Я руковожу отделом тестирования роботизированных систем в Cognitive Pilot. В этой статье расскажу, как устроено тестирование автопилота для сельхозтехники: какие уровни проверок у нас есть, чем они отличаются от обычного QA, что получилось и что пока не получается автоматизировать.
Добро пожаловать в будущее!
Представьте: вы приходите на выставку стартапов и встречаете робота как из фильма «Я, робот». Он стоит перед вами, смотрит в глаза, двигает руками и разговаривает, только вместо спасения человечества пока учится выполнять вполне конкретные задачи на производстве. Это не сцена из фантастики, а выставка стартапов на Московском стартап‑саммите, который прошёл в конце сентября в СберСити.
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Лавров, и это мой второй репортаж с Московского стартап‑саммита, который организовали Правительство Москвы и Сбер.
В первой статье я рассказал о своих впечатлениях от выступлений, а здесь предлагаю пройтись по выставке вместе и посмотреть, как фантастические сценарии превращаются во вполне рабочие технологии.
Это третья статья из серии статей об использовании стерео камеры с ROS 2. В первой статье я рассказал о том как настроить камеру PS5 HD для использования в ROS 2. В этой статье я расскажу об использовании стерео камеры для построения dense облака в связке с ROS 2. Кому интересно прошу под кат.
С трехфазными моторами можно встретиться абсолютно везде. Если покопаться в своих вещах, то уверен у каждого дома найдётся пара разного вида экземпляров. Применений у них бесконечное множество: от детских гироскутеров и ненавистных лично мне электросамокатов, до супер прецизионных устройств, моторов для всего, что летает, подвесов камер и т.д. Ну прямо очень много применений у одной технологии. В этой статье ставлю перед собой цель рассмотреть BLDC и драйверы к ним на уровне, когда становится понятной схемотехника устройства и физика процессов.
Взял дешёвый б/у квадроцикл и попытался сделать из него автономного ровер. Получилось не всё: рулевое управление оказалось одним из самых сложных узлов для самоделки.
В первой части Лягушка научилась смотреть на человека, говорить и поворачивать голову. Теперь добавляю знакомые лица, память о разговорах, вопросы по фотографии, объяснения на экране и помощь со стихами. По дороге робот пропускает собственные команды, узнаёт своего «Создателя» и отправляет рисунок в принтер. А ещё выяснилось, что сильнее всего тормозило Лягушку…
Как выглядит типичный склад? Бесконечные ряды стеллажей и пустые проходы для людей и машин-погрузчиков. Чем больше товаров, тем больше площади приходится отдавать под перемещения. В начале нулевых создатели AutoStore решили радикально пересмотреть подход к логистике и придумали кубическую систему складирования, которая увеличивает плотность хранения до 400%. Сегодня ею пользуются тысячи крупнейших компаний в мире, включая Lufthansa, DHL, Toyota, Gucci и Benetton. Рассказываем про чудо мысли, автоматизации и скандинавского дизайна.
Сергей Лавров посетил Московский стартап‑саммит Сбера. Нет, не министр иностранных дел. Я — бывший предприниматель, соинвестор двух проектов, победитель реалити‑шоу «Битва стартапов», участник акселератора Сбера для студентов, аспирантов и сотрудников вузов, выпускник «Школы 21». Поэтому мне было интересно посмотреть на саммит с разных сторон и понять, как сегодня устроена стартап‑ и венчурная экосистема. Спойлер: после двух дней мне захотелось вернуться сюда в следующем году уже в качестве стартапера или инвестора.
Московский стартап‑саммит прошёл 29–30 сентября в СберСити, в кампусе «Школы 21». За два дня здесь собрались стартаперы, инвесторы, представители корпораций и госструктур — четыре категории участников обозначили на бейджах, чтобы знакомиться было проще. Масштаб впечатляет: больше 4500 участников из разных стран, 150 экспертов, более 40 дискуссий в деловой программе и 100 стартапов на выставке. Я прошёлся по ключевым активностям и сессиям, а в статье расскажу, что увидел.
У моей собаки Pin двенадцать сервоприводов, десять килограммов веса и ни грамма железа: она живёт в браузере. Тем не менее она трусит рысью со скоростью 35 см/с, держит курс по гироскопу и однажды села на хвост, когда я попробовал научить её прыгать.
Это рассказ о том, как в учебной платформе PinPort появился четвероногий робот, что у него внутри и почему ходить у него получилось раньше, чем бегать.
Гуманоиды уже умеют драться, танцевать и работать на заводах, но с обычной бытовухой пока справляются плохо.
Разбираюсь, почему главный дефицит рынка может оказаться не в самом железе, а в ИИ-моделях, данных обучения и сервисах вокруг роботов.
Я хотел, чтобы робот помогал ребенку и мог разговаривать без интернета. Пришлось перебрать почти двадцать локальных моделей, подобрать голос, поставить камеру в бант и научить глаза и голову следить за человеком. В первой части рассказываю, как из эскиза получился работающий стенд — и что пошло не по плану.
Мне всего 44, но я помню мир без интернета, мобильных телефонов, навигаторов и мессенджеров. Чтобы позвонить своей будущей жене, я бегал к уличному таксофону и бросал монетку в аппарат. Чтобы что-нибудь узнать, шел в библиотеку и открывал Большую советскую энциклопедию, такой бумажный Google, только без рекламы, комментариев и возможности за три минуты поставить себе смертельный диагноз. Я ездил по городу без навигатора. И мы каким-то чудом умудрялись встречаться с друзьями в точно назначенное время на другом конце города, без возможности поделиться геолокацией и написать “я уже почти подъехал”, когда даже еще не вышел из дома... Это было удивительное время.
Мы легко встречали новые технологии и довольно быстро к ним приспосабливались. Интернет, мобильная связь, компьютеры, смартфоны — все это входило в нашу жизнь постепенно, оставляя нам время освоиться и привыкнуть. Но сейчас скорость изменений стала совсем другой. Мы все еще уверены, что так же легко адаптируемся ко всему следующему? Хотя, боюсь, мы даже близко не представляем, что нас ждет впереди. И на этот раз времени привыкнуть нам могут уже не оставить.
Не, я не буду писать про то, что ИИ резко выйдет из-под контроля, начнет улучшать сам себя и переиграет человечество за считанные месяцы. Скорее всего никакого восстания машин вообще не произойдет: мы просто шаг за шагом передаем алгоритмам управление бизнесом, экономикой, армией и государством, потому что решения ИИ оказываются эффективнее человеческих. В итоге люди формально остаются у руля, но уже ничего толком не решают.
Как вам такое мнение одного из пользователей соцсети:
Относительно недавно я начал заниматься FPV и поначалу как любой новичок бился головой об стену от непонимания некоторых моментов, индустрия достаточно молодая в ру сегменте, информации есть, но она разрознена по множеству каналов на YouTube и статей, поначалу непонятно, на какой ролик стоит потратить час своего времени, а в какой налили воды и четких ответов на вопросы ты не получишь. Именно поэтому я решил написать ряд статей-руководств, которые дадут ответы на все вопросы, которые возникнут у вас при попытке начать заниматься FPV, такие как выбор симулятора и его правильная настройка для комфортного обучения, выбор пульта и его настройка, выбор очков, дрона и прочих аксессуаров, которые вам обязательно понадобятся, сколько всё это стоит и как всё это адекватно хранить.
Во время уборки зерно в комбайне проходит долгий путь: от жатки через барабан, решётку и домолот до зернового элеватора и бункера. Весь этот путь нужен не просто так, а для того, чтобы максимально очистить зерно и при этом сохранить его целостность, ведь от этого напрямую зависит цена продажи. Но узнать, насколько хорошо прошла очистка, обычно можно только постфактум: на элеваторе или в лаборатории, когда повлиять на результат уборки уже нельзя.
Рассказываю, как мы создали систему Crop Control, которая доустанавливается на комбайн (даже если раньше на нём не было никакой автоматики) и позволяет мониторить качество и количество зерна прямо во время движения. Мониторинг количества нужен, чтобы понимать, сколько урожая собрано с конкретного поля: урожайность - одна из ключевых метрик оценки продуктивности уборочной кампании в целом. А мониторинг качества нужен для того, чтобы вовремя повлиять на собираемую продукцию, например скорректировать настройки комбайна, и не дать испортить уже намолоченное зерно.
Спросите любого человека, далёкого от робототехники, какие правила должны соблюдать роботы. Девять из десяти вспомнят: робот не может причинить вред человеку. Кто-то процитирует все три закона целиком, с «бездействием» и «самосохранением». Законы Азимова прочно сидят в культуре: их цитируют журналисты, на них ссылаются в комментариях под любой новостью про автоматизацию, их всерьёз вспоминают чиновники, когда речь заходит про ИИ.
Иногда кажется, что большая часть этих людей действительно считает три закона робототехники каким-то техническим документом. Если это так, то они не читали Азимова.
В реальности ни один из трёх законов не работает. И в книгах Азимова они тоже толком никогда не работали. Давайте пройдёмся по самым интересным «багрепортам» из книг — и посмотрим, как Азимов сам, шаг за шагом, разбирал собственную систему, пока не был вынужден пристроить к ней нулевой закон. А во второй половине статьи попробуем применить законы к современному миру. И сравним, что вместо них написано в настоящих стандартах.
Управление роботом по изображениям и текстовым инструкциям остаётся одной из наиболее актуальных задач современной робототехники. Модели класса Vision-Language-Action, или VLA, уже способны решать широкий спектр задач. Однако большинство заметных результатов получено на стандартных манипуляторах: это одна роботизированная рука на неподвижном основании, с шестью или семью степенями свободы и двупалым захватом.
Управление антропоморфным роботом требует решения задачи принципиально иного уровня сложности. Большое количество степеней подвижности, антропоморфные кисти, мобильная платформа, необходимость координировать движения всего тела и сохранять равновесие существенно усложняют разработку системы управления.
Sber Robotics запускает Green Challenge, соревнование в рамках AI Journey 2026. Участникам предстоит создать или дообучить модель управления «Грином», первым антропоморфным роботом Сбера. Модель должна решать задачи мобильной манипуляции в цифровом симуляторе.
Это комплексная задача в области Physical AI: от подготовки данных и мультимодального восприятия до планирования и согласованного управления движениями всего тела робота.
Как построить карту проходимости для наземного робота на GPU, уложившись в 100мс лидара? Рассказываю путь от универсальной 3D-воксельной карты, которая не тянула даже на i7, до 2.5D-карты высот и расчётом уклонов прямо на CUDA. Плюс — почему RGB-D камера и лидар по отдельности не работают, а вместе дают плотный скан земли и препятствий.
Типичный ролик из недалёкого будущего: Гуманоид уверенно шагает рядом с полицейскими. Робособака обследует территорию. Робот-официант объезжает посетителя с таким выражением «лица», что чаевых сегодня не будет.
Хочется верить, что внутри каждого сидит единый искусственный разум: видит мир, понимает происходящее, принимает решения и управляет телом. Но это не совсем так.
Например, внутри AgiBot X2 Ultra работают три самостоятельных компьютера: для управления движением, взаимодействия с человеком и пользовательских вычислений. А ниже находится ещё и электроника приводов и датчиков. Это не один электронный мозг. Скорее небольшая организация, которой выдали общее тело. (Agibot)
Один отдел отвечает за то, чтобы робот не упал. Другой — за обработку изображений. Третий — за вежливое «Здравствуйте!». И желательно, чтобы совещание третьего отдела не мешало первым двум.
Разберёмся, зачем роботу столько компьютеров, что такое камера глубины, что на самом деле делает SLAM и сколько Робокопа содержится в китайском роботе-полицейском.
Лев Ларин, технический директор Unibot
Мы продали клиенту робота‑доставщика с интеграцией и пообещали запустить его в парке. Вскоре выяснилось: передать клиенту робота и передать контроль над ним — не одно и то же.
Без китайского облака пропадала часть функций. Российская SIM не работала. Вместо клиентских аккаунтов существовал один логин дистрибьютора. На траве робот буксовал, отключал привод и оставался посреди парка с разблокированными колёсами. Нам предстояло отвязать его от чужой инфраструктуры, написать собственные backend и Edge и превратить закрытую платформу в нормальный Fleet‑продукт.
Через несколько недель робот уже ездил по точкам, говорил по‑русски и возвращался на зарядку. А затем системные пароли внезапно изменились, и мы потеряли доступ к машине, которую должны были передать клиенту.
Без монитора, клавиатуры и понятной помощи производителя начался настоящий технический детектив. Что обнаружилось внутри робота, кто ещё мог им управлять и как мы возвращали контроль — в статье.
Поставить робота на производство — один шаг из многих. Нужно перестраивать процессы, учитывать особенности оборудования, запустить всё без аварий и простоев. И конечно, найти на проект финансирование, обосновать его и выбрать надёжных подрядчиков.
Многие компании хотели бы роботизировать свои площадки. Но их останавливает отсутствие практического опыта и запредельная сложность первого шага. Всем хочется видеть реальный опыт коллег по цеху с честным рассказом про набитые шишки и достигнутые результаты.
Поэтому Хабр и Национальная ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР) при поддержке экспертного жюри из компаний «Яндекс Роботикс», ТМХ, «Азот», «Северсталь», «СИБУР» и «Промомед» объявляют конкурс «Роботы в деле». Мы приглашаем разработчиков, интеграторов и промышленников принять участие в соревновании реальных кейсов роботизации и цифровизации.
Под катом — всё самое важное об условиях и сроках подачи заявок.
