При упоминании «пожарный робот» большинство из нас представляет себе робота, которого привезут с собой пожарные и направят его в самое пекло, куда не один пожарный не может войти. То есть робот такой обшитый броней, на гусеницах, которому не страшны огонь и пламя… Одним словом «супермен» среди роботов, герой для посудомоечных машин и умных кофеварок.

Но есть и другие пожарные роботы, вернее роботизированные пожарные комплексы, которые устанавливаются в помещениях для тушения пожара на ранних стадиях. Вот про них и будет речь.

Устанавливаются такие комплексы после строительства или ремонта здания – они являются основной штатной системой пожаротушения. «Искусственный интеллект» нужен для того, что бы не срабатывать почем зря и тушить только пожар, а не заливать все помещение. Такие комплексы выгодно устанавливать в крупных помещениях – с площадью более 5-10 тыс. км. м. и с потолками выше 8 м (хотя есть и исключения).

Доброго дня!

Сегодня я бы хотел поделиться реализацией алгоритма определения ширины объекта с помощью ультразвукового дальномера и энкодеров на языке программирования RobotC (с использованием платформы VEX EDR).

Предистория

Недавно, мне предложили провести мастер-класс на тему решения интересных задач с использованием языка программирования RobotC. В ходе мастер-класса я рассматривал задачу определения ширины объекта, реализацией алгоритма которой я хочу поделиться в этой публикации.

Я начну с революционного: когда мы внедряем Искусственные мозги C-Pilot в сельхозтехнику, мы немного уподобляемся Создателю. Мы Предмет превращаем в думающее и анализирующее Существо, то есть комбайн с Cognitive Agro Pilot начинает видеть и понимать, что происходит вокруг, а также принимать решения по дальнейшим действиям в рамках той производственной задачи, которая перед ним стоит. В каком-то смысле идет создание нового социального слоя тружеников села — слой агроботов с Искусственным Интеллектом C-Pilot, которые обдумывают и решают поставленные человеком агрозадачи.

По сути это зарождающийся слой существ, который надо массово и правильно учить. У человечества были тысячелетия на развитие эволюционного слоя сознания, у роботов это — месяцы. Но для этого надо создать необходимую среду, масштабную фабрику по обучению Искусственных мозгов и подготовки информации для них. В этой статье мы приоткроем тайны Cognitive Data Factory: комбайнa для сбора и переработки данных для агроотрасли.

То по каким учебникам и с какими учителями учатся Ваши дети имеет определяющее значение в их развитии и будущей карьере. Так и в автомотив отрасли — качественные данные и их правильная разметка имеют первостепенное значение для создателей ИИ для беспилотного транспорта и других высокоавтоматизированных систем управления. Cognitive Pilot учится через нашу уникальную Data Factory. Как это устроено внутри?

Мы уже рассказывали, что встреча людей и машин на производстве в основном заканчивается миром. Где-то эффективнее автоматизировать производственные задачи, но во многих сферах по-прежнему полезнее делать ставку на одушевлённый пролетариат, но в целом роботы и люди всё теснее сотрудничают на фабриках, работая буквально бок о бок. Возникает вопрос: как сделать так, чтобы машины случайно не навредили человеку? Рассказываем историю проблемы, в которой уже пролилась первая кровь, а также о технологиях, предотвращающих эти неприятные столкновения.

Дезинфекция в сельском хозяйстве может быть как профилактической, так и вынужденной (в случае уже начавшегося распространения инфекции). Однако вне зависимости от типа дезинфекции, ее значимость для этой отрасли экономики сложно переоценить.

Существует огромное количество способов, при помощи которых робот может получать информацию из внешнего мира с целью взаимодействия с ним. Также, в зависимости от задач, поставленных перед ним, различаются и методы обработки этой информации. В данной статье я опишу основные этапы работы, выполненной в рамках школьного проекта, цель которого — систематизировать информацию, посвященную различным методам автономной навигации робота и применить полученные знания в процессе создания робота для соревнований «Кубок РТК».

Обычно к таким поделкам возникает два вопроса: «как?» и «для чего?» Первому вопросу посвящена сама публикация, а на второй я отвечу сразу:

Этот проект я затеял для того, чтобы освоить робототехнику, начиная с Raspberry Pi и камеры. Как известно, один из лучших способов чему-нибудь научиться — это придумать себе техзадание и попытаться его выполнить, по ходу получая необходимые навыки.

На тот момент у меня еще не было светлых идей в области робототехники, поэтому я решил сделать исключительно фановый проект — робота-попрошайку. В итоге получился автономный робот на Raspberry Pi и ROS, использующий Movidius Neural Cumpute Stick для обнаружения лиц. Он бродит по помещению, ищет людей, и трясет перед ними банкой. Вот как выглядит этот робот:

В прошлой статье, посвященной автономной домашней тележке 2.0, удалось поработать над тем, как:
— улучшить одометрию бюджетного робота,
— добиться построение приемлемой 2d карты помещения, используя slam алгоритмы и доступный лидар,
— внести ясность в иные вопросы при сборке проекта.
В этот раз посмотрим как работает автономная навигация в редакторе rviz, внедрим программы управления роботом, которые позволят уйти из rviz.
Рассмотрим также некоторые «элементы красоты» rviz, которые облегчают жизнь робототехника ROS.

Статьи цикла:
Робот-тележка 2.0. Часть 3. Внутри навигационного стека ROS, немного majordomo
Робот-тележка 2.0. Часть 2. Управление в rviz и без.Элементы красоты в rviz
Робот-тележка 2.0. Часть 1. Автономная навигация домашнего робота на базе ROS

Коронавирус продолжает свое смертоносное распространение по всему миру и по нашей стране. Мы работаем из дома уже почти два месяца, как и все IT-шники по всему миру и, с одной стороны, все больше и больше грустим по нашему старому доброму openspace-у и возможности обсуждать все задачи и проблемы в живую, а не по безумно полезному, но все-таки бездушному zoom-у (мы к сожалению не успели взять калифорнийскую ламу в аренду на все наши meet-up'ы :)). С другой стороны мы все больше и больше задумываемся об автоматизации и роботизации всех процессов, в том числе и процессов создания тех аналитических данных, с которыми работаем мы и наша система.

Если говорить более детально, то мы вспоминаем нашего первого робота-мерчандайзера, которого мы сделали в виде прототипа 2 года назад и все больше думаем (и уже не только думаем!) над второй версией, которую можно будет запустить в промышленное производство и эксплуатацию.

В этой статье я хочу рассказать, что у нас из этой идеи получилось, что получилось плохо или совсем не получилось и что мы собираемся делать сейчас для того, чтобы довести все-таки эту идею до реального применения в реальных магазинах. Для тех, кому интересно, добро пожаловать под кат.

Прототипы Zoox VH4(слева) и VH5 (справа).

Amazon готовится сделать большой шаг в мире беспилотных автомобилей. Wall Street Journal сообщает, что Amazon ведет переговоры о приобретении Zoox, разработчика технологий для беспилотных такси. Наряду с Amazon другие заинтересованные стороны рассматривают предложения для стартапа в Кремниевой долине.

Команда Amazon оценила Zoox ниже его предполагаемой рыночной стоимости и не готова платить больше 3,2 миллиардов долларов — такую оценку стартап получил в ходе последнего раунда финансирования. Окончательного соглашения пока нет и когда состоится сделка неясно. Некоторые инвесторы в Zoox надеются, что компания, которая стремится создать собственный парк беспилотных такси и продвинуть свою технологию, сможет остаться независимой.

Компания Foster City, расположенная в Калифорнии, заявила в электронном письме, что «Zoox не комментирует слухи и домыслы в рамках политики компании». Amazon также отказались комментировать этот вопрос.

«Мы считаем, что 1,1 миллиарда долларов это справедливая цена для покупки компании. А это на 65,6% меньше по сравнению с предыдущей оценкой в ​​3,2 миллиарда долларов», — сказал Асад Хуссейн, аналитик компании Pitchbook, который отслеживает и оценивает стартапы.

Сервопривод отечественного производства Илюша.



Мы разрабатываем робот для сбора мячей для гольфа. Для открытия люка сброса мячей нам требуется сервопривод. Мы опробовали огромное количество и сегодня хотим рассказать Вам об очень интересном аналоге Dynamixel который более, чем в два раза дешевле.

Современный модельный сервопривод сегодня представляет законченное устройство в едином корпусе (мотор вместе с редуктором и платой управления). Самым распространенным способом управления модельными сервами является протокол PWM, положение серводвигателя определяется шириной импульса, наличие импульсов служит сигналом включения. Данный подход позволяет максимально упростить электронику, однако не лишен и проблем.

Хабр, приветствую! Мы занимаемся организацией и проведением детских робототехнических соревнований в рамках АгроНТИ 2020 по направлению Агророботы. Но, как вы уже догадываетесь, в этом году с массовыми мероприятиями, а тем более детскими, не все так однозначно…

На образовательном рынке существуют множество образовательных конструкторов, которые в разной степени решают задачи в области обучения таким точным дисциплинам как: физика, математика химия, инженерия, программирование и т.д. Как показала многолетняя практика преподавания робототехники, в наборах ценят две вещи:

• модульность и наличие разнообразия видов крепления и их простота (под силу ребёнку с 9 лет) с разнообразием деталей
• обширная функциональная возможность набора: разнообразие датчиков, количество актуаторов (моторов).

Лидирующую позицию по первой категории оценивания занимает наборы lego, а по второй arduino. И эволюционным звеном двух этих продуктов стал НикиРобот.

Сайт на продукцию.



NikiRobot – представляет собой набор, состоящий из деталей, схожих по инженерному решению с деталями lego technic, но имеющих ряд разнообразных преимуществ и электрокомпонентами, разработанными на базе плат arduino и датчиков с модулями, совместимых с платами arduino. Данное решение даёт ряд преимуществ:

1. понижает возрастной порог обучения робототехнике
2. расширяет диапазон разработок роботов и роботизированных систем в научно-исследовательском, инженерно-техническом и спортивно-соревновательном ключе.

Введение

На днях, работая над дипломом, столкнулся с необходимостью создания образа Ubuntu для одноплатника с уже установленным ROS (Robot Operating System – операционная система роботов). Если кратко, то диплом посвящен управлению группой роботов. Роботы оснащены двумя колесами и тремя дальномерами. Управляется все это дело из ROS, который крутится на плате ODROID-C2.

Робот Ladybug. Сорри за плохое качество фото

Создавая своего первого робота (Робот для настольного хоккея), а именно механическую часть, узнал много интересного для себя, чем и хочу поделиться.



Примерно половину знаний я «нагуглил» или подсмотрел на Youtube, а вторую половину получил на практике, методом проб и ошибок в многочисленных экспериментах.

Расскажу про 4 момента, на мой взгляд заслуживающих особого внимания:

1. Разгон шагового мотора до максимальных оборотов.
2. Одновременная работа массива из шаговых моторов через один контроллер.
3. Охлаждение шаговых моторов и драйверов.
4. Как избавиться от писка шаговых моторов.

В настольном хоккее Stiga Play-Off с каждой стороны по 6 игроков (вратарь и 5 на поле). У моего робота для настольного хоккея, в соответствии с количеством игроков — 6 роборук, по одной руке для каждого игрока, и каждую руку приводят в движение 2 мотора. Первый мотор перемещает игрока вперёд и назад, а второй мотор вращает клюшку. Итого задействовано 12 шаговых моторов.

Почему именно шаговые моторы? Мне понадобилась точность и аккуратность, а шаговый мотор как раз и обладает способностью вращать вал строго на заданное количество градусов/шагов. Но, кроме точности, понадобилась скорость, и тут начались проблемы и поиск решения.

Всем привет. Давно хотел собрать большой E-Ink дисплей, который можно поставить на стол и отображать на нем полезную информацию (погоду, календарь и т.д.) В этой статье расскажу, как можно собрать такое устройство на базе ESP32 и дисплея от Kindle DX значительно дешевле, чем Waveshare.

Доброго времени суток дорогой читатель.

Сегодня я бы хотел рассказать о том как за несколько часов имея в кармане лишь 300 рублей, а за спиной мешок энтузиазма сделать себе такую полезную вещь как маркерная доска.



Подкатом картинки — примерно три мегабайта.

Когда я впервые увидел трансляцию видео с управляемой вебкамеры на 13-м этаже МГУ, меня это очень впечатлило. Настолько, что захотелось устроить нечто аналогичное. На камеры типа AXIS 214PTZ лишних денег у меня нет, так что пришлось на некоторое время эту идею оставить. До тех пор, пока я не узнал про Arduino и про то, что к ней можно приделать «сетевую карту» и моторчики. Необходимые комплектующие быстренько были приобретены и у меня в наличии оказалось всё для сооружения полноценной вебкамеры, управляемой по сети.

Изучение интернетов показало что идея приделать камеру к сервам приходит первой ко всем счастливым обладателей ардуины и сервомашинок. Однако, ни одна из уже реализованных схем управления (кнопками, мышкой PS/2, с управляемого роутера, с компа, с вебстранички на встроенном в ардуину сервере) меня не впечатлило, ибо неудобно, имхо. Хотелось чего-то универсального, чтобы можно было выложить веб-интерфейс на сайт и с него управлять.

В итоге появилась вот такая штукенция:

В дни моей бурной молодости, когда Fallout еще не был забыт народными массами, а в Сталкера играл каждый второй школьник, среди технически образованной молодежи было модно собирать (или хотя бы пытаться собирать) гауссганы, рейлганы и другие «вундервафли», виденные в компьютерных играх. На некоторых сайтах поддерживались мировые рейтинги любительских конструкций, и конечно же я хотел быть в них первым. С этой целью я замыслил собрать 18-ступенчатый гауссган.

Уважаемое сообщество, представляю вашему вниманию отчет о проделанной работе по скрещиванию моих двух хобби: горный велосипед и микроэлектроника.

Итак, в этой статье речь пойдет об отечественной разработке электронной системы управления подвеской горного велосипеда. Не буду мучить длинным вступлением, сразу к фото и видео: