В новом ресторане Tesla Diner в Калифорнии человекоподобный робот Optimus, который раздавал посетителям попкорн в пакетах, управлялся дистанционного со стороны оператора. Но из-за поломки этот робот завис, а оператор с удалённой поддержкой не смог его быстро запустить, но потом им это удалось.
Роботы научились менять себе батареи. Гуманоид Walker S2 от UBTech Robotics умеет сам парковаться около зарядной стойки, заменить пустую батарею на новую с полным зарядом и даже крипово улыбнуться. Решение Walker S2 активно внедряют на заводах крупных компаний, вроде Nio, BYD и Zeekr.
Как роботы стали частью культуры — и почему это важно сегодня
Мы привыкли думать о роботах как о технологиях будущего. Но на самом деле им уже больше 2 тыс. лет — по крайней мере, как идее. Механические существа появляются еще в мифах Древней Греции: автоматоны Гефеста, живые статуи и железные помощники — первые прообразы современных роботов.
Что изменилось с тех пор? Почему человечество так настойчиво мечтало о разумных машинах? И как художники, философы, писатели и инженеры вместе формировали наш образ «искусственного человека»? Ответы на эти вопросы — в лекциях YADRO Lectorium от экспертов Сколтеха, «Иннополиса» и Музея криптографии.
«Спросите любого робототехника, как он пришел в профессию — он вспомнит не тему своего диплома, а первую игру, первый конструктор, первый мультик про роботов», — Егор Ефремов, культуролог, историк техники, исследователь в Музее криптографии.
В статье собраны лекции YADRO Lectorium — о культурной эволюции образа робота, текущем состоянии и трендах в мировой робототехнике, а также о том, как физический дизайн влияет на функциональность и взаимодействие человека с машиной.
По подсчётам NACE (Национальной ассоциации инженеров-коррозионистов), коррозия ежегодно обходится мировой экономике в 2,5 триллиона долларов — это невероятные 3,4% мирового ВВП. Перепроверять эти цифры, пожалуй, не будем: даже если они завышены, очевидно, что коррозия создаёт массу проблем и трат для промышленности. В некоторых случаях заметить и предотвратить её несложно. Но, например, для надземного трубопровода это дорогая и трудоемкая задача. Нужно установить леса, снять тепло- и гидроизоляцию, а затем вручную провести инспекцию.
Чтобы оценить коррозию, не снимая изоляцию, существует метод импульсного вихретокового контроля (PEC). Его суть в следующем — трубы обычно сделаны из проводящих материалов, поэтому при воздействии внешнего поля в них можно получить “вихри” тока, по аналогии с водоворотами на воде. Чем толще стенка трубы, тем дольше этот вихрь будет затухать — так можно определить истончение материала.
PEC уже встречается в разработках, но до недавнего времени был малодоступен для надземных конструкций. Пока недавно швейцарская компания Voliro не представила первый в мире дрон с интегрированным PEC-детектором. Для этого нужно было облегчить само устройство, адаптировать его для дрона, а сам дрон сделать высокоманевренным, чтобы он смог инспектировать любые изгибы и сложные конфигурации труб на производствах.
В результате — полноценный вихретоковый контроль даже на труднодоступных объектах, в 10 раз быстрее по сравнению с традиционными методами. Новое устройство обнаруживает дефекты под изоляцией толщиной до 10 см без демонтажа и остановки процессов.
Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале
Компания Figure показала часовой ролик, где робот Helix с человеческой ловкостью сортирует посылки разного размера — от мелких коробок до крупных грузов. Helix обучается через нейросети и переносит навыки в реальный мир, приближая склады к полной автоматизации. Зрелище впечатляет: плавные движения робота порой трудно отличить от работы человека.
Норвежская компания Sonair разрабатывает акустический датчик ADAR, который должен стать конкурентом LiDAR в автономной роботике. По сути, это трехмерное УЗИ, знакомое из медицины, но адаптированное для объектов в воздухе. Системы автопарковки в машинах тоже используют ультразвук в воздухе, но там сенсоры одномерные — измеряют только расстояние по одной оси. ADAR дает данные по трем осям, из которых можно построить 3D картинку.
Лет 5-7 назад на технологической выставке где-то в Европе мы видели немецкие разработки в этом направлении. Тогда это было супер инновацией, но и сейчас, спустя столько лет, крупных коммерческих продуктов с этой технологии практически нет. Из той немецкой инновации родился коммерческий сенсор Toposens, но он дает угол обзора 70°х70° и детектирует объекты не меньше 6 см.
Сложность использовать ультразвук в воздухе в том, что для качественной картинки преобразователи должны быть очень маленькими чтобы их можно было разместить на расстоянии в половину длины волны друг от друга. Именно это и удалось добиться Sonair. Крохотные преобразователи позволили улучшить разрешение до 2 см, а угол обзора до 180° х 180°. Поэтому Sonair позиционируют себя как первый безопасный воздушный ультразвуковой сенсор.
По оценкам разработчков, 3D ультразвуковой сенсор стоит, примерно, в 4 раза дешевле, чем LiDar, дающий двумерную картинку. ADAR изначально придуман именно для автономных роботов — в первую очередь, для складских AMR. Он дает возможность детектировать препятствия на расстоянии до 5 метров, а если добавить 4 таких адара по сторонам робота, то получится обзор на 360 градусов.
Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале
Bentley Motors рассказали о внедрении AI-модели Hide Inspection, которая следит за качеством кожи. На производство Bentayga SUV нужно около девяти шкур, но на деле используется больше, потому что часть отбраковывается — укусы насекомых, шрамы, царапины не могут оказаться в люксовом салоне авто. Модель Hide Inspection использует компьютерное зрение и AI для обработки изображений, чтобы детектировать мельчайшие дефекты. Модель не только обнаруживает повреждения, но и составляет выкройку так, чтобы избежать проблемных мест и при этом как можно эффективнее использовать всю шкуру. В результате удаётся сократить объём выбрасываемой кожи. Сама модель, вероятно, не является эксклюзивной — аналогичную или ту же самую технологию ранее внедрили на производстве Volkswagen Group. Но случай Bentley интересен тем, что это, пожалуй, первый или один из первых кейсов внедрения автоматизации на производстве люксового сектора. Ручная обработка, живые мастера — для этого сегмента экономики это не сдерживающий фактор, а, наоборот, повод для гордости и часть ценности продукта. Поэтому внедрение новых технологий может восприниматься не как необходимость, а как угроза традициям и статусу продукта. За объёмами производства или скоростью компании этого сегмента тоже вроде бы не слишком гонятся. Выходит, мы наблюдаем редкий случай, когда автоматизация вводится не ради экономии или ускорения, а исключительно ради повышения качества.
Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале
Компактная упаковка продукции в паллеты или корзины — задача, с которой сталкивается большинство производств. Если известно, что и куда нужно сложить, то найти оптимальный способ укладки — задача понятная, описанная (в математике она называется “задача о рюкзаке”) и решаемая вполне классическими методами. Нам она хорошо знакома — мы как раз недавно закончили разрабатывать подобное решение для одного из наших заказчиков.
Тем интереснее было наткнуться на разработку от коллег из AmbiRibotics. Их система AmbiStack решает всю ту же задачу о рюкзаке — размещает коробки разных размеров на паллеты так, чтобы занять как можно меньше места. Но вот ключевое отличие — заранее неизвестно сколько и какие коробки нужно будет уложить. То есть решение о том, куда положить очередную коробку приходится принимать в условиях неопределенности, угадывать. Такую задачу, наверное, можно в каком-то смысле назвать задачей о рюкзаке, но вот решить её классическими методами уже точно не получится.
AmbiStack использует компьютерное зрение и модель, обученную в симуляции по методу reinforcement learning. В процессе обучения системе предлагали коробки случайных размеров и предлагали уложить их в контейнер. Чем рациональнее было использовано пространство, тем выше было полученное вознаграждение. В результате получилось хорошо масштабируемое решение, подходящее для совершенно разных сценариев. Хороший пример того, как AI решает задачи там, где классические методы не работают. Кстати, вполне возможно, что подобная система окажется полезной и для кого-то из наших читателей — мы с удовольствием взялись бы за подобный проект.
Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале
Роботам дали осязание
В Немецком исследовательском центре DLR придумали, как дать роботам осязание. Это не искусственная кожа и не какие-то хитрые сенсоры. Всё выглядит максимально естественно — роборука из обычных материалов, ничем не примечательная внешне, но чувствующая место и силу прикосновений по всей поверхности, без специальных датчиков.
На самом деле, специальные сенсоры, конечно, есть, но они спрятаны в “суставах” робота. Разработчики заметили, что люди чувствуют прикосновения не только самой кожей, но и косвенно — суставами. Например, если надавить на пальцы рук, возникнет напряжение в запястье. На этом наблюдении и основана разработка. Уловить возникающий при прикосновении крутящий момент, даже очень слабый, — задача совершенно не сложная для современных сенсоров. Научиться их безошибочно распознавать уже тоже вполне реально с помощью AI. Авторы обучили модель определять силу прикосновения, понимать движение человеческой руки, распознавать “написанные” на теле робота цифры и буквы. Главное, что этот подход применим не только для этой конкретной роборуки, его легко перенести на любого робота.
Таким образом, мы имеем новый способ взаимодействия человек-робот. В промышленной роботике это означает, например, возможность интуитивно управлять роботом, “писать” команды на любой части корпуса, нажимать на виртуальные кнопки и так далее. А при обучении робособак, наверное, можно будет их погладить в знак хорошего выполнения задачи. В общем, у роботов теперь тоже есть чувства.
Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале
Страхи цифрового директора
Почему автоматизация, роботизация и цифровизация важны и даже необходимы сегодня понятно каждому. Но как и в любом деле, непосредственная реализация таких проектов сталкивается с препятствиями. Иногда непреодолимыми. Чего больше всего боятся цифровые директора? Что чаще отпугивает компании от внедрения IT-решений? Компания Sikich провела такой опрос среди 150 руководителей американских компаний-производителей оборудования. Большинство из них считают себя инноваторами или, по крайней мере, одними из первых, кто начал внедрять IT-решения в свой бизнес.
Итак, топ-3 страхов цифрового директора по версии Sikich
Кибербезопасность. Интеграция IoT сенсоров, установка различных устройств и загрузка данных в облачные сервисы — довольно уязвимая конструкция. Страх, по-видимому, совершенно оправданный, потому что на первом месте в антирейтинге самых атакуемых областей несколько лет подряд оказывается промышленность (25% всех атак).
Отсутствие единой IT стратегии. Внедрение нового решения или новой системы происходит как бы само по себе, без понимания общего направления, общей цели и стратегии. Уже в среднесрочной перспективе это может обратиться бесполезным и неудобным наслоением, которое по факту будет не ускорять, а мешать.
Функциональная совместимость с имеющейся средой. Даже самое лучшее IT-решение может стать обузой, если оно не рассчитано на бесшовную интеграцию в те системы, которые уже есть на производстве. Список страхов российского цифрового директора включает и эти три пункта, и продолжается дальше. Аналогичный опрос среди представителей российских компаний проводили в марте 2024. Отечественные цифровые лидеры так же, как и американские коллеги, жалуются на трудности с синхронизацией и совместимостью разных систем, но в большей степени мешает недостаток финансирования. Отсутствие понятной стратегии («цифровизация ради цифровизации») тоже мешает российским компаниям, об этом говорила, например, Наталья Касперская на форуме «Цифровая эволюция».
О страхах цифровых директоров важно знать нам, разработчикам и интеграторам IT-решений в производство, чтобы понимать, какими должны быть новые решения. В конце концов, осознание страхов — уже полпути к избавлению от них.
Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале
Урожай есть — собирать некому
Как автономная сельхоз техника помогает решить дефицит кадров в АПК
На CES 2025 среди прочего было много автономной сельскохозяйственной техники. Своих роботов-фермеров показали японская Kubota, американская John Deere и южнокорейская Kioti. Интересно уже и то, что сельскохозяйственная техника всё активнее занимает свое место на CES, которая совсем не позиционирует себя как промышленную или сельхоз выставку. В 2019 году это был единственный производитель, а теперь их как минимум три. Выходит, что достижения аграрной робототехники в соединении с AI настолько замечательны, что интересны не только профильным специалистам, а в целом могут подаваться как “чудо техники” и быть уместными на выставке потребительской электроники.
Kubota показали автономного полевого робота-грузчика KATR. Он может перевозить до 240 кг и не боится холмов, оврагов и склонов. KATR был отмечен наградой CES Innovation Award 2025. Но мы отметим другие “чуда техники”. Автономный трактор от Kioti оборудован AI, который может по ходу работы анализировать почву, диагностировать состояние растений. Трактор от John Deere не такой интеллектуальный но очень функциональный — может вспахивать, удобрять и обрабатывать без участия тракториста, а к 2030 году компания планирует полностью автоматизировать все процессы цикла выращивания кукурузы и сои.
Робот-грузчик от Kubota не заменяет уже имеющуюся технику — он даёт новый инструмент, который облегчит труд фермеров, а вот автономные тракторы наоборот, выполняют классические и даже многовековые функции, просто делают это без человека. Здесь как раз самое, на наш взгляд, интересное — автоматическая сельхозтехника на самом деле призвана решить проблему недостатка рабочих. Дополнительные интеллектуальные функции — бонус, но не самоцель. В США, например, не хватает 2,4 миллиона работников, более 80% фермерских хозяйств не закрывают потребность в рабочей силе. В России дефицит кадров в АПК составляет от 30% до 50%, в динамике ситуация только усугубляется, в 2024 за год АПК потерял еще 3,2% сотрудников.
Так что автономные тракторы и другая сельскохозяйственная техника — неожиданный пример того, как роботы не прогонят людей с рабочих мест, а займут те места, которые люди занимать не хотят.
Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале
Инженеры обучили робота Tesla Optimus убираться в комнате, сортировать домашние вещи, готовить еду, гладить и мыть посуду с помощью нейросети, обученной по видеороликам.
Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) и Итальянского института технологий создали роботизированный торт с танцующими мармеладными мишками, использующими съедобные аккумуляторные батареи. RoboCake является частью финансируемого ЕС проекта RoboFood в сотрудничестве с кондитерами и учёными из EHL в Лозанне. Наверху свадебного торта, работающего на съедобных аккумуляторных батареях, танцуют два красных мармеладных мишки из желатина, сиропа и красителей. У них есть внутренняя пневматическая система. Воздух, нагнетаемый в мармеладных мишек, проходит по специальным каналам, и в результате их головы и руки двигаются. То, что заставляет мишек качаться, помимо пневматической системы, — это набор темных шоколадных дисков на нижнем ярусе десерта — съедобные перезаряжаемые батареи. Их разработали исследователи из Istituto Italiano di Tecnologia из витамина B2, кверцетина, активированного угля и шоколадом. Кроме того, их можно есть, как и жевательные конфеты. Эти съедобные перезаряжаемые батареи на роботизированном свадебном торте также питают светодиодные свечи.
Инженеры Tesla показали первые результаты обучения робота Optimus танцам, которое полностью проходило в симуляции с использованием обучения с подкреплением. Команда внесла множество улучшений в систему переноса навыков из виртуального мира в реальный. Пока робот закреплён тросом на случай падения, но его движения быстро становятся стабильнее.
Про колёсо Илона (оно же "колесо Mecanum") я с коллегами узнал достаточно давно. Году в 2018 мы загорелись желанием изготовить свой вариант четырехколёсной тележки на колёсах Илона чтобы освоить программирование её кинематики и начали с проектирования собственно колёсного хаба. К слову сказать, таких колёс на просторах известного китайского маркетплейса - вагон и маленькая тележка, но нам захотелось изготовить колесо своего дизайна. Подробности о кинематике тележки на четырех колёсах Илона можно прочесть в статье на Wikipedia.
Коллега ЧПУшник за пару недель полностью спроектировал колесо в 3D и даже изготовил один хаб (из двух симметричных половинок) из сплава Д16Т на нашем фрезерном ЧПУ в 5-ти координатах. Много лет этот хаб лежал на витрине и пугал своей экзотичной формой посетителей нашего офиса. В марте-апреле 2025 года у нас образовалось некоторое количество свободного времени и мы решили задействовать его с пользой, то есть дожать тему колёс Илона. Мы изготовили оставшиеся три хаба, для чего пришлось полностью переписать программу для ЧПУ чтобы сделать инверсную копию колеса. Запроектировали и изготовлили на токарном ЧПУ латунные втулки для роликов, а на 3D принтере напечатали сами ролики из эластичного материала. Оси роликов изготовили из калибровонного прутка Ф6 пищевой нержавейки.
Собрали всё воедино и установили на платформу с четырьмя шаговыми двигателями типа NEMA17, привод на колёса от которых передается через червячные редукторы с числом редукции 1:30. Для подачи сигнала на ШД использовали драйверы DRV8825 от дешманского 3D принтера предоставленного на разграбление всё тем же коллегой. Блок управления запрограммировали на Verilog-е для разработанной ранее плате "Карно" предназначенной для обучения ПЛИСоводству. В качестве дистанционного управления тележкой выбрали пульт ДУ от телевизора, так как код его декодера очень прост в реализации на Verilog и уже применялся нами для другого аналогичного проекта.
Как видно из приведенного выше видео, первая проба нашей тележки получилась не очень удачной, в ней имеются следующие проблемы:
1. Слишком большое редукционное число (1:30) делает перемещение тележки очень медленным. Радикально увеличить частоту сигнала STEP (сейчас это 16 кГц при режиме MODE=1/16) не получается - шаговики теряют синхронизацию и перестают вращаться. Планируем зменить редукторы, воможно вместе с ШД, на BLDC.
2. Из-за отсутствия подвески любые неровности поверхности приводят к потере сцепления одного из колёс, что моментально сказывается на направлении движения тележки.
3. Число роликов в колесе требуется увеличить (сейчас их 6 шт), чтобы обеспечить плавный переход от одного ролика к другому, иначе заметны рывки.
4. Ролики требуется изготавливать гладкими из резины с высоким коэф трения, 3D печать не дает качественной поверхности и такие ролики плохо сцепляются с половым покрытием. Тут есть варианты: выточить на ЧПУ из полиуретана или отлить из эластопласта в пресс-форму. Возможности для этого имеются.
Ждем следующей паузы в основной деятельности, чтобы заняться разрешением выявленных проблем нашей тележки. На этом пока всё.
Код блока упраления тележкой на языке Verilog для ПЛИС: https://github.com/Fabmicro-LLC/KarnixMecanumTest
Дизайн платы "Карно" выполненный в САПР KiCAD: https://github.com/Fabmicro-LLC/Karnix_ASB-254
PS: 3D модель колеса Илона выложу позже, после доработок.
Полиция Шэньчжэня задействовала гуманоидного робота для патрулирования общественных мест, поиска пропавших детей и оказания помощи туристам. Робот PM01 разработан китайской компанией Engine AI в рамках инициативы по широкому использованию робототехники в поддержку общественной безопасности.
Робот имеет рост 140 см и вес 40 кг. Предполагается,что он будет оказывать помощь сотрудникам полицейским в повседневных задачах, таких как мониторинг общественных мест и помощь туристам. В тестовой версии на улицах робот одет в специальный жилет. Устройство оснащено приводами промышленного класса, а также вращающимся на 320° туловищем, что позволяет ему сканировать окружающую обстановку, не переставляя ноги. Робот оснащён камерами с системой распознавания лиц и массивом микрофонов. PM01 понимает как мандаринский, так и кантонский диалекты китайского языка, может приветствовать прохожих, сообщать о потерянных детях и передавать данные о подозрительной активности в диспетчерский центр.
Российская студия Garden of Dreams выпустила трейлер Silicone Heart — симулятора фермы, чьё действие развернётся на планете, населённой сломанными роботами, которые недолюбливают людей. В ролике показали геймплейные кадры. Демоверсия Silicone Heart выйдет в Steam летом 2025 года.
Главному герою предстоит добывать ресурсы, создавать инструменты и осваивать технологии, чтобы обустроить собственную ферму и изучать окружающий мир.
Мир игры наполнен заброшенными заводами, биороботами и обезумевшими машинами. Исследуя его, получится раскрыть тайны и вернуть к жизни давно забытых роботов. Игроку также предстоит сражаться с враждебными механизмами, используя прокачиваемое оружие и продвинутые технологии.
Согласно анонсу, в Silicone Heart можно будет скрещивать растения и разводить животных, выполнять задания от местных роботов и развивать отношения с ними, а также автоматизировать добычу ресурсов.
Ищу запчасти линейного актуатора подъемной ноги от офисного стола SteelCase Migration SE
Прибарахлился списанным офисным столом SteelCase Migration SE. В ходе демонтажа для перевозки нашел в цельном стальном исполнении подъемных ног уязвимое место в лице линейного двигателя и разорвал двигатель напополам, при этом выдрал и сломал центрирующую шайбу оси вращения. Разыскиваю любые подходящие запчасти или подсказки по идентификации запчастей, начиная от собственно центрирующей шайбы в крышке двигателя, и до двигателя или даже подъемной ноги целиком.
На фото, раскуроченный двигатель и плата контроллера, внутри подъемной колонны.
Инженеры китайской компании Unitree реализовали проект по использованию гуманоидного робота Unitree G1 для обработки деревьев пестицидами.
В мае 2024 года китайская компания Unitree представила гибкого робота-гуманоида G1 стоимостью от $16 тыс., которого можно сложить и перенести в другое место одним человеком. Заявленное время работы робота составляет около 2 часов. Робот Unitree G1 весит от 35 до 47 кг в зависимости от модели G1 или G1 EDU. Его может поднять и перенести в сложенном виде один человек. Рост робота около 127 см, максимальная скорость передвижения составляет 2 м/с.
🎯 Почему инженер будущего работает в Кибер Моторике
Моторика — это не просто компания, которая делает протезы.
Это инженерная лаборатория будущего, где создаются технологии, способные менять жизни.
Мы проектируем кибер-протезы, ассистивные технологии, нейростимуляторы и человеко-машинные интерфейсы.
И мы ищем инженеров, которые хотят решать реальные задачи и создавать кибернетический мир.
🧠 Кто мы такие?
— 20+ продуктов в портфеле
— 500+ человек в команде
— 8000+ протезов, установленных в 17 странах
— Глобальные планы: от очувствления протезов до цифровой телереабилитации
Мы на стыке инженерии, науки и медицины. И мы уже начали менять правила игры.
🚀 Что делает инженер у нас?
Ты: — делаешь протез легче, надёжнее, живее
— интегрируешь ИИ и сенсорику
— соединяешь нейроинтерфейс с движением
— создаёшь новое — от идеи до живого продукта
У тебя есть доступ к 3D-печати, сборке, тестам, команде, мозговым штурмам.
У тебя есть свобода предложить новое. И поддержка, чтобы реализовать.
⚡ Проекты, которыми мы гордимся:
🦾 Manifesto Fingers — бионическая кисть, управляемая мышцами и (в будущем) нейросигналами
🧠 Nemo Sensitive — платформа нейромодуляции, чтобы чувствовать через протез
📡 Attilan — цифровая телеметрия, соединяющая пользователя, устройство и врача
🧩 Что ты получаешь:
— Доступ к R&D, пользователям, продукту
— Возможность быстро запускать свои идеи
— Рост в хард/софт-навыках
— Команду, где инженер — центральная фигура
✋ А ты кто?
Ты: — Хочешь не просто «в рынок», а делать рынок
— Любишь механику, электронику и здравый смысл
— Знаешь, что инженерия — это миссия
📩 Напиши нам в Telegram — t.me/vladimir_cpo
Формат простой:
Привет, я инженер. Хочу создавать [что именно ты хочешь создавать]
