Я занимаюсь разработкой роботов (как хобби) уже долгое время, и столкнулся с проблемой передачи видео через интернет со своего Raspberry PI 4 и Raspberry PI zero.
Сначала идея была в реализации WebRTC на node js, про что я написал в этой статье. Как было написано, проблема заключалась в высокой загрузке процессора.
В лаборатории комании Insystem мы часто применяем наш фреймворк ODRS(подробнее тут) для решения различных задач в области компьютерного зрения. Одной из такой задач стала настройка SCARA робота для сортировки цветных крышек от пластиковых бутылок. Этот проект был вызван необходимостью автоматизировать процесс переработки, увеличивая его эффективность и точность. Используя ODRS, мы смогли обучить робота распознавать крышки различных цветов, а затем сортировать их по категориям. В ходе работы были выполнены следующие задачи:
Идея статьи возникла из обсуждения, есть ли у сложных систем ИИ сознание и как создать робота, который может сходить за хлебом.
Дорогие друзья, предлагаю вам самостоятельно попробовать развить тему принципов машинного зрения на основе изложенной гипотезы в своем школьном проекте.
В прошлой статье я рассказал об моем проекте - сделать на горнолыжном склоне разметку спортивной слаломной трассы с помощью световых меток от узкосфокусированных фонарей. В отличии от настоящих вешек, световое пятно световешки безопасней, в них нельзя врезаться новичку. Это позволяет ставить трассу на любых склонах где катаются и обычные отдыхающие. Сейчас световешки за счет гибко-жесткого крепежа настраиваются в момент установки. И для перестройки трассы необходимо их хоть и не пересверливать, но все равно в ручную устанавливать. Я решил сделать электропривод фонаря, что бы удаленно менять направления луча и быстро перемещать метки, делая трассу проще или сложнее. В прошлой статье попросил Хабр-сообщество помочь написать приложения для мобильного телефона для управления приводами фонарей. К сожалению помощников так и не нашлось, и потому пришлось и далее все делать самому. В общем, что из этого вышло, текущее состояние и общее направление развития проекта в новой статье.
Новое поколение подводных роботов помогает находить и обезвреживать неразорвавшиеся бомбы, которые всё ещё находятся на дне моря. Пилотный проект, поддерживаемый правительством Германии, будет использовать эту технику, а также другие технологии в заливе Балтийского моря этим летом, чтобы протестировать промышленный процесс сбора утопленных боеприпасов, загрязняющих дно моря.
Всем привет! С вами команда МТС Digital: Иван Жоров, Вячеслав Саушкин — разработчик RPA, Вячеслав Диасамидзе — руководитель центра «Роботизация», Владимир Абрамов — тим-лидер.
Сегодня обсудим импортозамещение в области софта на примере технологии RPA (Robotic Process Automation). Этот инструмент позволяет создавать ботов, которые будут выполнять за сотрудника рутинные задачи. Как это выглядит на практике и какие сейчас есть платформы, обсудим в статье. А еще поделимся, какую платформу и почему в свое время выбрали в МТС. Кейс тоже будет!
Мы живем в удивительное время. На наших глазах изобретения, которые когда-то были фантастикой, перестают быть плодом воображения инженеров и становятся привычными устройствами.
Яркий пример — роботы. Сегодня продвинутые манипуляторы работают вместе с человеком на заводах, da Vinci проводит операции в клиниках, беспилотные автомобили ездят по дорогам общего пользования, а боты Tesla собирают друг друга. Это уже не шутка — киборги заполонили всю планету. Роботы используются повсюду: в промышленности, транспорте, сфере развлечений. Машины пекут блины на станциях метро, продают мороженое в торговых центрах и даже больше. Подробнее — в новом выпуске.
Робот-риэлтор – это чуть ли не классический робот телеприсутствия. Еще и на базе робота-пылесоса. Почему решено было выбрать именно такое решение? И почему это может быть лучше коммерческого образца
Компания Honeywell выпускает хорошие контроллеры для автоматизации и диспетчеризации промышленных объектов и коммерческой недвижимости.
В одном крупном московском ресторане предположительно из-за скачков напряжения сгорел контроллер Honeywell, но поскольку компания ушла с российского рынка, то встал вопрос технического сопровождения существующих решений, не говоря уже о новых проектах.
На помощь пришел интегратор и решил проблему. Интересно как? Ныряйте под кат.
128 CUDA ядер, 2GB LPDDR3 это всё Nvidia jetson nano 2gb. Реально ли на таком железе запустить AI(конкретно YOLOv8), как это питать и охлаждать, и это хоть кому-то нужно?
В данной статье речь пойдёт о замерах производительности и точности работы моделей YOLOv8 на разных устройствах с различными оптимизациями и без них. Большое внимание будет уделено работе Yolo на “слабых устройствах”, таких как Raspberry PI, Orange PI, Jetson Nano, мини ПК.
Современные задачи робототехники требуют вычислений "на борту", что особенно актуально для автономных систем. Важность данного исследования заключается в том, что оно направлено на решение задачи детекции в режиме реального времени на маломощных устройствах, что открывает новые возможности для использования компьютерного зрения в мобильных и автономных роботах. Будем считать, что FPS обработки изображений >= 10 пригоден для некоторых задач детекции в реальном времени, но далеко не для всех.
Современное развитие в области встроенной разработки и электроники с учётом бизнес-процессов ускоряется, часто следуя принципам Agile и Scrum. Применение этих методик требует осторожности из-за длительного производственного цикла встроенной разработки, который затрудняет быстрые изменения.
Меня зовут Арсентий Гусев, я руководитель группы embedded-разработки в отделе робототехники Яндекс Маркета. И мне бы хотелось рассказать об опыте, который приобрела наша команда в рамках работы над проектом складского робота. В этой статье определим критерии, предпосылки и предложим инструменты для ускорения разработки и снижения её стоимости.
Некоторое время назад мне очень понравилась шутка «Беспилотный автомобиль отказался везти пассажира в фастфуд, сославшись на первый закон робототехники». Речь об одном из «законов робототехники», которые сформулировал в 1942 году американский фантаст Айзек Азимов, он формулируется так: «Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред». Притом, что законы робототехники – это строго литературный, но не технологический феномен, мне захотелось разобрать на Хабре, как в настоящее время беспилотные автомобили подстраиваются под человеческие поступки, сосуществуют с потоками пешеходов, могут ли учиться без подкрепления и проявлять эвристику, а также какие разработки ведутся в этой области.
• Новое электронное логическое устройство на основе жидкого металла имитирует механизм захвата добычи венерианской мухоловкой
• Экзотические чёрные дыры могут быть побочным продуктом тёмной материи
• ИИ использовали для создания новых антибиотиков в революционном исследовании
• «Google для ДНК» индексирует 10% известных генетических последовательностей.
• Впервые телескоп был убран из спорного астрономического центра на гавайском вулкане
Сейчас уже, наверное, трудно найти IT-специалиста, который никогда не слышал про Docker — открытую платформу разработки, доставки и запуска приложений в контейнере. У этой платформы много достоинств, в том числе эффективное использование ресурсов, легковесность, скорость, масштабирование, управление версиями приложений и образов, быстрое развертывание и запуск приложений, а также возможность запуска Docker и его приложений практически на любой платформе.
Если можно на любой, то давайте запустим Docker на микрокомпьютере Repka Pi российской разработки и сборки, оснащенной ОЗУ объемом 2 ГБайт. Прочитав нашу статью, вы научитесь использовать Repka Pi для изучения всех основных возможностей Docker, а также создавать приложения Docker, работающие с оборудованием через GPIO и I2C.
Мы расскажем, как установить Docker на Repka Pi, как с помощью двух команд запустить WordPress, как работать из контейнера Docker с пинами GPIO микрокомпьютера, а также напишем программу, получающую данные с погодной станции BME280 через интерфейс I2C.
Зачем Docker нужен на микрокомпьютерах
Создаем контейнер для работы с GPIO
Контроль и освобождение ресурсов
Загрузка образа контейнера на Docker Hub
Если вы ищете средства для работы с GPIO микрокомпьютера Repka Pi из программ, составленных на Си, обратите внимание на библиотеку WiringRP. В этой статье мы расскажем, как создавать с ее помощью однопоточные и многопоточные программы, управляющие светодиодами, сервоприводами и реле, а также обрабатывающие прерывание от кнопки, подключенной к контакту GPIO.
Вы можете использовать WiringRP при создании программ для обучения и управления различными устройствами и системами. Это могут быть промышленные и робототехнические установки, устройства IoT, а также устройства умного дома.
Автор выражает благодарность создателю библиотеки WiringRP Сергею Шалапову за помощь в подготовке этой статьи.
Запускаем потоки при нажатии кнопки
Управляем реле и сервоприводами по кнопке
