#self_made #arm

#self_made #arm #hard

Давно было интересно, что находится внутри роботизированных манипуляторов. Как говорится, гугл мне в помощь. В результате нашёл готовый проект сборки манипулятора, аналогичного промышленному.

http://lnk.al/3mpY

Если вы являетесь счастливым обладателем 3D-принтера, то можете найти модели для распечатки тут
http://lnk.al/3mpX и сразу же приступить к созданию Тора (так его назвал автор).

#hikey #ARM #board

Google совместно с Huawei представили миниатюрную плату-компьютер HiKey960. На данный момент это самая мощная плата (8-ядерный процессор Kirin 960), которая может быть использована как платформа для самодельных устройств.

🔹32 гигабайта встроенной памяти,
🔹3GB LPDDR4 RAM
🔹видеопроцессор The Mali-G71, который поддерживает разрешение до 4K

Стоимость $239 или 14000 рублей.

🌐 http://amp.gs/tSn5 (ru)

🌐 http://amp.gs/tSno (eng)

Заказать можно тут http://amp.gs/tSna

Инструкция по установке Android 7.1 на плату http://amp.gs/tSnM

#dex_net #arm #перевод

Роботы хорошо справляются с задачами, которые им показали как делать. Когда речь идёт о новых задачах, робот не всегда способен правильно подобрать решение. Например, когда речь идёт о неизвестной ранее форме объекта, который необходимо поднять. На помощь тут приходят системы машинного обучения, такие как Dex-net.

Принцип работы Dex-net схож с человеческим. Чтобы поднять предмет робот, как и человек, сначала вспоминает предметы со схожей формой и вспоминает как он его схватывал в прошлом.

Исследователи загрузили больше 6 миллионов 3D объектов в систему, чтобы она виртуально обучалась находить точки схватывания. На данном этапе искусственный интеллект тратит меньше секунды на поиск способа поднять предмет.

В планах у ученых выложить в общий доступ базу данных объектов и их контрольных точек.

Исходные коды проекта на github http://amp.gs/m8K4

Incrussia http://amp.gs/m8KV (ru)

Techcrunch http://amp.gs/m8KE (eng)

Berkley News http://amp.gs/m8K9 (eng)