Робототехника

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, обычно вспоминают беспилотные автомобили. Но есть ниша, где автономные системы уже работают — и работают в условиях, которые во многом сложнее городских дорог. Речь об автономных инвалидных колясках.

Казалось бы, задача проще: маленькая платформа на колесах, не нужно соблюдать ПДД, скорость низкая. Но именно здесь кроется подвох. В отличие от автомобиля, у коляски нет размеченных дорог и четких правил — ее среда хаотична и непредсказуема. А цена ошибки здесь гораздо выше: водитель застрявшего автомобиля вызовет эвакуатор, а человек в застрявшей коляске окажется беспомощным.

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… 

Привет! Меня зовут Елена Сухова, я руковожу Центром роботизации бизнес-процессов в БКС. В отличие от многих подобных центров в финансовых организациях у нас очень маленький коллектив – всего 4 человека. Тем не менее, уже 5 лет мы успешно роботизируем процессы в компании и намерены заниматься этим и дальше. Сейчас у нас в эксплуатации больше 40 роботов, которые экономят около 30 тысяч человеко-часов в год, и ещё десяток в разных стадиях разработки.

В этой статье я расскажу, какие правила и решения позволяют нам сопровождать этот парк, не забывая о разработке новых роботов и общем развитии.

Я начинаю серию статей об использовании стерео камеры с ROS 2. В первой статье я расскажу о том как настроить камеру PS5 HD для использования в ROS 2. Конкретно мы установим все необходимые зависимости и запустим пакет который позволит публиковать кадры с камеры в топик ROS и выполним калибровку камеры. Кому интересно прошу под кат.

Меня часто спрашивают: зачем городить платформу с нуля, если можно взять серийный трактор и просто превратить его в робота - навесить сенсоры, поставить актуаторы на руль и педали, и готово. Расскажу, почему мы в Cognitive Pilot пошли другим путём, и что из этого вышло - с граблями, которые обычно не попадают в презентации для инвесторов.

Привет, Хабр! В начале июня в Вене прошла главная международная конференция по робототехнике и автономным системам — International Conference on Robotics and Automation (ICRA). В этом году среди участников была и наша команда автономного транспорта Яндекса.

Топиков, которые обсуждаются на ICRA, много, потому что она не только об ML — она скорее о робототехнике в целом. Например, есть секции о механизмах и дизайне, а также о медицинских роботах. Было немало и чисто инженерных работ.

Ключевой топик докладов на конференции — RL, он же Reinforcement Learning, обучение с подкреплением. Также нас интересовали статьи по классическому пайплайну автономного автомобиля: perception + prediction + planner + simulation. Новые подходы к Robotic Learning тоже интересны, так как их можно перенести на задачи автономного транспорта.

Меня зовут Егор Волков, я занимаюсь претрейном модели планирования движения в автономном транспорте Яндекса. Вместе со мной на конференцию ездил Максим Спорышев — руководитель службы поведения и предсказания движения. В этой статье мы собрали самые интересные тренды, доклады и инженерные развилки, которые заметили на ICRA 2026, — от Reinforcement Learning и генерации редких edge‑кейсов до того, куда вообще двигается ML в робототехнике.

В конце прошлого года мы представили семейство моделей генерации изображений и видео Kandinsky 5.0. Флагманская модель Kandinsky 5.0 Video Pro заняла и долгое время удерживала первое место среди open-source-моделей в категории text-to-video на arena.ai. Сегодня мы выкладываем в открытый доступ Kandinsky WM 1.0, набор из трех специализированных моделей генерации видео для доменов Physical AI: автомобильные сценарии, робототехника и сцены со сложной физикой.

Так получилось, что мне пришлось заниматься регуляторами для электромоторов. Большинство из них имеет двойное управление – по PWM и CAN. Управление по PWM проще, поэтому  его чаще  всего и применяют. Но если вы хотите надежности, вам надо переходить на CAN, а точнее на DroneCAN.  Об этом протоколе и пойдет речь в статье.

Что сегодня реально умеют гуманоидные роботы? Видят ли они, слышат и чувствуют окружающий мир так же, как мы? И главное — смогут ли в ближайшем будущем забрать на себя работу, которую пока умеет только человек?

Наверняка вам попадались эти эффектные видео: роботы танцуют, прыгают, готовят кофе, берут со стола предметы и упаковывают их в посылки. Чем не Новый мир? За последние годы аппаратная база действительно сильно продвинулась: можно наблюдать переход от простых движений к сложной динамике и более естественному взаимодействию с окружающей средой. 

Но на реальном производстве такие роботы пока скорее обуза, чем помощники. За красивой картинкой кроются системные проблемы Physical AI: нехватка данных, несовершенные сенсоры и отсутствие целостного восприятия мира. 

Привет! Я Артем Лыков — руководитель R&D‑направления Physical AI в MWS. И сегодня попробуем разобраться, что уже работает, где мы спотыкаемся и что должно измениться, чтобы гуманоиды перестали быть просто дорогими игрушками.

Собственный анализ в теме оказания услуг по мониторингу объектов с помощью БПЛА.

Дисклеймер. Пишу от своего имени. Не преследую задачи навязать вам свое мнение.

Я тружусь в компании, которая производит Дронопорты. Логично ожидать, что в этой статье я разнесу пилотов в пух и прах и буду доказывать, что без автоматизации жить нельзя. Да/Нет?

Не буду. Потому что в реальности у каждого подхода есть своя зона эффективности, и я иногда говорю: «Вам Дронопорт не нужен, возьмите пилота». Это честно. Хуже — когда компания покупает не тот инструмент под свою задачу и потом считает, что её обманули.

Ниже — честное сравнение. Где сильнее ручной режим, где сильнее автоматизация, и как понять, что подходит именно вам.

Я хотел написать этот пост год назад, но, как показала практика, тогда было еще рано. А вот сейчас — самое оно.

С самого появления LLM мне было любопытно: справятся ли они с какими-нибудь еще инженерными задачами, помимо генерации кода? Лет шесть назад я сделал DIY-роборуку, о чем написал свою первую статью на Хабре. Самым трудоемким этапом создания руки было конструирование URDF-модели для ROS: нужно было правильно поскейлить все STL-модельки, покрутить их в пространстве, описать степени свободы и соединения. И все это — в неудобном текстовом формате, без возможности накидать хотя бы черновик руками через UI.

В результате эта работа заняла у меня тогда несколько дней. И не потому, что ее настолько много, а потому что она довольно быстро изматывала.

И вот я решил испытать на этой задаче современные LLM. На входе имеем папку со STL-модельками и знание о том, что из них можно собрать аналог роборуки PhantomX Pincher Robot Arm Kit Mark II.

Вот какой промпт я прогнал год назад на Sonnet 4, Opus 4, Gemini 2.5 и GPT-4.1:

Когда читаю новости о гуманоидных роботах, меня всегда интересует одно: где здесь настоящая инженерия, а где — красивая демонстрация, ради получения нового раунда инвестиций. Недавно корейская Holiday Robotics получила раунд на $105 млн на гуманоидного робота FRIDAY (представлен в конце 2025 года) робота для работы на производстве. Нэйминг тут конечно интересный, компания «Праздничная робототехника» выпускает робота «Пятница»,хотя может они поклонники творчества Даниеля Дефо. Предполагаю, что с юмором в компании всё норм. Пройдёмся по существу инженерной части.

В продолжение только что опубликованной статьи про инженерные соревнования РобоБиатлон - небольшая статья о том, как создавался ещё один проект нашего кружка, сыгравший огромную роль во всей истории организации. Встречайте: робот-змея Mecanum Snake) Безумно сложный, бесполезный в техническом плане, но красивый и популярный)

ВАЖНО: данная статья является репринтом заметки, опубликованной мной в кружковой группе в ВК в 2024 году. Публикуется с незначительными изменениями.