Нейросеть превращает фото в 3D-сцену

Исследователи из Университета Цинхуа и Политехнического университета Виргинии при поддержке Facebook создали нейросеть, превращающую обычные фотографии в подобие 3D-снимков.

Алгоритм довольно точно определяет глубину изображения и границы объектов на переднем плане. Затем он поворачивает их на небольшой угол и реалистично дорисовывает фон, имитируя облёт камеры.

Артефакты есть, но по сравнению с аналогами результат получается более реалистичным. После долгого обучения нейросеть сумела дорисовать даже скрытые фрагменты мебели.

Работа получила название «3D-фотография с использованием контекстно-зависимой многоуровневой отрисовки».

Она будет представлена на конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 2020.

Выступления запланированы на 16 – 18 июня в Сиэтле (Конгресс-центр штата Вашингтон), однако из-за пандемии могут пройти в дистанционном формате.

Источник: shihmengli.github.io
Подробнее: PDF

BreadBee — крошечный компьютер с GPIO

Энтузиаст Даниэль Палмер анонсировал выпуск самого маленького одноплатного компьютера в мире с портом RJ-45. При размерах 32x30 мм он будет стоить около $10, предлагая часть функционала Raspberry Pi.

Микрокомпьютер под управлением Linux 5.3 получил название BreadBee. Сбор средств на его производство будет осуществляться на краудфандинговой платформе Crowd Supply.

BreadBee построен на базе однокристалки MStar MSC313E, изначально предназначенной для IP-камер. Она содержит одноядерный процессор Cortex-A7 с набором инструкций NEON и тактовой частотой 1 ГГц. Остальные характеристики указаны ниже:

❖ 64 МБ памяти DDR2;
❖ 16 МБ SPI NOR Flash;
❖ порт Ethernet 100 Мбит/с;
❖ четыре 10-разрядных АЦП-канала;
❖ 2xSPI;
❖ шина I2C;
❖ 3xUART;
❖ 24-pin + 21-pin GPIO;
❖ интерфейс SD / SDIO;
❖ Micro USB 2.0

Вся аппаратная часть была разработана в KiCad. Вы найдете файлы ресурсов, журнал проекта и ссылки на репозитории (U-Boot, Linux и Buildroot) на Github.

В случае успеха Палмер планирует сделать ещё более компактную версию, сократив габариты за счёт отказа от Ethernet-разъема в пользу модуля Ampak WiFi.

Источник: cnx-software.com

Робота научили перепрыгивать препятствия с разбега

Четвероногий робот Tigar – это вторая модификация Cheetah, созданная совместными усилиями Boston Dynamics и MIT.

Компания была основана выпускниками Массачусетского технологического института и до сих пор привлекает альма-матер к своим разработкам.

Обучить Tigar бегу с препятствиями оказалось довольно сложной задачей. Для её решения используется сочетание трёх алгоритмов.

Первый оценивает дистанцию до препятствия и его высоту по данным лазерного дальномера. Второй алгоритм рассчитывает момент, когда робот должен приготовиться к прыжку. Третий вычисляет усилие для обеих пар ног с учётом скорости и размера препятствия.

В экспериментах Tigar успешно перепрыгивал через блоки высотой от 24 до 40 см на скорости до 2,4 м/с.

Видео: YouTube

Микроскоп для нейросетей

Лаборатория искусственного интеллекта OpenAI представила Microscope. Это сервис для визуализации работы восьми вариантов самых популярных нейросетей, использующихся в системах компьютерного зрения.

С помощью Microscope можно увидеть, как разные изображения выглядят на каждом значимом слое нейронных сетей, и каким трансформациям они подвергаются.

Все модели состоят из графика слоев нейронной сети, отображаемых как связанные между собой узлы. При клике на любом из них узел раскрывается, показывая отдельные блоки, нейроны и функции.

В детальных схемах представлены сети GoogLeNet (Inception), AlexNet, VGG19, ResNet и их различные итерации. Они имеют от 28 до 196 узлов и от 3 до 50 слоёв.

Нейросети похожи на "чёрный ящик". Даже разработчики плохо представляют, какие внутренние процессы в них происходят на каждом этапе. Сервис Microscope позволяет заглянуть внутрь алгоритма и понять его особенности.

Источник: OpenAI
Видео: Vimeo

🤝 Вебинары

# введение в роботизацию, тренды

Темы:

+ Эпидемия как драйвер создания безлюдных производств;
+ Оценка преимуществ компаний с роботизированным производством в период глобальных вызовов;
+ Роботизация для эффективного и устойчивого производства;
+ Оптимальные стратегии роботизации предприятия.

Участники:
Алиса Конюховская, исполнительный директор НАУРР;
Михаил Иванов, зам.министра промышленности и торговли РФ;
Дмитрий Капишников, генеральный директор KUKA Russia;
Александр Яшкин, гендиректор FANUC Russia;
Александр Новоселов, руководитель направления "Робототехника" ABB Russia;
Михаил Зотов, генеральный директор ДС-Роботикс;
Михаил Григорьев, гендиректор Grinik Robotics.
Равиль Хисамутдинов, заместитель директора по развитию по роботизации производства ПАО "КАМАЗ"

Регистрация: https://www.innoprom.com/services/innoprom-online/

Расписание вебинаров: http://robotrends.ru/robopedia/raspisaniya-vebinarov

MaixCube – интегрированная платформа для ИИ

Китайская компания Sipeed выпустила миниатюрную платформу MaixCube, ориентированную на простые задачи из области искусственного интеллекта. При скромных габаритах 40x40x16 мм она характеризуется низким потреблением энергии.

Краткие спецификации:

❖двухъядерная 64-разрядная однокристальная система Kendryte K210 архитектуры RISC-V с частотой 400 — 600 МГц;
❖встроенный нейропроцессор KPU;
❖ набор инструкций для FFT (быстрого преобразования Фурье);
❖ SRAM 8 Mб;
❖ NAND Flash 16 Мб;
❖слот для карт MicroSD
❖ 1,3" ЖК-экран 240 × 240
❖VGA-камера OV7740;
❖ аудио кодек ES8374, встроенный микрофон, выход на внешние динамики;
❖акселерометр
❖ USB Type-C;
❖ 4-контактный интерфейс Grove;
❖ 8-контактный интерфейс SP-MOD;

Новинка доступна как отдельно, так и в комплекте разработчика. Типичные приложения из его набора включают в себя распознавание лиц, номеров и произвольных объектов, анализатор спектра на основе дискретного преобразования Фурье и моделирование действий игроков в компьютерных играх.

Нейропроцессор KPU оптимизирован для свёрточных нейросетей (CNN). Он ускоряет операции свертки и пакетной нормализации. Благодаря нему MaixCube может распознавать объекты в режиме реального времени.

Система способна записывать обрабатывать видеопоток (VGA @ 30 FPS или QVGA @ 60 FPS) с использованием алгоритмов YOLOv3, TinyYOLOv2, или фреймворков глубокого обучения (TensorFlow, Keras, Darknet или Caffe).

Как и другие платформы на базе K210, MaixCube работает под управлением ОС реального времени для встраиваемых систем —FreeRTOS. При должной настойчивости на нём можно запустить и Linux, но практического смысла в этом мало.

Из недостатков отмечу встроенный Li-Ion аккумулятор. Его ёмкость 200 мАч (менее 0,8 Вт*ч) выглядит откровенным издевательством. Для каких-то серьёзных задач потребуется питание - 5 В, которое займёт единственный порт USB.

Стоимость Sipeed MaixCube по предварительному заказу составляет $25. Отправка первых партий планируется 8 мая 2020 года.

Источник: cnx-software.com
Спецификации Kendryte K210: PDF
Предзаказ: seeedstudio.com

Интерфейсы мозг — компьютер выходят на новый уровень

Наверняка вы уже видели разные модули BCI (Brain — computer interface). Их много лет используют для реабилитации пациентов с травмами позвоночника, на тренингах по самоконтролю и в индустрии развлечений.

Все они работают по единому принципу: массив электродов регистрирует активность коры головного мозга, после чего в оцифрованном сигнале модуль BCI пытается распознать команды и отдаёт их на исполнительное устройство.

Таким образом «силой мысли» можно управлять фигуркой на экране, реальным роботом или бионическим протезом, даже когда собственные руки вас больше не слушаются.

Технология имеет огромный потенциал, но до сих пор была мало востребована из-за практических сложностей. Каждый раз, когда вы надеваете модуль BCI, его приходится калибровать заново.

Почему нужно постоянно перенастраивать BCI? Слишком уж слабый сигнал регистрируется снаружи черепной коробки (десятки микровольт), а вокруг много электрических помех. Да и сама корковая активность очень вариабельна даже у одного человека в течение дня.

Похоже, исследователи из университетов Карнеги — Меллона и Питтсбурга нашли ключ к решению этой проблемы. Они создали интеллектуальный алгоритм, который фильтрует сигнал на низкоуровневых нейронных коллекторах.

Предварительно отфильтрованные данные позволяют легче находить шаблоны осознанных команд среди шумов (потока фоновых мыслей и внешних сигналов), стабилизируя работу BCI.

Примечательно, что алгоритм стабилизации не зависит ни от схемы устройства, ни от сферы применения. Исследователи утверждают, что предварительные результаты оказались лучше, чем после стандартной калибровки, однако здесь нужно сделать важную оговорку.

В ходе эксперимента с приматами использовался имплантируемый массив датчиков (электроды помещались на хирургически обнажённую поверхность мозга). Чтобы использовать этот же алгоритм с обычными (носимыми) модулями BCI, потребуется как минимум на порядок улучшить итоговое соотношение сигнал/шум.

Любой желающий может принять участие в совершенствовании алгоритма, поскольку код и примеры выложены в открытом доступе на GitHub.

Источник: Nature

К нам приходит много анонсов бесплатных мероприятий, так что вот короткий список ближайших:

1. Всероссийское онлайн соревнование по искусственному интеллекту и спортивному программированию. Вы ещё успеваете на регистрацию (регистрация до 26 апреля).
https://rucode.net/ раздел "Чемпионат".

2. 27 апреля Amazon Web Services устраивает марафон бесплатных вебинаров о том, как освоить основные сервисы AWS с нуля. Можно будет задать вопросы и подготовиться к экзамену на сертификат практика облачных сервисов. Ссылка https://pages.awscloud.com/EMEA-field-OE-RUSUACIS-AWSome-Webinars-Week-2020-reg-event.html

3. Бесплатный онлайн-хакатон VirusHack с участием крупных компаний (Сбер, Mailru, X5 Retail), который пройдёт c 3 по 5 мая. Регистрация до 30 апреля. Ссылка https://clck.ru/N6xrd

4. Демо-день московского акселератора. Трек "Цифровые сервисы", призовой фонд 10 млн рублей. 28 апреля в 14:00. Ссылка https://innoagency.ru/demoday/

Кто поучаствует в соревнованиях, пишите в чате канала. Поддержим, поболеем :)

Vizi-AI — компактный AI DevKIT

Тайваньская компания ADLink анонсировала Vizi-AI – набор для разработки приложений искусственного интеллекта, ориентированный преимущественно на задачи машинного зрения.

Комплект разработчика создавался в сотрудничестве с Intel и американской компанией Arrow Electronics. Он интересен тем, что содержит аппаратный ускоритель для нейросетей, интерфейс ввода/вывода общего назначения и набор готовых софтверных компонентов.

В роли специализированного ускорителя применяется чип Movidius MA2485, который одновременно обрабатывает до 16 источников видеосигнала и оптимизирован для глубоких нейронных сетей (DNN), использующих половинную точность вычислений с плавающей запятой (FP16).

Краткие характеристики Vizi-AI:

❖система на кристалле Intel Atom x5-E3940 (14 нм, разработка 2016 года);
❖ЦП: четыре ядра (x86-64, Apollo Lake) с общим кэшем L2 размером 2 Мб и базовой частотой 1,6 ГГц (до 1,8 ГГц на одно ядро);
❖видеопроцессор: Intel HD Graphics 500 (12 исполнительных модулей, до 600 МГц);
❖нейропроцессор (видеопроцессор с поддержкой DNN): Intel Movidius VPU Myriad-X (MA2485);
❖оперативная память: LPDDR4, 4 ГБ (расширяется до 8 Гб);
❖стандартные порты: 2*USB 3.0 + 2*USB 2.0, HDMI, RJ-45 (Gigabit Ethernet), 3,5 мм гнездо для наушников.
❖программируемые подключения: MRAA-совместимый 40-контактный разъем (GPIO, AD, ШИМ, 12C, RS232, SPI);
❖поддержка карт памяти: MicroSD;
❖питание: 12 В (сетевой адаптер на 2,5 А для сетей 110 В или 220 В).

Vizi-AI работает под управлением Linux (Debian 9.9) и включает в себя ряд готовых моделей машинного обучения (совместимых с Intel OpenVINO), которые можно использовать «из коробки».

На данный момент Vizi-AI всё ещё находится на предсерийном этапе разработки, поэтому в официальных спецификациях не сообщаются даже габариты платы, но её размер явно сравним с Raspberry Pi и другими одноплатниками.

Ориентировочная стоимость по предзаказу составит $199.

Источник: ADLinkTech.com
Спецификации: PDF
Видео: YouTube

Нейросеть научили «видеть» сквозь препятствия

Межуниверситетская команда представила интеллектуальный метод, позволяющий эффективно очищать видео во время постобработки. Он позволяет почти бесследно устранять мешающие объекты в кадре и может использоваться в следующих сценариях:

❖удаление отражений (особенно в окнах и витринах);
❖устранение препятствий в кадре (ограждений, веток, проводов, баннеров);
❖виртуальная очистка объектива (удаление пыли, отпечатков, капель).

Универсальный алгоритм использует покадровую оценку различий между фоном и объектами на переднем плане. Они кодируются как матрицы оптического потока и прогоняются через глубокую свёрточную нейросеть (DCNN).

Информация о скрытых фрагментах объекта в каждом кадре восстанавливается по соседним, снятым под другим углом или в немного других условиях. Недостающие данные нейросеть дорисовывает по аналогии, проверяя соответствие предположения общей картине.

Обучение происходит на синтетически сгенерированных данных. После тренировки DCNN демонстрирует хороший визуальный результат на реальных изображениях. В отличие от классических методов, она не грешит ошибками сглаживания и неоднородной яркости восстановленных фрагментов изображения.

Авторы использовали собственную разработку Gustav, созданную из набора NVIDIA AGX Jetson Xavier. Для оптимизации моделей применялась библиотека TensorRT с кастомными настройками.

В ближайшее время для загрузки будут доступны более 600 готовых моделей. Некоторые из них планируется распространять бесплатно, в то время как основная часть будет продаваться, обеспечивая прозрачную схему монетизации.

Предварительные заявки на лицензирование уже оставили фирмы, занимающиеся проектами умных городов, доставки товаров и беспилотного транспорта.

Все модели будут поставляться вместе с готовым бинарным кодом, оптимизированным для устройств с низким энергопотреблением на основе ARM64 и мобильных графических процессоров.

Метод уже используется для ускорения логистических операций. Одна из индийских промышленных компаний применяет его в предварительной сортировке, распознавая текст на контейнерах.

Обычные программы OCR не справлялись с этой задачей, поскольку маркировка часто была загрязнена или частично повреждена.

Работа выполнена командой исследователей из Национального университета Тайваня, Калифорнийского университета в Мерседе и Политехнического университета Виргинии при поддержке Google и MediaTek.

Видео: YouTube
Источник: Arxiv.org
Исходный код проекта: GitHub

​Бесплатный курс от Stepik и LEGO

На образовательной платформе Stepik доступен бесплатный курс по основам робототехники. Обучение проходит на платформе LEGO Mindstorms EV3 и рассчитано на уровень старшеклассников.

Программа курса охватывает множество разделов математики (включая работу с функциями и массивами) и программирование в среде Mindstorms.

Последняя также доступна бесплатно для Windows (7 – 10), Android, Mac OS, iOS (iPad), Chromebook и даже Amazon Kindle.

Она не требовательна к ресурсам: достаточно одноядерного процессора с частотой от полутора гигагерц, пары гигов оперативки и ещё столько же для хранения файлов.

Минимально интерфейс ужимается до 1024x600, так что LEGO Mindstorms EV3 Запустится даже на «атомных» нетбуках 12-летней давности.

Курс включает в себя 17 уроков и 28 тестов. Отдельное внимание в нём уделяется необходимым практическим навыкам (запись и анализ данных, калибровка датчиков, отладка в динамике).

Занятия ведёт Андрей Корягин (Andreanos Voroneski) — автор учебной литературы по электротехнике, мехатронике, программист и гейм-дизайнер.

Бесплатный курс будет полезен преподавателям, руководителям кружков робототехники и всем желающим опробовать программируемые конструкторы LEGO.

Записаться на курс

Хочется напомнить, что:
👉 В DIY мы работаем, как правило, с низкими напряжениями и малыми токами. В разных источниках безопасным напряжением постоянного тока указывается от 15 до 60В, до 10 мА. Переменный ток считается опаснее. Поэтому не приступайте к схемам использующим 220В, не имея достаточного опыта. Лучше всего использовать для сети 220В только готовые компоненты (розетки, реле, выключатели).
☠️ Не проводите ремонтные работы на приборах и сети 220В, находящихся под напряжением!
👉 Не стоит недооценивать опасность короткого замыкания. КЗ даже от пальчиковой батарейки способно вызвать оплавление изоляции и ожог.
👉 Опасность также представляют электролитические конденсаторы и литиевые аккумуляторы. Они могут взорваться/загореться, особенно при превышении номинального напряжения.
👉 Не используйте в качестве заземления трубы системы отопления, водоснабжения, канализации, газоснабжения.
👉 Использование паяльника требует большой осторожности, т.к. жало и припой разогреты до 200-300°C и выше. Обязательно проветривайте помещение при пайке, еще лучше — иметь рабочее место, оборудованное вытяжкой.

#безопасность

​Нейросеть для транспорта будущего

Компания SkyWay завершила разработку нейросети для струнного транспорта Юницкого. Она используется при групповом управлении в автономных транспортных системах на базе «Юникаров».

Сейчас SkyWay управляет флотом из 60 машин Unicar-T комплекса SWIC-1 в городе Шарджа (ОАЭ). Это струнная монорельсовая «дорога в небе», по которой движутся роботизированные кабины.

В каждой из них реализована система машинного зрения и сбор информации от 250+ датчиков. Искусственный интеллект адаптирует маршрутные задания на лету, получая отклик от каждого юникара в реальном времени.

Телеметрия передаёт данные о состоянии блока управления, аккумуляторных батарей, софта и параметры движения всех транспортных средств на линии.

Вокруг каждой машины на 360° создаётся зона реагирования, в которой отслеживается появление препятствий. Обнаружив угрозу столкновения, юникар автоматически выполняет торможение. Более того, машина может сдать назад.

Благодаря ИИ, все остальные юникары SkyWay тут же подстроятся, приняв новый график движения и сохранив безопасный интервал.

Нейросеть исключает человеческий фактор и переводит безопасность струнного транспорта на новый уровень. Взгляните, как это происходит на стенде и в реальности.

Видео на русском: YouTube

Источник: RSW-Systems.com

​EHang – всепогодные беспилотники с групповым управлением

Китайская компания EHang за 6 лет прошла путь от рядового стартапа до создателя всемирно узнаваемых дронов. Сейчас она разрабатывает платформу группового управления беспилотными летательными аппаратами через сети 5G, и результат впечатляет!

Благодаря интеграции через скоростную мобильную сеть, БПЛА летают за пределами видимости оператора, координируют действия и выполняют сложные совместные манёвры.

Универсальная платформа EHang позволяет одновременно контролировать сотни дронов, а их светодиоды превратить в объёмные пиксели. Так можно выполнять действительно автономную доставку, создавать в ночном небе светящиеся 3D-фигуры и даже бегущую строку. Однако их сфера применения этим не ограничивается.

В отличие от обычных квадрокоптеров, модели EHang выполнены по схеме 4—8 пар соосных винтов. Это повышает их надёжность и открывает дорогу к использованию в качестве «воздушного такси».

Одноместный Ehang 184 был первым пассажирским беспилотником, способным выполнять полёты ночью, а двухместный Ehang 216 вдобавок сделали всепогодным. Весной 2020 года он стал первым пассажирскими БПЛА, получившими лицензию на эксплуатацию в Европе.

Сейчас дроны EHang используют в Китае, США, Катаре, Нидерландах и Австрии в самых разных отраслях — от срочной доставки медикаментов и товаров первой необходимости до патрулирования и перевозки людей.

Видео: YouTube

​Siemens завершила тестирование гусеничного робота с двумя водомётами

Пандемия стала благодатной почвой для псевдоинноваций. Десятки компаний объявили о «высокотехнологичных решениях» по борьбе с инфекцией в погоне за бесплатной рекламой и деньгами инвесторов.

Простейших складских, курьерских и даже игрушечных роботов наспех переделывают для нехитрых манипуляций в больнице, представляя их как хайтек-средство от ковида.

Однако в этом потоке хайпа встречаются и разработки, заслуживающие внимания. Например, действительно эффективный робот-дезинфектор был создан всего за одну неделю общими усилиями Siemens, Aucma и Corporate Technology China.

Разработка велась в их совместной лаборатории, расположенной в Циндао (Китай) с использованием САПР Siemens NX software. Задача стояла простая: обеспечить реальную безопасность и экономию времени персоналу клиники.

Требовалось сделать максимально автономного робота, который будет помогать, а не отвлекать своим обслуживанием. Поэтому инженеры использовали полностью электрическую платформу, ёмкую батарею и гусеничное шасси.

Получившийся робот дезинфицирует от 20 тысяч до 36 тысяч квадратных метров всего за один час в условиях реальной больницы.

Феноменальная производительность обусловлена ИИ, управляющим движением робота и двумя поворотными брандспойтами.

Система машинного зрения позволяет автоматически прокладывать и корректировать маршрут, используя робота среди людей. Стволы водомётов поворачиваются на 360° и распыляют мельчайшие капли, не оставляя не обработанных зон.

Робот успешно используется в Циндао с конца февраля, а сейчас разработчики готовят мелкосерийное производство. Десятки больниц и школ выразили заинтересованность в регулярном использовании данной модели.

Источник: Siemens.com

​Роботы с обратной тактильной связью

Исследователи из Техасского университета A&M разработали методику, позволяющую операторам чувствовать движения роботизированных инструментов и точнее выполнять сложные манипуляции.

Особенно актуальна она для хирургов, поскольку контроль над медицинскими роботами выполняется визуально. Это вызывает большое напряжение врачей в ходе операции, увеличивая риск случайной травмы пациента.

Новый подход создаёт обратную тактильную связь, давая возможность чувствовать усилие и ощущать расположение роботизированных инструментов.

Помогают в этом перчатки с датчиками, которые реагируют на частоту внешнего электрического поля.

Чем ближе робот поднёс инструмент к цели (например, скальпель к сосуду), тем выше будет частота лёгкой вибрации на кончиках пальцев.

«Благодаря нашему дизайну хирурги смогут получить интуитивное представление о том, как далеко от цели находятся их манипуляторы и смогут лучше дозировать усилие», — пояснил Ханг Парк, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники.

Пак и его команда быстро обучили участников эксперимента связывать частоту импульсов с расстоянием до объекта.

Сравнения показали, что испытуемые, получающие тактильную стимуляцию, работают почти в три раза точнее.

Они лучше оценивают расположение роботизированных инструментов и быстрее выполняют все действия по сравнению с теми, кто использовал только визуальный контроль.

Источник: Nature.com

Видео: YouTube

​Milrem THeMIS — гибридный робот поддержки пехоты

Эстонская компания Milrem Robotics показала видео испытаний военного робота THeMIS. Это гусеничный беспилотник с квадрокоптером, дистанционно управляемый как единая система.

Впервые проект THeMIS (Tracked Hybrid Modular Infantry System, гусеничная гибридная модульная пехотная система) был представлен ещё осенью 2015 на лондонской выставке современных вооружений DSEI.

С тех пор разработчик усовершенствовал его, сделав многоцелевым сухопутным дроном, имеющим «встроенную поддержку с воздуха».

В качестве последней применяется всепогодный квадрокоптер ELIX-XL от австралийской Southern Cross Drones способен летать без подзарядки до 45 минут на высоте до 500 метров со скоростью до 16 м/с.

Он осуществляет разведку в радиусе 6 километров. Для этого беспилотник оснащён камерой Sony c 12-кратным оптическим зумом, транслирующей видео в режиме 1280 x 720 @ 30 FPS.

Помимо камеры в нём используется тепловизор FLIR TAU II с восьмикратным оптическим зумом. Он работает даже в полной темноте и передаёт видео низкого разрешения (640 x 512 @ 9 FPS) снятое в ИК-спектре.

На самом гусеничном шасси используется более продвинутая электронно-оптическая система (EO/IR), также работающая в видимой и инфракрасной части спектра.

Краткие характеристики THeMIS:

❖ длина: 2100 мм;
❖ ширина: 2100 мм (квадратная платформа);
❖ высота: 980 мм;
❖ масса: 1050 кг;
❖ масса полезной нагрузки: до 750 кг;
❖ скорость: 24 км/ч (оптимальная) с кратковременным ускорением до 50 км/ч;
❖ источник питания: Li-Ion АКБ Denchi Power или графеновые ионисторы Skeleton Technologies;
❖ трансмиссия: дизель-электрическая.

Робот приводится в движение электромоторами, а дизельный двигатель раскручивает генератор, подзаряжающий аккумулятор или суперконденсатор. Время работы от одной заправки — до 8 часов.

Особенность такой системы — возможность развивать полный крутящий момент сразу из положения полной остановки. Themis буквально «рвёт с места».

Модульная компоновка позволяет легко менять вооружение в зависимости от задач. На THeMIS можно установить ПТРК, автоматический гранатомёт или пулемёт.

В ролике демонстрируется модификация с крупнокалиберным пулемётом FN M2HB-QCB от бельгийской компании FN Herstal.

За счёт гиростабилизированной платформы и компьютерного управления прицельная и эффективная дальность стрельбы практически совпадают, составляя около 2500 м.

Видео: YouTube

Бесплатный вебинар: Истории компаний, внедривших роботов

13 мая 2020 года Центр компетенций НТИ по направлению «Технологии компонентов робототехники и мехатроники» на базе Университета Иннополис проведет третий бесплатный вебинар из цикла:
Роботизация 202X: как составить план роботизации производства. Руководство и кейсы.

На вебинаре представители компаний, успешно внедривших роботизацию, расскажут о своем опыте. Как выбрать интегратора и как понять, что уже пора запускать роботизацию производства. Как государство помогает компаниям, планирующим роботизацию.

Участники вебинара смогут задать спикерам вопросы, касающиеся именно практической стороны внедрения роботизации.

Спикеры:

Равиль Хисамутдинов
заместитель директора по развитию
ПАО "КАМАЗ" по роботизации
Д.т.н., профессор, зав.кафедрой К(П)ФУ, МВА

Представитель компании Сколиолоджик, г. Санкт-Петербург

Юлия Зотова
Коммерческий директор
ООО "ТОЗ-Робототехника"

Регистрация на вебинар: https://spec.innopolis.university/robowebinar

Рекомендуем крайне полезный канал с разбором стартапов и современных бизнес-моделей.

Стартап дня — авторский канал Александра Горного, бывшего директора по стратегии и анализу Mail.Ru Group, автора бестселлера «Стартап. Как начать с нуля и изменить мир» и сооснователя United Investors. В 2019 году на площадке прошло 15 сделок в российские стартапы.

Каждый день Александр пишет о новых стартапах, делится мыслями о бизнесе и освещает новости рынка IT.

Подписывайся на https://tttttt.me/startupoftheday