Hexapod-робот под управлением ROS
Великолепная DIY статья на гиктаймс, описывающая кратко весь процесс создания хексапода: подбор электроники, 3д моделирование, описание виртуальной модели робота, программирование и прошивка. Рекомендую.

https://geektimes.ru/post/258622/

Если вы с чем-то не согласны или знаете более современный процесс создания робота - напишите мне @MaximKosterin или в нашем чате @robotics_chat

Международный проект Argo состоит из 3000 станций, дрейфующих по водам мирового океана. Каждые 10 дней “поплавки” опускаются на глубину 2000 метров, а затем всплывают на поверхность. Дин Роммих из исследовательского института Сан-Диего рассказал, что роботы сделали 1,8 миллиона измерений солёности и температуры. Следующим шагом перед учеными стоит запуск ещё 1200 устройств, которые смогут опускаться до самого дна океана.

Помимо роботов океанографы используют различные программы для цифровой обработки изображений. Стюарт Сандин, другой исследователь из Сан-Диего, занимается объединением фотографий коралловых рифов в подробные 3D карты. Подобная карта атолла Пальмира, находящегося к югу от Гавайских островов, позволила идентифицировать 45000 видов кораллов в 16 колониях. Ничего подобного не удалось добиться с помощью подводных погружений.

Так как их стоимость составляет от $3000 до $5000, то появляется возможность одновременно запускать большие стаи таких роботов, что позволит изучать перемещения планктона по морским течениям. По словам изобретателя робота Жюля Джаффе, основной целью было понимание процесса перемещения планктона из глубин океана к прибрежным водам.

Подробнее https://t.me/iv?url=https%3A%2F%2Fthe-robot.ru%2Fkejsy%2Froboty-i-kompyutery-predlagayut-novye-sposoby-izucheniya-morskoj-zhizni%2F&rhash=031f13c2ca522e

Очень любопытная получилась у ребят комбинация: машинный интеллект, грамотно извлекающий и интерпретирующий информацию из данных рекламных кампаний на ФБ (где вручную разработчики ФБ постарались максимально запутать клиента, прямо скажем).
Сейчас стартап Captain Growth —  на Product Hunt, есть возможность их поддержать при желании: https://www.producthunt.com/posts/captain-growth
А суть, конечно, лучше не из тамошнего ролика понимать, а из сайта продукта: https://captaingrowth.ai Давать людям data-driven  инсайты, не требуя от этих людей знания data science - это как раз правильная миссия хорошего стартапа на тему машинного интеллекта. И тема маркетинговой аналитики правильная.  И хотя мне, конечно, не хватает у них возможности работать с серьезными аналитическими инструментами типа GA (вот где интересно будет посмотреть, что они покажут из того, что сам Гугл не сделал), всё равно тот редкий случай, когда внял просьбам на Product Hunt проголосовать. Ну и приятно, что ребята, с которыми я год назад в Киеве познакомился, авторы этой штуки. Если нужны контакты - то @dmytrobilash :)

Я немного поспрашивал у разработчика и бизнес-аналитика данного продукта @dmytrobilash, чтобы понять, каким образом используется машинное обучение:

"Сперва мы подумали, что же обычно людям интересно в данных?
Как правило, 2 вещи:
- какие-то вещи, которые идут лучше, чем все остальное (например, рост продаж) и ты можешь развить эту точку роста
- или вещи, которые идут хуже, чем все остальное, тогда это можно исправить.

Такая задача – это класс outlier detection. Под капотом ряд алгоритмов, 2 основных это поиск аутлаеров и time series. Там много математики + машин лернинг, который позволят понять природу разных данных, так как АИ разные проекты анализирует по-разному."

Если вам интересны подробности, то welcome в чат @robotics_chat, где можно задать вопрос @dmytrobilash, ну и пообщаться с людьми из сферы machine learning.

Robotics Library (RL) C++ библиотека для робототехники.

Внутри достаточно богатая начинка: кинематика, планирование движения и управления, абстракции аппаратного уровня, обнаружение столкновений, и визуалиация.

Библиотека использутся несколькими исследовательскими проектами (например JAHIR, JAMES, JAST, SMErobotics) и в образовании. Доступен под лицензией BSD, и может быть использован бесплатно в коммерческих проектах. Налетай!

Интересно узнать мнение о библиотеке от тех, кто уже её использовал. Напишите о своём опыте в @robotics_chat.

Статья о Промоботе журналу Эксперт. Немного о трудностях в начале, немного об успехе в конце, а также некоторые технические моменты:

"Внутри робота комплекс алгоритмов, среди которых системы биометрического распознавании речи и лиц. Как объясняет Олег Кивокурцев, функции распознавания лица и речи у робота зависят от двух параметров: аппаратного и программного (который включает в себя софт различных компаний). Например. чтобы улучшить функцию распознавания лиц при плохом освещении, в «Промоботе» используют специальные инфракрасные камеры, разработали софт для их интеграции с роботом. Это решение работает вместе с системой лицевой биометрии от другой компании."

Рекомендую почитать http://telegra.ph/Robotu-nikogda-ne-skuchno-02-25

А также нашел статью с фотографиями Олега Кивокурцева и его команды в работе https://goo.gl/sB6rQQ

Вышла новая версия Gym от OpenAI. Это виртуальная система для ускоренного "обучения с подкреплением". Она помогает тренировать нейросети и моделировать разные действия до того, как их воплотят в железе. Данный подход в разы ускоряет создание роботов с элементами искусственного интеллекта и повышает их безопасность.

Например, с Gym можно быстро научить робота аккуратно захватывать и перемещать предметы прежде, чем ему подключат манипулятор. Конечно, не все характеристики реального устройства удаётся учесть в компьютерной модели. Однако выполнять тонкую доработку алгоритмов гораздо проще и быстрее, чем начинать обучение робота с нуля уже после его сборки.

Первая версия OpenAI Gym вышла в 2016 году и позволяла моделировать только простейшие вещи – захват предметов правильной геометрической формы и удержание баланса. Сейчас в Gym добавили наборы сложных симуляций. Например, способные обучить робота игре на музыкальных инструментах, или выбирать определённые объекты из множества произвольных.

Подробнее https://the-robot.ru/ai/openai-gym-virtualnyj-trenazhyornyj-zal-dlya-robotov/

Сайт проекта: https://gym.openai.com/

Github: https://github.com/openai/gym

Что можно сделать своими руками в домашних условиях, если под рукой есть 3D-принтер. Робо-котика, например: https://youtu.be/iGEdF5QsDB8
Кстати, автор обещает допилить документацию по проекту и выложить ее в открытый доступ.

Редкий кейс на стыке биологии и робототехники, в котором ученые придумали интересный способ проверить свои догадки с помощью технологий. Ученые в Австралии используют роботизированные клешни крабов, чтобы исследовать атрибуты, которые самки ищут в партнере.

Софи Л. Моуллес из Anglia Ruskin University в Кембридже, Англия и ее коллеги провели несколько тестов с помощью роботизированной клешни. Ученые пытались выяснить, замечают ли самки, когда крабы ускоряют темп размахиваний клешнями. Эксперимент показал, что самки предпочитали самцов, которые увеличивали темп размахиваний по мере приближения самки.

Читайте интервью с Софи Л. Моуллес https://the-robot.ru/kejsy/robot-krab-i-brachnye-igry/

Делюсь интересным видео, которое лучше смотреть перед сном — оно отлично завораживает и успокаивает.

После моей поездки на завод Volvo, о которой я писал осенью, я пересмотрел много подобных видео. В работе конвейера есть что-то магическое. БМВ использует значительно больше роботов на начальных этапах сборки, чем завод, на котором мне удалось побывать.

Обратите внимание на экзоскелеты с поддержкой рук и ног для отдельных сборщиков.

https://www.youtube.com/watch?v=pGqPjYALB50

Поездка на завод Volvo https://the-robot.ru/kejsy/ekskursiya-po-zavodu-volvo-trucks-lyudi-poka-pobezhdayut-robotov/

Если у вас есть подобные видео с роботами, которыми вы бы хотели поделиться - заходите в наш чат @robotics_chat. У нас там собралась классная компания по интересам :)

Изготовление мебели на заказ всегда требует создания чертежей. По ним выпиливают заготовки вручную, или переводят чертёж в машинно-читаемый формат, передавая файл с программой распиловки ЧПУ. Оба подхода рассчитаны на мастерские и сложны для самостоятельного освоения.

В Лаборатории искусственного интеллекта MIT (CSAIL) создали робота AutoSaw, который самостоятельно делает распиловку для изготовления мебели на заказ.

AutoSaw использует мебельные шаблоны, которые пользователь может изменять по своему усмотрению. Среда проектирования напоминает игровую и не требует специальных навыков. Вы просто растягиваете и перемещаете границы заготовки, пока она не примет желаемый вид. Затем программа выполняет оценку прочностных характеристик и подсвечивает нежелательные модификации, которые ослабляют конструкцию.

Готовый чертёж преобразуется в команды для системы AutoSaw, состоящей из трёх элементов. Пара колёсных роботов с захватами берёт заготовки и продвигает их на точно заданное расстояние к манипулятору с циркулярной пилой. Затем алгоритм повторяется для следующей детали, а человеку остаётся только соединить их в единую конструкцию. Программа помогает и на этом этапе, показывая на экране поэтапную схему сборки.

https://www.youtube.com/watch?v=6ipza8xMiVA

Читайте статью https://the-robot.ru/prototype/autosaw-domashnij-robot-stolyar/