антропоморфов. В такой постановке поведение нельзя надёжно прописать в коде, а одной только имитации демонстраций быстро становится недостаточно.

В Green-VLA мы исходили именно из этого. Для нас это история не про «ещё один большой датасет», а про сочетание трёх вещей: quality alignment данных, unified action space и RL-фазы поверх behavior cloning (BC), то есть обучения на прямом копировании поведения из демонстраций. В результате мы получили поэтапно обученную VLA-модель для антропоморфного робота Green, которая при этом сохраняет способность к zero-shot переносу на другие воплощения.

OpenGrall — модульный фреймворк для роботов на LLM, который решает три главные проблемы «тормознутых» проектов: 1. LLM принимает решения только высокого уровня. 2. Сенсоры работают асинхронно, никто не ждёт «отстающих». 3. Массив данных структурируется в тщательно выверенный, короткий промпт с весами и возрастом. И другие решения насущных проблем. В статье: архитектура SensorMemory и WeightCalculator, реальные промпты, кэширование решений, эпизодическая память инструкций человека и автономное целеполагание. Всё на GitHub, работает на слабом железе и с LLM почти любых размеров.

В данный момент в России идёт работа по созданию закона о «Робототехнике и беспилотного автономного транспорта», который предположительно появится в 2027 году. Но подобные законы, планируются и в других странах и будет нелишним рассмотреть опыт других стран.

Анализ ключевых тенденций, описанных в исследовании «Robots In Public: Building the Governance Framework for shared Human‑Robot Spaces» (2025–2026 гг.). Отчёт основан на данных экспертного воркшопа в MassRobotics (Бостон), анализа кейсов и международного опыта.

8 апреля, день первый. Первое, что радует: если заранее не зарегистрировался - на первый день, зацените тавтологию, уже не попадешь. Клево, когда все проходит четко и по плану.

В целом мы посещаем уже более 3 конференций DataFusion, были на самой первой в кластере Ломоносов (до этого мероприятие проходило в Сколково). Мероприятие проводится от ВТБ и рассчитано на популярное объяснение новых идей и концепций по искусственному интеллекту и машинному обучению.