Forwarded from DX.Media
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
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
YouTube
Neural networks can “See” through obstructions.
This model is based on dense optical flow field estimation that employs a deep convolutional neural network to reconstruct layers and separating the background from the unwanted layers.
We use this model for text detection for containers for an industrial…
We use this model for text detection for containers for an industrial…
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
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
Forwarded from DIY or DIE
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
👉 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
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
Forwarded from DX.Media
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
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
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
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
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
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
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
Telegram
Стартап дня. Александр Горный.
Авторский канал о стартапах и интернет-бизнесе.
Реклама на этом канале: https://docs.google.com/presentation/d/1BFSEj7FEQZpB4K83iBXo1yqIoPnwJaVGpsyKDHKSX0s/edit
РКН: https://clck.ru/3FPm3j
Личный аккаунт: @gornal
Реклама: @Vzuhcha
ВП нет
Реклама на этом канале: https://docs.google.com/presentation/d/1BFSEj7FEQZpB4K83iBXo1yqIoPnwJaVGpsyKDHKSX0s/edit
РКН: https://clck.ru/3FPm3j
Личный аккаунт: @gornal
Реклама: @Vzuhcha
ВП нет
Псевдогаптика: реальные ощущения в виртуальности
Группа исследователей из университетов Назарбаева (Казахстан), Беркли (США) и Сорбонны (Франция) разработала портативное вибротактильное устройство (VibeRo). Оно позволяет ощущать деформацию виртуальных мягких объектов при помощи сенсорной иллюзии.
Афферентные сигналы нервной системы могут частично заменять друг друга, создавая ложные ощущения. Например, виброотклик сенсорного экрана имитирует нажатие на механическую кнопку мобильника.
Когда пользователь находится в виртуальной реальности, его органы чувств легче обмануть. Например, с помощью расположенных у пальцев вибромоторчиков можно создать иллюзию сжимания шарика.
Предлагаемый способ относится к эффекту псевдогаптики. Он базируется на сочетании визуального смещения пальцев с тактильной иллюзией их движения при вибрации контактной поверхности.
Виртуальные очки связаны с датчиками силы нажатия и с вибромоторчиками, стимулирующими нервные окончания кончиков пальцев импульсами в диапазоне от 40 до 400 Гц.
Частота вибраций зависит от скорости изменения силы нажатия (здесь важна динамика). Комбинация этих иллюзий и дает ощущение сжимания объектов разной степени твёрдости.
Тактильная система состоит из двух основных частей: тензорный датчик силы диаметром 15 мм (модель FSR 402 Short, INERLINK Electronics) и привода вибромоторов (Haptuator
Mark II, Tactile Labs) размерами 9х9х34 мм. Корпус устройства был распечатан на 3D-принтере.
Управление приводом осуществляется на базе платы Teensy 3.2 с аналоговым выходом для генерирования синусоидального сигнала (отправляется в привод вибромоторчика) и входом (для считывания сигналов с тензодатчика).
Тактильные стимуляции объединены со зрительной при помощи VR-шлема Oculus Rift CV1. В целях избежания лагов интерфейса USB был использован одноплатный компьютер BeagleBone Black на базе Arm Cortex-A8. Он был связан по TCP с игровым движком Unity, установленным на компьютере для передачи показаний тензодатчика.
Для подтверждения работоспособности подхода был выполнен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с использованием R-софта (функция AOV()) для расчета значимости результатов измерений.
Авторы показали, что разные уровни вибраций статистически достоверно влияют на восприятие силы взаимодействия с объектами виртуального мира.
Источник: IEEE Robotics and Automation Letters
Видео: YouTube
Группа исследователей из университетов Назарбаева (Казахстан), Беркли (США) и Сорбонны (Франция) разработала портативное вибротактильное устройство (VibeRo). Оно позволяет ощущать деформацию виртуальных мягких объектов при помощи сенсорной иллюзии.
Афферентные сигналы нервной системы могут частично заменять друг друга, создавая ложные ощущения. Например, виброотклик сенсорного экрана имитирует нажатие на механическую кнопку мобильника.
Когда пользователь находится в виртуальной реальности, его органы чувств легче обмануть. Например, с помощью расположенных у пальцев вибромоторчиков можно создать иллюзию сжимания шарика.
Предлагаемый способ относится к эффекту псевдогаптики. Он базируется на сочетании визуального смещения пальцев с тактильной иллюзией их движения при вибрации контактной поверхности.
Виртуальные очки связаны с датчиками силы нажатия и с вибромоторчиками, стимулирующими нервные окончания кончиков пальцев импульсами в диапазоне от 40 до 400 Гц.
Частота вибраций зависит от скорости изменения силы нажатия (здесь важна динамика). Комбинация этих иллюзий и дает ощущение сжимания объектов разной степени твёрдости.
Тактильная система состоит из двух основных частей: тензорный датчик силы диаметром 15 мм (модель FSR 402 Short, INERLINK Electronics) и привода вибромоторов (Haptuator
Mark II, Tactile Labs) размерами 9х9х34 мм. Корпус устройства был распечатан на 3D-принтере.
Управление приводом осуществляется на базе платы Teensy 3.2 с аналоговым выходом для генерирования синусоидального сигнала (отправляется в привод вибромоторчика) и входом (для считывания сигналов с тензодатчика).
Тактильные стимуляции объединены со зрительной при помощи VR-шлема Oculus Rift CV1. В целях избежания лагов интерфейса USB был использован одноплатный компьютер BeagleBone Black на базе Arm Cortex-A8. Он был связан по TCP с игровым движком Unity, установленным на компьютере для передачи показаний тензодатчика.
Для подтверждения работоспособности подхода был выполнен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с использованием R-софта (функция AOV()) для расчета значимости результатов измерений.
Авторы показали, что разные уровни вибраций статистически достоверно влияют на восприятие силы взаимодействия с объектами виртуального мира.
Источник: IEEE Robotics and Automation Letters
Видео: YouTube
Forwarded from DX.Media
Коботы как залог безопасности
Промышленные и складские системы автоматизации всегда считались источником потенциальной опасности, поскольку не замечают приближение человека и могут нанести ему травму.
С появлением коллаборативных роботов (или коботов) ситуация полностью изменилась. Они постоянно начеку и прекращают любые манипуляции, если человек оказался на пути.
Это яркий пример того, как системы машинного зрения выводят физическую безопасность на новый уровень.
Согласно официальной статистике с 2011 года по настоящее время в США погибло 614 рабочих в результате инцидентов с вилочными погрузчиками, управляемыми вручную.
При этом с участием коботов для погрузочно/разгрузочных работ не было зафиксировано ни одной производственной травмы, даже лёгкой.
Один из крупнейших производителей автономных промышленных погрузчиков — компания Seegrid Corp.
Её складские роботы уже проехали свыше 4 млн километров без единого инцидента.
Эти роботы управляются искусственным интеллектом, который обучается на месте по изображениям с камер кругового обзора.
Им не нужны лазерные отражатели, опорные маркеры, разметка на полу или какие-то иные специфические элементы навигации.
Сегодня коботы такого типа используются в Amazon, GM, Whirlpool, United Technologies, Ford Motor и других компаниях.
Все они соответствуют жёстким стандартам ISO / TS 15066 и ISO 13849-1 и успели зарекомендовать себя как максимально безопасные.
В декабре 2018 года Ford построила в Редфорде (штат Мичиган) передовой производственный центр стоимостью $45 миллионов, где коботы и люди трудятся в буквальном смысле бок о бок.
Это единственный производственный объект Ford, куда в любое время можно привести школьную экскурсию, не вводя дополнительных мер безопасности.
Подробнее о практических аспектах интеграции коботов можно узнать на вебинаре от Universal Robots, который начнётся 19 мая 2020 года в 18:00 по московскому времени.
Его будет проводить Карл Шеппард — инженер-технолог с 20-летним опытом разработки и внедрения систем интеллектуальной автоматизации.
Промышленные и складские системы автоматизации всегда считались источником потенциальной опасности, поскольку не замечают приближение человека и могут нанести ему травму.
С появлением коллаборативных роботов (или коботов) ситуация полностью изменилась. Они постоянно начеку и прекращают любые манипуляции, если человек оказался на пути.
Это яркий пример того, как системы машинного зрения выводят физическую безопасность на новый уровень.
Согласно официальной статистике с 2011 года по настоящее время в США погибло 614 рабочих в результате инцидентов с вилочными погрузчиками, управляемыми вручную.
При этом с участием коботов для погрузочно/разгрузочных работ не было зафиксировано ни одной производственной травмы, даже лёгкой.
Один из крупнейших производителей автономных промышленных погрузчиков — компания Seegrid Corp.
Её складские роботы уже проехали свыше 4 млн километров без единого инцидента.
Эти роботы управляются искусственным интеллектом, который обучается на месте по изображениям с камер кругового обзора.
Им не нужны лазерные отражатели, опорные маркеры, разметка на полу или какие-то иные специфические элементы навигации.
Сегодня коботы такого типа используются в Amazon, GM, Whirlpool, United Technologies, Ford Motor и других компаниях.
Все они соответствуют жёстким стандартам ISO / TS 15066 и ISO 13849-1 и успели зарекомендовать себя как максимально безопасные.
В декабре 2018 года Ford построила в Редфорде (штат Мичиган) передовой производственный центр стоимостью $45 миллионов, где коботы и люди трудятся в буквальном смысле бок о бок.
Это единственный производственный объект Ford, куда в любое время можно привести школьную экскурсию, не вводя дополнительных мер безопасности.
Подробнее о практических аспектах интеграции коботов можно узнать на вебинаре от Universal Robots, который начнётся 19 мая 2020 года в 18:00 по московскому времени.
Его будет проводить Карл Шеппард — инженер-технолог с 20-летним опытом разработки и внедрения систем интеллектуальной автоматизации.
Forwarded from DIY or DIE
#дайджест
● 🇬🇧 Вышел GNU Radio для Android https://www.rtl-sdr.com/gnu-radio-code-for-android-now-released/
● 🇬🇧 Наиболее распространенные ошибки проектирования печатных плат https://embedds.com/most-common-mistakes-in-pcb-design-and-how-to-avoid-them/
● 🇬🇧 Проекты на новом Seeeduino XIAO http://www.seeedstudio.com/blog/2020/05/08/seeeduino-xiao-community-projects-collection-whats-your-next-project-idea-made-by-seeeeduino-xiao/
● 🇬🇧 Сравнение и калибровка датчиков относительной влажности DHT22, SHT21, BME280 https://www.hackster.io/whitebank/humidity-sensor-calibration-3c5ace
● 🇬🇧 В чем разница между LoRa и LoRaWAN? http://www.seeedstudio.com/blog/2020/05/08/lora-and-lorawan-what-is-the-difference-and-how-to-apply-lora-and-lorawan-into-applications/
● 🇬🇧 Камера видеонаблюдения с ночным ИК-видением на Raspberry Pi Zero W http://www.movingelectrons.net/blog/2020/04/29/Building-a-Raspberry-Pi-Security-Camera.html
● 🇬🇧 Туториал: делаем USB-принтер сетевым (Wi-Fi) с помощью Raspberry Pi https://www.hackster.io/rahul-thakoor/wifi-enable-usb-printers-with-a-raspberry-pi-f663b6
● 🇷🇺 Делаем лэптоп на основе Raspberry Pi 4 Model B https://arduinoplus.ru/raspberry-pi-4-laptop/
● 🇷🇺 Вышла новая книга «Здоровье, спорт и окружающая среда в проектах Arduino» 336 с. https://www.combook.ru/product/11971491/
● 🇷🇺 Бокс-непросыпайка для SMD и прочей мелочевки https://mysku.ru/blog/diy/79915.html
● 🇷🇺 Разработчик «вшил» первый уровень оригинального Doom в FPGA-микросхему https://dtf.ru/hard/133844-razrabotchik-vshil-pervyy-uroven-originalnogo-doom-v-fpga-mikroshemu
● 🇷🇺 Дистанционное управление освещением на кухне https://www.rlocman.ru/review/article.html?di=616701
● 🇷🇺 Коммутатор USB своими руками https://mysku.ru/blog/china-stores/79876.html
● 🇷🇺 Делаем высокочувствительный детектор электромагнитного поля (перевод) https://www.rlocman.ru/shem/schematics.html?di=615787
● 🇷🇺 Тензометр (измеритель деформаций) своими руками https://mysku.ru/blog/aliexpress/79958.html
● 🇷🇺 Tensegrity-стол https://architects.d3.ru/tensegrity-table-1972242/
● 🇬🇧 Вышел GNU Radio для Android https://www.rtl-sdr.com/gnu-radio-code-for-android-now-released/
● 🇬🇧 Наиболее распространенные ошибки проектирования печатных плат https://embedds.com/most-common-mistakes-in-pcb-design-and-how-to-avoid-them/
● 🇬🇧 Проекты на новом Seeeduino XIAO http://www.seeedstudio.com/blog/2020/05/08/seeeduino-xiao-community-projects-collection-whats-your-next-project-idea-made-by-seeeeduino-xiao/
● 🇬🇧 Сравнение и калибровка датчиков относительной влажности DHT22, SHT21, BME280 https://www.hackster.io/whitebank/humidity-sensor-calibration-3c5ace
● 🇬🇧 В чем разница между LoRa и LoRaWAN? http://www.seeedstudio.com/blog/2020/05/08/lora-and-lorawan-what-is-the-difference-and-how-to-apply-lora-and-lorawan-into-applications/
● 🇬🇧 Камера видеонаблюдения с ночным ИК-видением на Raspberry Pi Zero W http://www.movingelectrons.net/blog/2020/04/29/Building-a-Raspberry-Pi-Security-Camera.html
● 🇬🇧 Туториал: делаем USB-принтер сетевым (Wi-Fi) с помощью Raspberry Pi https://www.hackster.io/rahul-thakoor/wifi-enable-usb-printers-with-a-raspberry-pi-f663b6
● 🇷🇺 Делаем лэптоп на основе Raspberry Pi 4 Model B https://arduinoplus.ru/raspberry-pi-4-laptop/
● 🇷🇺 Вышла новая книга «Здоровье, спорт и окружающая среда в проектах Arduino» 336 с. https://www.combook.ru/product/11971491/
● 🇷🇺 Бокс-непросыпайка для SMD и прочей мелочевки https://mysku.ru/blog/diy/79915.html
● 🇷🇺 Разработчик «вшил» первый уровень оригинального Doom в FPGA-микросхему https://dtf.ru/hard/133844-razrabotchik-vshil-pervyy-uroven-originalnogo-doom-v-fpga-mikroshemu
● 🇷🇺 Дистанционное управление освещением на кухне https://www.rlocman.ru/review/article.html?di=616701
● 🇷🇺 Коммутатор USB своими руками https://mysku.ru/blog/china-stores/79876.html
● 🇷🇺 Делаем высокочувствительный детектор электромагнитного поля (перевод) https://www.rlocman.ru/shem/schematics.html?di=615787
● 🇷🇺 Тензометр (измеритель деформаций) своими руками https://mysku.ru/blog/aliexpress/79958.html
● 🇷🇺 Tensegrity-стол https://architects.d3.ru/tensegrity-table-1972242/
Forwarded from DX.Media
Искусственный интеллект разработал идеальную налоговую схему
Американская компания Salesforce, известная благодаря одноимённой CRM-системе, представила искусственный интеллект для выработки оптимальной налоговой стратегии.
Он получил название AI Economist и уже продемонстрировал целый ряд преимуществ.
Налоговая система — это шаткий баланс между попытками обеспечить устойчивый рост экономики и соблюсти баланс в распределении доходов.
Однако рано или поздно любая известная схема налогообложения приводит к падению производительности и усилению экономического неравенства.
Мировая экономика стремится к тому, что 1% населения завладеет 99% ресурсов, а со временем финансовая пропасть будет лишь расти.
Экономическая теория не может учесть сложности реального мира. Она опирается на упрощённые модели и исторические сведения.
Вместо этого AI Economist использует усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL). Он учится только на свежих данных и реорганизует стратегию налогообложения в условиях динамического рынка.
Искусственный интеллект AI Economist внедряет качественно другие налоговые графики, обычно с более высокими максимальными налоговыми ставками и более низкими коэффициентами для агентов со средним уровнем доходов.
Кроме того, он более надежен в условиях манипуляций, направленных на снижение налоговых выплат.
Попытки искусственно занизить доходы, чтобы заплатить меньше налогов не дают реальных преимуществ, поскольку ИИ применяет хитрую комбинацию прогрессивных и регрессивных графиков.
Эксперименты показали, что AI Economist достигает 16% выигрыша в компромиссе между равенством и производительностью по сравнению с аналитически выведенной формулой расчёта налога, предложенной Эммануэлем Саэсом.
По сравнению со свободным рынком AI Economist снижает экономическое неравенство на 47% ценой падения производительности на 11%.
Источник: Einstein.AI
Препринт научной статьи: arXiv.org
Видео: YouTube
Американская компания Salesforce, известная благодаря одноимённой CRM-системе, представила искусственный интеллект для выработки оптимальной налоговой стратегии.
Он получил название AI Economist и уже продемонстрировал целый ряд преимуществ.
Налоговая система — это шаткий баланс между попытками обеспечить устойчивый рост экономики и соблюсти баланс в распределении доходов.
Однако рано или поздно любая известная схема налогообложения приводит к падению производительности и усилению экономического неравенства.
Мировая экономика стремится к тому, что 1% населения завладеет 99% ресурсов, а со временем финансовая пропасть будет лишь расти.
Экономическая теория не может учесть сложности реального мира. Она опирается на упрощённые модели и исторические сведения.
Вместо этого AI Economist использует усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL). Он учится только на свежих данных и реорганизует стратегию налогообложения в условиях динамического рынка.
Искусственный интеллект AI Economist внедряет качественно другие налоговые графики, обычно с более высокими максимальными налоговыми ставками и более низкими коэффициентами для агентов со средним уровнем доходов.
Кроме того, он более надежен в условиях манипуляций, направленных на снижение налоговых выплат.
Попытки искусственно занизить доходы, чтобы заплатить меньше налогов не дают реальных преимуществ, поскольку ИИ применяет хитрую комбинацию прогрессивных и регрессивных графиков.
Эксперименты показали, что AI Economist достигает 16% выигрыша в компромиссе между равенством и производительностью по сравнению с аналитически выведенной формулой расчёта налога, предложенной Эммануэлем Саэсом.
По сравнению со свободным рынком AI Economist снижает экономическое неравенство на 47% ценой падения производительности на 11%.
Источник: Einstein.AI
Препринт научной статьи: arXiv.org
Видео: YouTube
«Витязь-Д» — российский подводный робот с ИИ
Автономный необитаемый подводный аппарат (АНПА) «Витязь-Д» завершил первую проверку большим давлением. Он погрузился на дно Марианской впадины, проведя комплекс работ общей продолжительностью свыше 3 часов.
За это время АНПА выполнил фото- и видеосъемку, картографирование морского дна, изучил параметры глубоководной среды, а также установил на дне Марианской впадины вымпел с символикой 75-летия Победы.
Данные от АНПА передавались на глубоководную донную станцию. Далее они транслировались на судно в режиме реального времени по гидроакустическому каналу.
Глубина погружения «Витязя» спорная. Российская газета указывает конкретное значение: 10`028 метров. При этом в заявлении Минобороны говорится, что «глубина в точке погружения составила около 11 тыс. метров».
Так или иначе, результат не является рекордом. Ещё 60 лет назад Пикар и Уолш опустились в батискафе «Триест» на 10918 метров, а в прошлом году американский бизнесмен Виктор Весково достиг отметки 10928 метров на глубоководном аппарате Triton 36000/2.
То есть, технически даже обитаемые аппараты давно способны погружаться на 10 — 11 км. Впрочем, испытания отечественного АНПА только начались, да и стоящие перед ним задачи он выполняет в беспилотном режиме.
«Витязь-Д» был создан в Лаборатории морских роботизированных комплексов ЦКБ "Рубин". Он оснащён системой искусственного интеллекта, благодаря чему избегает столкновений, сам выбирается из подводных пещер и активно маневрирует по курсу.
Его корпус изготовлен из титана и композитных материалов (сферопластиков). Это проницаемая конструкция нулевой плавучести, теоретически способная погружаться на глубину до 12 км. То есть, по замыслу он может достичь дна в любой точке мирового океана.
«Витязь-Д» оснащён эхолотами, гидролокаторами кругового обзора, камерами, мощными прожекторами, гидроакустическими средствами навигации и связи, а также различными приборами для измерения физико-химических параметров воды.
Это российская разработка (насколько вообще возможно обойтись ресурсами одной страны в условиях международного рынка), предназначенная для поисковых работ, забора проб донного грунта, изучения рельефа дна и характеристик морской среды на разной глубине.
Источники: Минобороны РФ, Российская газета, FiveDeeps.com
Автономный необитаемый подводный аппарат (АНПА) «Витязь-Д» завершил первую проверку большим давлением. Он погрузился на дно Марианской впадины, проведя комплекс работ общей продолжительностью свыше 3 часов.
За это время АНПА выполнил фото- и видеосъемку, картографирование морского дна, изучил параметры глубоководной среды, а также установил на дне Марианской впадины вымпел с символикой 75-летия Победы.
Данные от АНПА передавались на глубоководную донную станцию. Далее они транслировались на судно в режиме реального времени по гидроакустическому каналу.
Глубина погружения «Витязя» спорная. Российская газета указывает конкретное значение: 10`028 метров. При этом в заявлении Минобороны говорится, что «глубина в точке погружения составила около 11 тыс. метров».
Так или иначе, результат не является рекордом. Ещё 60 лет назад Пикар и Уолш опустились в батискафе «Триест» на 10918 метров, а в прошлом году американский бизнесмен Виктор Весково достиг отметки 10928 метров на глубоководном аппарате Triton 36000/2.
То есть, технически даже обитаемые аппараты давно способны погружаться на 10 — 11 км. Впрочем, испытания отечественного АНПА только начались, да и стоящие перед ним задачи он выполняет в беспилотном режиме.
«Витязь-Д» был создан в Лаборатории морских роботизированных комплексов ЦКБ "Рубин". Он оснащён системой искусственного интеллекта, благодаря чему избегает столкновений, сам выбирается из подводных пещер и активно маневрирует по курсу.
Его корпус изготовлен из титана и композитных материалов (сферопластиков). Это проницаемая конструкция нулевой плавучести, теоретически способная погружаться на глубину до 12 км. То есть, по замыслу он может достичь дна в любой точке мирового океана.
«Витязь-Д» оснащён эхолотами, гидролокаторами кругового обзора, камерами, мощными прожекторами, гидроакустическими средствами навигации и связи, а также различными приборами для измерения физико-химических параметров воды.
Это российская разработка (насколько вообще возможно обойтись ресурсами одной страны в условиях международного рынка), предназначенная для поисковых работ, забора проб донного грунта, изучения рельефа дна и характеристик морской среды на разной глубине.
Источники: Минобороны РФ, Российская газета, FiveDeeps.com
LEAP —гибкие пневматические роботы
Команда исследователей из Университета штата Северная Каролина представила концепт необычных роботов, вдохновившись скоростью и грацией гепарда.
Большинство мягких роботов исключительно медленные. Настолько, что для наглядной демонстрации их движений приходится включать ускоренное воспроизведение.
Почему тогда живым организмам удаётся одновременно сохранять гибкость и скорость?
Возможно, дело в том, как они преобразовывают энергию сжатия и растяжения. Например, гепард выгибается словно пружина, благодаря чему совершает молниеносный бросок.
«Гепард вдохновил нас на создание мягких роботов с бистабильным позвоночником», — сказал Цзе Инь, доцент кафедры аэрокосмического машиностроения и автор научной статьи.
Все предыдущие мягкие роботы были подобны гусеницам. Они плотно соприкасались с опорой по всей длине, что ограничивало их скорость. Самые быстрые из них могли передвигаться на 0,8 длины тела в секунду.
Цзе Инь демонстрирует новый класс роботов с гибким корпусом из силикона. Он называется LEAP (Leveraging Elastic instabilities for Amplified Performance). Его первые представители способны развивать скорость до 2,7 длины тела в секунду.
Текущие прототипы LEAP имеют длину около 7 см и массу порядка 45 г. Наибольший выигрыш они дают на твёрдой поверхности. Если вместо ног прикрепить плавники, то в воде скорость будет всего на 11% выше по сравнению с лучшими образцами.
«У робота два стабильных состояния: сжатое и распрямлённое. Используя пневматическую накачку, мы можем быстро переключаться между ними. Это позволяет роботу двигаться скачками, что снижает потери на трение», — пояснил автор исследования.
Ещё одна важная особенность LEAP — они способны аккуратно захватывать объекты разной формы. Поэтому их потенциальная область применения включает в себя промышленное производство и складскую автоматизацию, где требуется возможность быстро перемещать хрупкие предметы.
Видео: YouTube
Источник: Science Advances
Команда исследователей из Университета штата Северная Каролина представила концепт необычных роботов, вдохновившись скоростью и грацией гепарда.
Большинство мягких роботов исключительно медленные. Настолько, что для наглядной демонстрации их движений приходится включать ускоренное воспроизведение.
Почему тогда живым организмам удаётся одновременно сохранять гибкость и скорость?
Возможно, дело в том, как они преобразовывают энергию сжатия и растяжения. Например, гепард выгибается словно пружина, благодаря чему совершает молниеносный бросок.
«Гепард вдохновил нас на создание мягких роботов с бистабильным позвоночником», — сказал Цзе Инь, доцент кафедры аэрокосмического машиностроения и автор научной статьи.
Все предыдущие мягкие роботы были подобны гусеницам. Они плотно соприкасались с опорой по всей длине, что ограничивало их скорость. Самые быстрые из них могли передвигаться на 0,8 длины тела в секунду.
Цзе Инь демонстрирует новый класс роботов с гибким корпусом из силикона. Он называется LEAP (Leveraging Elastic instabilities for Amplified Performance). Его первые представители способны развивать скорость до 2,7 длины тела в секунду.
Текущие прототипы LEAP имеют длину около 7 см и массу порядка 45 г. Наибольший выигрыш они дают на твёрдой поверхности. Если вместо ног прикрепить плавники, то в воде скорость будет всего на 11% выше по сравнению с лучшими образцами.
«У робота два стабильных состояния: сжатое и распрямлённое. Используя пневматическую накачку, мы можем быстро переключаться между ними. Это позволяет роботу двигаться скачками, что снижает потери на трение», — пояснил автор исследования.
Ещё одна важная особенность LEAP — они способны аккуратно захватывать объекты разной формы. Поэтому их потенциальная область применения включает в себя промышленное производство и складскую автоматизацию, где требуется возможность быстро перемещать хрупкие предметы.
Видео: YouTube
Источник: Science Advances
YouTube
Inspired By Cheetahs, Researchers Build Fastest Soft Robots Yet
Inspired by the biomechanics of cheetahs, researchers have developed a new type of soft robots that is capable of moving more quickly than previous generations of soft robots on solid surfaces or in the water. Read more: https://news.ncsu.edu/2020/05/cheetah…
Forwarded from DX.Media
Как роботы меняют рынок труда и производства
Профессор прикладной экономики Массачусетского технологического института Дарон Аджемоглу выполнил многолетнее исследование влияния роботизации на рынок труда.
Его результаты заставляют взглянуть на проблему иначе, и ниже мы тезисно приведём самые любопытные выводы.
Профессор Аджемоглу проанализировал развитие 55 390 французских фирм-производителей в период с 2010 по 2015 годы, используя открытые данные Министерства промышленности Франции.
Только 598 фирм (около 1% от общего числа) внедрили роботов за указанный период. При этом на их долю пришлось 20% производства.
Наиболее быстро внедряют роботов фармацевтические, химические и пищевые концерны, производители высокотехнологичных изделий из пластмасс и металлов.
Меньше всего инвестируют в роботов представители текстильной промышленности, изготовители мебели и печатной продукции, хотя эти отрасли также легко поддаются автоматизации.
Поначалу использование автоматизации в любой фирме приводило к сокращениям. Каждый робот в среднем заменял 3 рабочих.
Однако спустя некоторое время компании, которые инвестировали в роботов, стали расширяться. Они запускали новые производственные линии, открывали филиалы и снова набирали персонал.
В итоге за пятилетний период они создали почти столько же новых вакансий, сколько закрыли при первичной реорганизации (разница была менее 6%). Более того, эти вакансии стали более высокооплачиваемыми.
В долгосрочной перспективе инвестиции в технологии позволили сократить фонд зарплаты всего на 5%, однако при этом высокотехнологичные компании отобрали львиную долю рынка у тех, кто не внедрял роботов.
Корреляция между уровнем безработицы и степенью автоматизации действительно есть, но она не прямая.
Парадоксально, что сотрудников сокращают как раз компании, не инвестирующие в роботов. Они теряют объёмы заказов и каждый год увольняют людей, не выдерживая конкуренции.
Фактически за счёт роботизации происходит перераспределение рынка. На каждые 10% автоматизации лидирующих компаний у их конкурентов сокращается 2,5% персонала.
Источник: MIT
Профессор прикладной экономики Массачусетского технологического института Дарон Аджемоглу выполнил многолетнее исследование влияния роботизации на рынок труда.
Его результаты заставляют взглянуть на проблему иначе, и ниже мы тезисно приведём самые любопытные выводы.
Профессор Аджемоглу проанализировал развитие 55 390 французских фирм-производителей в период с 2010 по 2015 годы, используя открытые данные Министерства промышленности Франции.
Только 598 фирм (около 1% от общего числа) внедрили роботов за указанный период. При этом на их долю пришлось 20% производства.
Наиболее быстро внедряют роботов фармацевтические, химические и пищевые концерны, производители высокотехнологичных изделий из пластмасс и металлов.
Меньше всего инвестируют в роботов представители текстильной промышленности, изготовители мебели и печатной продукции, хотя эти отрасли также легко поддаются автоматизации.
Поначалу использование автоматизации в любой фирме приводило к сокращениям. Каждый робот в среднем заменял 3 рабочих.
Однако спустя некоторое время компании, которые инвестировали в роботов, стали расширяться. Они запускали новые производственные линии, открывали филиалы и снова набирали персонал.
В итоге за пятилетний период они создали почти столько же новых вакансий, сколько закрыли при первичной реорганизации (разница была менее 6%). Более того, эти вакансии стали более высокооплачиваемыми.
В долгосрочной перспективе инвестиции в технологии позволили сократить фонд зарплаты всего на 5%, однако при этом высокотехнологичные компании отобрали львиную долю рынка у тех, кто не внедрял роботов.
Корреляция между уровнем безработицы и степенью автоматизации действительно есть, но она не прямая.
Парадоксально, что сотрудников сокращают как раз компании, не инвестирующие в роботов. Они теряют объёмы заказов и каждый год увольняют людей, не выдерживая конкуренции.
Фактически за счёт роботизации происходит перераспределение рынка. На каждые 10% автоматизации лидирующих компаний у их конкурентов сокращается 2,5% персонала.
Источник: MIT
MIT News
Robots help some firms, even while workers across industries struggle
A study finds firms that move quickly to use robots tend to add workers to their payroll, while industry job losses are more concentrated in firms that make this change more slowly. The work was co-authored by MIT Professor Daron Acemoglu.
Forwarded from DX.Media
Дронов научили летать вслепую
Аналитическое агентство MarketsandMarkets прогнозирует, что к 2025 году рынок беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) достигнет $ 52,3 млрд при среднегодовом темпе роста на уровне 14,15%.
Одним из условий стабильно растущего спроса на беспилотники является постепенное расширение их возможностей и повышение надёжности.
Свой вариант решения проблемы столкновений в воздухе предложили специалисты Лидского университета.
Они использовали методы биомимикрии (подражание живым организмам в конструировании), чтобы разработать датчик приближения к препятствиям, не использующий ультразвуковые волны.
Принцип его действия сходен с рецепторами на голове комара, которые чувствуют малейшие изменения воздушных потоков, создаваемых крыльями. Если они отражаются, значит – преграда близко.
Эксперименты показали, что установленные на штангах барометры работают как антенны на голове комара. Они регистрируют кратковременные перепады давления и эффективно предотвращают столкновение дронов даже в полной темноте.
Плюсы новой технологии:
➕ используется пассивный метод обнаружения преград;
➕ возможность детектировать оптически прозрачные препятствия;
➕ дешёвый апгрейд;
Минусы:
➖небольшой радиус действия;
➖не работает при сильных порывах ветра.
После установки экспериментальной системы предотвращения столкновений квадрокоптер стал летать вблизи поверхности более хаотично (как насекомое), однако ни разу не врезался. Смотрите видео.
Видео: YouTube
Источник: Science
Аналитическое агентство MarketsandMarkets прогнозирует, что к 2025 году рынок беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) достигнет $ 52,3 млрд при среднегодовом темпе роста на уровне 14,15%.
Одним из условий стабильно растущего спроса на беспилотники является постепенное расширение их возможностей и повышение надёжности.
Свой вариант решения проблемы столкновений в воздухе предложили специалисты Лидского университета.
Они использовали методы биомимикрии (подражание живым организмам в конструировании), чтобы разработать датчик приближения к препятствиям, не использующий ультразвуковые волны.
Принцип его действия сходен с рецепторами на голове комара, которые чувствуют малейшие изменения воздушных потоков, создаваемых крыльями. Если они отражаются, значит – преграда близко.
Эксперименты показали, что установленные на штангах барометры работают как антенны на голове комара. Они регистрируют кратковременные перепады давления и эффективно предотвращают столкновение дронов даже в полной темноте.
Плюсы новой технологии:
➕ используется пассивный метод обнаружения преград;
➕ возможность детектировать оптически прозрачные препятствия;
➕ дешёвый апгрейд;
Минусы:
➖небольшой радиус действия;
➖не работает при сильных порывах ветра.
После установки экспериментальной системы предотвращения столкновений квадрокоптер стал летать вблизи поверхности более хаотично (как насекомое), однако ни разу не врезался. Смотрите видео.
Видео: YouTube
Источник: Science
YouTube
Quadcopter ground detection
Представлен комплект разработчика Nvidia Jetson Xavier NX
Он продаётся на $60 дешевле модуля Jetson Xavier NX SoM и предоставляет доступ к фирменной облачной платформе Cloud-Native. Впрочем, последняя теперь доступна для всей линейки Jetson.
Комплект Jetson Xavier NX работает под управлением специализированной версии Ubuntu Linux. Приложения ИИ предлагается разрабатывать с помощью NVIDIA JetPack SDK.
Начиная с версии 4.2.1, этот пакет включает в себя бета-версию набора библиотек Nvidia Container Runtime. Он обеспечивает интеграцию Docker для платформы Jetson.
Это позволяет запускать на любых устройствах Jetson контейнеры HPC, используя глубокое обучение с ускорением на графическом процессоре.
"Jetson Xavier NX позволяет задействовать всю мощь ИИ в граничных вычислениях (Edge computing), сохраняя при этом небольшой форм-фактор. Это делает возможным развертывание контейнерных решений Azure с лёгким масштабированием и локальным ускорением типичных для ИИ задач". — пояснил Мое Танабиан, генеральный менеджер Azure Edge Devices в Microsoft.
"Например, это может быть обработка видеопотоков сразу с нескольких камер, анализ данных от множества сенсоров или управление группой роботов», — добавил он.
Новый DevKIT выглядит немного странно. Он поставляется с активным охлаждением (так как выделяет до 15 Вт), но без встроенного флэш-накопителя типа eMMC (видимо, ради удешевления).
Адаптер переменного тока уже находится в комплекте, но можно использовать и литиевую батарею. Плата оснащена стабилизатором, поэтому допускает использование источников постоянного тока с широким диапазоном входного напряжения: от 9 до 19 В.
По сравнению с Jetson Nano Developer Kit новый комплект в 12 раз шустрее. В нём используется 64-битный 6-ядерный ЦП Nvidia Carmel (ARM v8.2) и ГП архитектуры Nvidia Volta с 384 ядрами CUDA и 48 тензорными ядрами.
Пиковая производительность в режиме вычислений с плавающей запятой половинной точности (FP16) составляет 6 TFLOPs, а для восьмибитных целочисленных операций (INT8) — 21 ТОПс.
Источник: CNX Software
Он продаётся на $60 дешевле модуля Jetson Xavier NX SoM и предоставляет доступ к фирменной облачной платформе Cloud-Native. Впрочем, последняя теперь доступна для всей линейки Jetson.
Комплект Jetson Xavier NX работает под управлением специализированной версии Ubuntu Linux. Приложения ИИ предлагается разрабатывать с помощью NVIDIA JetPack SDK.
Начиная с версии 4.2.1, этот пакет включает в себя бета-версию набора библиотек Nvidia Container Runtime. Он обеспечивает интеграцию Docker для платформы Jetson.
Это позволяет запускать на любых устройствах Jetson контейнеры HPC, используя глубокое обучение с ускорением на графическом процессоре.
"Jetson Xavier NX позволяет задействовать всю мощь ИИ в граничных вычислениях (Edge computing), сохраняя при этом небольшой форм-фактор. Это делает возможным развертывание контейнерных решений Azure с лёгким масштабированием и локальным ускорением типичных для ИИ задач". — пояснил Мое Танабиан, генеральный менеджер Azure Edge Devices в Microsoft.
"Например, это может быть обработка видеопотоков сразу с нескольких камер, анализ данных от множества сенсоров или управление группой роботов», — добавил он.
Новый DevKIT выглядит немного странно. Он поставляется с активным охлаждением (так как выделяет до 15 Вт), но без встроенного флэш-накопителя типа eMMC (видимо, ради удешевления).
Адаптер переменного тока уже находится в комплекте, но можно использовать и литиевую батарею. Плата оснащена стабилизатором, поэтому допускает использование источников постоянного тока с широким диапазоном входного напряжения: от 9 до 19 В.
По сравнению с Jetson Nano Developer Kit новый комплект в 12 раз шустрее. В нём используется 64-битный 6-ядерный ЦП Nvidia Carmel (ARM v8.2) и ГП архитектуры Nvidia Volta с 384 ядрами CUDA и 48 тензорными ядрами.
Пиковая производительность в режиме вычислений с плавающей запятой половинной точности (FP16) составляет 6 TFLOPs, а для восьмибитных целочисленных операций (INT8) — 21 ТОПс.
Источник: CNX Software
CNX Software - Embedded Systems News
NVIDIA Introduces Jetson Xavier NX Developer Kit, and Cloud-Native Support - CNX Software
NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit launched for $399, and all Jetson platforms now support "Cloud-Native", i.e. Docker containers, in JetPack SDK.
Forwarded from DX.Media
Gatik — реальные эффекты беспилотных технологий
Калифорнийский стартап Gatik решил проблему среднемагистральных перевозок, используя автономные фургоны.
Он смог сократить время доставки со склада в магазины, одновременно снизив себестоимость транспортировки товаров.
Большинство участников автомобильного рынка ищут способ подешевле сделать полностью беспилотные машины и часто терпят фиаско в этом направлении.
Интерес со стороны инвесторов к ним ослабевает, поскольку обещание вот-вот представить колёсный дрон уровня SAE 5 звучат не первый год.
Вместо этого разработчики в Gatik сосредоточились на реально достижимом результате: они создали максимально безопасный тип транспорта для грузовых перевозок, уже сейчас способный дать ощутимый коммерческий результат.
Фургоны Gatik представляют собой Ford Transit 350HD с искусственным интеллектом. Они сертифицированы на уровень SAE 4 и сделаны с акцентом на максимальную безопасность.
Это видно даже по базовым спецификациям.
Лидар — самый дорогой компонент системы машинного зрения. Многие вообще отказываются его использовать из соображений экономии, а на фургоне Gatik установлено 6 (шесть!) сканирующих лазеров.
В дополнение к ним машины оснащены шестью радарами (два дальнего диапазона и четыре для средних дистанций), а система кругового обзора насчитывает 14 камер.
С такой оптоэлектронной системой фургон Gatik способен в любую погоду обнаружить препятствие на расстоянии, гарантированно превышающим его тормозной путь.
Однако всегда остаётся риск опасной манеры вождения со стороны других участников движения.
Поэтому для каждого заказчика Gatik заранее просчитывает варианты маршрутов, чтобы минимизировать нахождение фургона в зонах с интенсивным и непредсказуемым трафиком.
Например, они ездят в обход стадионов, школ и больниц, избегают нерегулируемых перекрёстков и незащищённых поворотов налево, а большую часть пути фургоны движутся в крайней правой полосе.
Результат? Всего за три года в родном штате Gatik стал самым востребованным перевозчиком на средние дистанции. Заявки подаются компаниями из списка Fortune 500, первой из которых стал крупнейший ритейлер Wallmart.
На сегодняшний день парк из 10 автономных фургонов Gatik выполнил более 15 000 рейсов для Walmart. Каждая машина совершала в среднем 11 рейсов за сутки, ни разу не нарушив график.
Источники: Gatik.AI, The Robot Report, Fleet Owner
Калифорнийский стартап Gatik решил проблему среднемагистральных перевозок, используя автономные фургоны.
Он смог сократить время доставки со склада в магазины, одновременно снизив себестоимость транспортировки товаров.
Большинство участников автомобильного рынка ищут способ подешевле сделать полностью беспилотные машины и часто терпят фиаско в этом направлении.
Интерес со стороны инвесторов к ним ослабевает, поскольку обещание вот-вот представить колёсный дрон уровня SAE 5 звучат не первый год.
Вместо этого разработчики в Gatik сосредоточились на реально достижимом результате: они создали максимально безопасный тип транспорта для грузовых перевозок, уже сейчас способный дать ощутимый коммерческий результат.
Фургоны Gatik представляют собой Ford Transit 350HD с искусственным интеллектом. Они сертифицированы на уровень SAE 4 и сделаны с акцентом на максимальную безопасность.
Это видно даже по базовым спецификациям.
Лидар — самый дорогой компонент системы машинного зрения. Многие вообще отказываются его использовать из соображений экономии, а на фургоне Gatik установлено 6 (шесть!) сканирующих лазеров.
В дополнение к ним машины оснащены шестью радарами (два дальнего диапазона и четыре для средних дистанций), а система кругового обзора насчитывает 14 камер.
С такой оптоэлектронной системой фургон Gatik способен в любую погоду обнаружить препятствие на расстоянии, гарантированно превышающим его тормозной путь.
Однако всегда остаётся риск опасной манеры вождения со стороны других участников движения.
Поэтому для каждого заказчика Gatik заранее просчитывает варианты маршрутов, чтобы минимизировать нахождение фургона в зонах с интенсивным и непредсказуемым трафиком.
Например, они ездят в обход стадионов, школ и больниц, избегают нерегулируемых перекрёстков и незащищённых поворотов налево, а большую часть пути фургоны движутся в крайней правой полосе.
Результат? Всего за три года в родном штате Gatik стал самым востребованным перевозчиком на средние дистанции. Заявки подаются компаниями из списка Fortune 500, первой из которых стал крупнейший ритейлер Wallmart.
На сегодняшний день парк из 10 автономных фургонов Gatik выполнил более 15 000 рейсов для Walmart. Каждая машина совершала в среднем 11 рейсов за сутки, ни разу не нарушив график.
Источники: Gatik.AI, The Robot Report, Fleet Owner