Робототехника

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.

Кто мог предвидеть, что главным коммерческим применением космоса станут вычисления? Я прочёл немало научной фантастики, но такого сюжета не встречал. Сегодня сразу несколько серьёзных компаний планируют вывести десятки тысяч спутников на солнечно-синхронные орбиты — эти аппараты станут орбитальными дата-центрами.

Анализ тенденций в области человекоподобных роботов в продолжение исследования Morgan Stanley Research от 2024 года

Интересно ретроспективно наблюдать на начало 2026 как изменился мир и что соответствует исследованию Morgan Stanley Research, а что уже изменилось. Что сразу бросается в глаза: список «Humanoid 66» изменился и значительно расширился и не только китайскими игроками. Однако нужно признать, что основные проблемы и вопросы пока остаются такими же, как и указаны в исследовании, хотя в исследовании планировались значительные изменения в ближайшие 6–12 месяцев, но справедливо замечено, что основная коммерциализация растянется на десятилетия. Опять же тренды развития стоимости гуманоидных роботов — цены компонентов в общем снижаются, но вмешались новые факторы, например, «тарифные войны», которые не были учтены в исследовании.

Какого ваше мнение об изменениях к 2026 и оправдались ли тренды определённые в исследовании?

Производственная линия — это живой организм. Её ритм определяет общую продуктивность предприятия. Остановка линии на 15 минут — это десятки недопроизведенных узлов, сдвинутые графики поставок, дополнительные затраты на сверхурочную работу. Когда такие остановки происходят регулярно из-за того, что вовремя не подвезли пустой контейнер для готовых деталей или не вывезли заполненный, это становится проблемой бизнеса.

Именно с такой ситуацией столкнулся наш клиент — международный производитель автокомпонентов. Ручная, зависимая от человеческого фактора ротация тары создавала системную уязвимость в самом сердце производства. Мы, компания INTEKEY, российский системный интегратор и разработчик решений для автоматизации, взялись за трансформацию логистического процесса, чтобы сделать его предсказуемым, быстрым и независимым от доступности низкоквалифицированного персонала. Эта статья — подробный разбор проекта, который принес клиенту экономию в 24 миллиона рублей в год и стал частью более крупного тренда, который сегодня поддерживается на государственном уровне.

В робототехнике один контроллер принимает решение, а другой следит за его выполнением. Один, командный, вырабатывает общую стратегию поведения, а другой – исполнительный, выполняет одну из текущих частных задач, из которых складывается картина всей общей стратегии командного контроллера. Путь к успеху – это правильная стратегия, помноженная на правильное её исполнение.

Сервоприводы – это мускулы любой системы, превращающие команды в реальное действие.

Последний рубеж: почему ленточная библиотека — это самый надёжный «холодный кошелёк» для данных

В 2025 году мировые потери от киберпреступности, по оценкам отраслевых аналитиков, превысили один триллион долларов США — «это ж сколько стран можно было прокормить?!». В подавляющем большинстве случаев речь идёт об атаках программ‑вымогателей. И в каждом таком инциденте рано или поздно возникает один и тот же вопрос: существует ли копия данных, до которой злоумышленник не сможет добраться?

Когда наши горячо любимые вожди в очередной раз заводят разговоры о том, что для экономического прорыва людям нужно просто работать дольше и без лишних вопросов, всегда за кадром остаётся одна фундаментальная проблема. Технологическая конкуренция XXI века все меньше зависит от того, сколько часов человек способен простоять у станка, и все больше - от того, кто быстрее внедряет автоматизацию, переобучает кадры и встраивается в глобальные производственные цепочки.

Человека можно заставить работать дольше. Но это не превращает его в более точный, более предсказуемый и более масштабируемый производственный юнит.

Собрал вторую версию DIY брелока «Игра на реакцию»

Пару месяцев назад на канале выходила статья про первую версию. Это был мини‑брелок для двух игроков на базе ATmega328P. Если пропустили — обязательно посмотрите, там я подробнее рассказываю о сути проекта.

После того, как я собрал свою первую версию и она заработала, я понял, что мне надо прокачивать свои навыки. Поэтому я решил серьёзно улучшить брелок.

В робототехнике давно умеют делать машины, которые быстро двигаются, не падают на ровной поверхности и производят впечатление на видео. Но в 2026 году планка выросла. Теперь всех заботит целый ряд вопросов… А способен ли робот сохранять управление на высокой скорости? Сможет ли без падений передвигаться даже по льду, траве, песку, снегу? Что он будет делать, если дорожка из щебня перейдет в газон или внезапно возникнет препятствие? Как отреагирует на столкновение? Новая концепция, которую для красочности нарекли «рожденный двигаться» (Born to Run), отвечает на этот вопрос. Новый класс роботов проектируют для движения в условиях постоянной неопределенности — наконец-то все как в жизни, а не на демонстрационной трассе.

Разбираем работу ученых Северо-Западного университета. Исследователи представили legged metamachines — модульных роботов, собранных из автономных, напоминающих детальки конструктора Lego блоков с собственными мотором, батареей и вычислителем. Эти системы могут объединяться в разные конфигурации, менять структуру, восстанавливаться после повреждений и продолжать движение. Для отрасли это означает, что устойчивость больше не зависит от качества одного контроллера, она становится свойством всей архитектуры робота, от компоновки и привода до алгоритма принятия решений и способности системы реорганизоваться под новую задачу.