Robotics Channel

@robotics_channel Нравится 6 3 500 + ВП

Мир робототехники, искусственного разума и сфер их применения.
Чат @robotics_chat
Книги @robotics_books
Вакансии @robotics_job
Бот-ассистент + о рекламе @robotics_bot
Админы @MaximKosterin, @Vintego, @Goodlark
Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии


Написать автору
Гео канала
Россия
Язык канала
Русский
Категория
Технологии
Добавлен в индекс
09.05.2017 23:31
реклама
TGAlertsBot
Мониторинг упоминаний ключевых слов в каналах и чатах.
Telegram Analytics
Подписывайся, чтобы быть в курсе новостей TGStat.
TGStat Bot
Бот для получения статистики каналов не выходя из Telegram
11 427
подписчиков
~3.8k
охват 1 публикации
~2.8k
дневной охват
~2
постов / день
33.6%
ERR %
36.22
индекс цитирования
Репосты и упоминания канала
150 упоминаний канала
18 упоминаний публикаций
219 репостов
FSCP
Канал Эрудита
Russian Robotics Club
FSCP
FSCP
DX.Media
Russian Robotics Club
FSCP
I-Centre
Технологии века
Кладовая Гровера
Мир технологий
FSCP
DX.Media
ФинПол
FSCP
DX.Media
DX.Media
Земля-Воздух
FSCP
IT лекции
FSCP
FSCP
ФинПол
FSCP
Russian Robotics Club
ProUAV
ProUAV
FSCP
FSCP
sibeco-geodome
FSCP
IoTing: новости&мысли
Робототехника и DIY
Робототехника и DIY
FSCP
FSCP
FSCP
Каналы, которые цитирует @robotics_channel
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DIY or DIE
DX.Media
Стартап дня
DX.Media
DIY or DIE
DX.Media
DX.Media
Robotrends.ru
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
DX.Media
IT лекции
DX.Media
ICT.Moscow
Image processing
DIY or DIE
The Robot Hunt
DIY or DIE
IPQuorum
Робототехника и DIY
CODE RED
TDaily
Популярная механика
CODE RED
Discovery|Science and technology
Medical Ксю
DK - PR
Robotrends.ru
Loss function porn
DIY or DIE
Robotrends.ru
Последние публикации
Удалённые
С упоминаниями
Репосты
Robotics Channel 29 May, 17:44
AI для бионики

Исследователи из университета Северной Каролины в Чапел-Хилл разработали универсальную систему ИИ для бионических протезов.

Прототип работает на базе Raspberry Pi c инерциальным измерительным модулем (IMU) и камерой, поскольку использует алгоритмы машинного зрения.

Он интегрируется с любым «интеллектуальным» протезом нижних конечностей или экзоскелетом, повышая безопасность ходьбы.

Сейчас ИИ распознаёт ландшафты шести основных типов: асфальтобетонное покрытие, булыжная мостовая, тротуарная плитка, трава, подъём и спуск по ступенькам.

«Созданный нами ИИ определяет и прогнозирует вид местности по ходу маршрута», — пояснил доцент кафедры электротехники и соавтор статьи Эдгар Лобатон.

Небольшой блок закрепляется на ноге. Он получает изображение со встроенной или внешней камеры (например в смарт-очках) и постоянно отслеживает смену рельефа по курсу.

Если неопределённость распознавания слишком высока, то раздаётся предупреждающий сигнал, а модуль управления переключается на самый медленный режим ходьбы.

Такое дополнение сокращает время адаптации у пациентов с роботизированными протезами, помогая им чувствовать себя увереннее в незнакомых местах.

Источники: NCSU, IEEE.
👍🏻 7
🔥 4
💡 1
Читать полностью
Robotics Channel 28 May, 20:09
Репост из: DX.Media
REE – модульная основа для транспорта будущего

Израильский стартап REE представил платформу для электромобилей и колёсных дронов следующего поколения.

Использование модульной схемы позволяет собирать на ней разные конфигурации без существенных изменений производственной линии.

Также платформа легко масштабируется в длину, что актуально для адаптации транспортных дронов под определённые объёмы загрузки.

Главное отличие новой EV-платформы – полное отсутствие выступающих частей. Плоское шасси сделано по технологии REEboard.

Дополняющая её концепция REEcorner подразумевает интеграцию всех традиционных компонентов у каждого мотор-колеса в едином блоке.

В результате нового промышленного дизайна полезный объём над платформой увеличился на 67%, а внутри шасси теперь можно разместить в три раза больше литиевых батарей — крепления и система охлаждения уже встроены.

Дополнительный бонус: бесшовная интеграция с ADAS (интеллектуальными системами помощи водителю) и автоматическая самодиагностика на базе искусственного интеллекта.

REEcorner снижает расходы на техническое обслуживание, постоянно отслеживая параметры работы всех компонентов и прогнозируя сбои до того, как они случатся.

Запатентованная система профилактического обслуживания с элементами ИИ получает OTA-обновления для исправления софтверных ошибок, а физическая замена всего узла REEcorner занимает 20 минут.

Источник: REE

Видео: YouTube
Читать полностью
Robotics Channel 28 May, 10:15
До сих пор дублируете код на бэкенде и фронтенде?!

📌Тогда приходите 3 июня в 19:00 мск на бесплатный пробный урок онлайн-курса «Backend-разработка на Kotlin» — «Kotlin Multiplatform: Фронт и Бэк на одном языке»: https://otus.pw/LJlW/

В течении полуторачасового вебинара мы создадим небольшую библиотеку, которую подключим к бэкенду на Kotlin и фронтенд-приложению на JavaScript.

📌К концу занятия вы:
- узнаете, как реализуются транспортные интерфейсы между компонентами на различных платформах с использованием Kotlin Multiplatform;
- создадите небольшую мультиплатформенную библиотеку;
- интегрируете ее в существующие приложения на языках Java/Kotlin и JavaScript.

Занятие проведёт преподаватель-практик Сергей Окатов (почти 30 лет в отрасли). Не упустите возможность задать ему все интересующие вопросы!
Читать полностью
Robotics Channel 27 May, 18:01
Создан чип для IoT с рекордно низким энергопотреблением

Сколько может питаться от небольшой батареи «умный» датчик с подключением по Wi-Fi? Неделю, месяц?

Компания Dialog Semiconductor представила однокристалльную схему, рассчитанную на год автономной работы IoT-модулей в круглосуточном режиме.

В мире «интернета вещей» очень ценится низкое энергопотребление. От него зависит, как долго IoT-компоненты продолжат работать после аварии в электросети, и как часто им придётся менять батарейку, если они изначально используются как устройства с автономным питанием.

Особенно актуальна эта проблема в датчиках мониторинга среды, многие из которых расположены за пределами населённых пунктов, и компонентах охранных систем, требующих скрытой установки.

РИТЭГов и прочих «ядерных батареек» на всех не напасёшься, поэтому остаётся изобретать способы максимально понизить потребляемую мощность. Однако Wi-Fi сводит усилия на нет, съедая львиную долю энергии.

Новая SoC DA16200 самодостаточна, то есть не требует дополнительных микроконтроллеров, поскольку содержит полный сетевой стек.

Вот её краткие характеристики:

❖ процессор Arm Cortex M4F с частотой до 160 МГц;
❖ 512 КБ SRAM;
❖ 256 КБ ROM + слот для карт SD(HC/XC);
❖ модуль Wi-Fi 802.11n 1 × 1 (до 72 Мбит/с) + 802.11s Mesh;
❖ малошумящий усилитель с чувствительностью -99,5 дБм;
❖ 4-канальный 12-битный АЦП;
❖ 3x UART;
❖ SPI Master / Slave;
❖ I2C Master / Slave;
❖ аппаратное шифрование (TLS, AES).

Вместо поддержания постоянного подключения по Wi-Fi, чип запоминает настройки соединения 802.11n и уходит в один из трёх вариантов сна. В самом глубоком из них он потребляет всего 0,2 мкА (200 наноампер) при рабочем напряжении 2,1 – 3,6 В.

При срабатывании аппаратного триггера (например, фотодатчика) чип за пару секунд устанавливает соединение с заданной сетью Wi-Fi, отправляет порцию данных и снова засыпает.

Технология получила название VirtualZero, поскольку большую часть времени поддерживающий её чип почти ничего не потребляет.

По предварительным расчётам двух батареек типоразмера АAА с щелочным электролитом хватит примерно на год работы устройства со схемой DA16200. Впрочем, при низких температурах саморазряд может произойти быстрее.

Использование литиевого аккумулятора продлит время автономной работы на весь срок жизни батареи, если к ней подключить простейший генератор с зарядным током от 85 мА.

Его способны обеспечить миниатюрные солнечные батареи, а также компактные термогенераторы и другие источники, работающие на возобновляемой энергии.

Подробнее: Dialog-Semiconductor
Читать полностью
Robotics Channel 26 May, 17:30
Репост из: DX.Media
Skyborg

Американские ВВС потратят на разработку интеллектуальных ведомых беспилотников $400 млн. Проект получил название Skyborg, а испытания предсерийных образцов начнутся в 2023 году.

Свои прототипы представили две компании: это XQ-58 Valkyrie со сменной носовой частью от Kratos и Airpower Teaming System (Loyal Wingman) от Boeing.

Дроны частично автономны за счёт искусственного интеллекта. Беспилотники могут выполнять разведку, захват и сопровождение целей.

Основное предназначение обеих моделей — поддержка в воздухе. Они будут прикрывать F-35A или F-15EX, на которых установлена система группового пилотирования.

Уже сейчас XQ-58 и Loyal Wingman способны самостоятельно выполнять взлёт и посадку, перестраиваться в боевой порядок, избегать столкновений и летать при любых погодных условиях.

Ведомые дроны идеальны для преодоления ПВО противника и других миссий на чужой территории, поскольку их потеря ничтожна по сравнению со сбитым самолётом и пленением лётчика.

Источник: AirforceMag
Читать полностью
Robotics Channel 26 May, 10:16
Как стать Middle Java-разработчиком с зарплатой в среднем 180 тыс. рублей, за которым охотятся рекрутёры? Узнайте на бесплатных вебинарах 16 набора онлайн-курса «Разработчик Java» от OTUS:

📌11.06 — «Всё о курсе «Разработчик Java»: https://otus.pw/I3gb/
Познакомитесь с преподавателем курса, зададите любые вопросы по курсу, новинкам Java, входу в профессию и тому, как обеспечить себе надёжный карьерный прогресс. Получите сертификат на оплату курса (подробности у менеджеров)!

📌25.06 — «Управляем версиями базы данных через Flyway»: https://otus.pw/vxW0H/
На пробном уроке посмотрим, что такое Flyway и как им пользоваться; изучим, как с помощью Flyway можно организовать миграцию схемы базы данных в приложениях на Java.

Поделится своей экспертизой Сергей Петрелевич - преподаватель-практик, решающий сложнейшие задачи уже более 17 лет.

📌Вебинары предназначены для разработчиков с опытом Java/ООП. Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара.
Читать полностью
Robotics Channel 25 May, 18:25
RV-5AS-D — японская рука помощи

Mitsubishi Electric представила первую экспортную модель робота-ассистента. Кобот RV-5AS-D расширяет семейство универсальных манипуляторов MELFA новым классом ASSISTA.

Он соответствует стандартам безопасности и робототехники ISO 10218-1 и ISO / TS15066, то есть может использоваться на любом производстве в тесном контакте с людьми.

Обучение кобота не требует написания кода и происходит в среде Windows RT Visual. Панель управления настолько простая, что даже неопытные пользователи с лёгкостью разберутся в ней.

Помимо воспроизведения сценариев, RV-5AS-D также предлагает режим непосредственного управления. В нём оператор контролирует положение манипулятора вручную, также дозируя усилие захвата.

Эти данные могут быть записаны как отдельные настройки, а затем быстро добавлены к любой последовательности движений.

На предплечье робота расположена панель управления и шестицветное светодиодное кольцо. Это индикатор его текущего состояния, отображающий режимы работы и коды ошибок.

Манипулятор выполнен по 6-осной схеме шарнирных сочленений. Интересно, что помимо машинного масла их можно обслуживать пищевой смазкой NSF H1, разрешённой в производстве продуктов питания и напитков.

Благодаря датчикам поворота (энкодерам) инерциальная измерительная система кобота достигает точности ± 0,02 мм. Он может перемещаться в пределах сферы диаметром 1800 миллиметров.

Пневматические линии делают RV-5AS-D одним из самых быстрых коботов на рынке: время между отправкой команды и началом её выполнения составляет 0,32 с.

Грузоподъемность RV-5AS-D составляет 5 кг. Он защищён от попадания пыли и влаги по стандарту IP67.

Ориентировочная цена: $33 600 при объёме выпуска 1000 штук в год.

Источник: Mitsubishi Electric
👍🏻 15
🔥 3
💡
Читать полностью
Robotics Channel 23 May, 15:42
Репост из: DX.Media
Huawei форсирует развитие ИИ в Европе и России

Компания Huawei в течение следующих пяти лет инвестирует 100 млн евро в программу AI Ecosystem.

Это обеспечит стимулирование инноваций для 200 тыс. разработчиков и 50 университетов, занимающихся разработкой нейросетей и технологий машинного обучения.

Аналитики Huawei считают, что к 2025 году приложения искусственного интеллекта будут составлять около 80% от общей нагрузки в центрах обработки данных по сравнению с текущим показателем менее 10%.

Также ожидается, что через пять лет за счёт повсеместного внедрения 5G к мобильным сетям будет подключено более 150 миллиардов интеллектуальных устройств, большинство из которых станут использовать алгоритмы компьютерного зрения и распознавания естественной речи.

Уже сейчас китайская компания создаёт мощный технологический задел для быстрой трансформации дата-центров.

Её вычислительная платформа MindSpore предоставляет унифицированные API для разработки ИИ-приложений, а сервер Atlas 800 на базе процессоров Kunpeng 920 (64 ядра ARMv8, 2,6 ГГц, 7 нм) обеспечивает очень высокую энергоэффективность — 357 гигафлопс на ватт.

Например, распознавание объектов в 16 каналах HD-видео в реальном времени требует менее 8 Вт. Обычно столько потребляет интеллектуальная IP-камера, транслирующая один видеопоток.

За счёт выделенного модуля декодирования видео, серверы Atlas 300 могут параллельно анализировать до 512 каналов видео высокой чёткости.

Топовая модель Atlas 800 mod. 9000 выполнена в небольшом формате четырехсокетного сервера высотой 4U.

При этом её пиковая производительность составляет 2 петафлопс для операций с плавающей запятой половинной точности (FP16).

Один такой сервер способен параллельно декодировать 16384 изображений разрешения Full HD, одновременно выполняя задачи машинного обучения.

На базе лаборатории OpenLab в Москве Huawei планирует создать экосистему, в которой при участии российских университетов будут реализованы свыше 500 проектов по развитию ИИ-приложений для центров обработки данных.

Источник: Huawei
Читать полностью
Robotics Channel 22 May, 22:22
Репост из: DX.Media
ARMAR-6 — проактивный гуманоидный кобот

Европейский союз EU Horizon2020 SecondHands представил проактивного робота-помощника. Он получил название ARMAR-6 и станет первым в своём роде гуманоидным ассистентом.

Новый кобот предназначен для непосредственной помощи при выполнении тяжёлых работ на фабриках и складах.

ARMAR-6 уникален тем, что использует сразу несколько методов машинного обучения, основанных как на данных, так и на моделях. В нём применяются сложные алгоритмы, включая распознавание последовательности действий, сегментацию и классификацию контекста.

Робот в фоновом режиме выполняет трехмерную реконструкцию человеческих поз. Семантический анализ 3D-сцены помогает ему определять намерения человека без подробной аннотации данных.

На голове ARMAR-6 установлены пять камер, не оставляющие слепых пятен. Он всегда реагирует на приближение людей и автоматически корректирует свои движения так, чтобы предотвратить столкновение.

ARMAR-6 сочетает визуальный контроль с тактильной обратной связью, чтобы самостоятельно определять оптимальное место и необходимое усилие для аккуратного захвата разных объектов.

Колёсная платформа с гиростабилизацией позволяет ему подниматься по лестнице и разворачиваться на месте, что особенно ценно в ограниченных пространствах.

Универсальные манипуляторы с восемью степенями свободы позволяют выполнять широкий круг задач. Робот может брать хрупкие предметы, передавать инструменты и поднимать тяжести.

Разработка робота заняла пять лет. В ней участвовали Технологический институт Карлсруэ (KIT, Германия), Федеральная политехническая школа Лозанны (EPFL, Швейцария); Римский университет Ла Сапиенца (Италия) и Университетский колледж Лондона (UCL, Великобритания).

Воплощением ARMAR-6 в металле занималась британская Ocado Technology, которая проверила робота в реальных условиях на одном из своих объектов.

«Сложная среда CFC Ocado позволила нам усовершенствовать систему принятия решений у робота и алгоритмы его восприятия в задачах промышленного обслуживания», — сказала Фиора Пирри, профессор университета Ла Сапиенца.

Видео: YouTube

Источники: SecondHands, The Robot Report.
Читать полностью
Robotics Channel 22 May, 18:00
Итальянский робот-омар поможет морским биологам

Сотрудники Школы перспективных исследований имени св. Анны (Пиза, Италия) и Неаполитанской зоологической станции создали робота для подводных миссий, напоминающего дизайном и кинематикой омара.

Он получил название SILVER2, поскольку это улучшенная версия прототипа SILVER. В переводе с итальянского аббревиатура означает «Шагающий аппарат для глубинной разведки».

Конструкция робота была разработана методами биомимикрии — подражания живым организмам. Как и настоящий омар, SILVER2 способен передвигаться по морскому дну со сложным рельефом.

Правда, в отличие от десятиногих ракообразных, робот обходится шестью ногами с пружинами. В состоянии покоя они согнуты, а при потере опоры быстро выпрямляются. В целом его движения похожи на манеру перемещения лобстера.

Благодаря такому решению, аппарат сохраняет устойчивость на скользких камнях, не вязнет в донных отложениях, самостоятельно освобождается от водорослей и даже прыгает под водой на высоту до 10 сантиметров.

Робот сохраняет баланс при помощи встроенного стабилизатора. Как и вся электроника, он имплантирован глубоко в корпус и окружён водонепроницаемой оболочкой. Там же расположен инерционный блок навигации (IMU), барометрический датчик и флотационная система.

Из внешних модулей у робота есть камеры, микрофоны и тактильные сенсоры, помогающие ориентироваться в мутной воде.

SILVER2 может работать автономно или управляться дистанционно с научного судна. Одного заряда батарей хватает на 7 часов непрерывных перемещений или на 16 часов пассивного наблюдения.

Основная задача робота — помочь морским биологам изучать глубоководные организмы в их естественной среде. Небольшой аппарат размерами 60 x 35 см практически не беспокоит их.

Видео: YouTube

Источник: Science Robotics
Читать полностью
Robotics Channel 22 May, 10:22
Хотите получить практические навыки по программированию искусственного интеллекта? В SkillFactory скоро стартует специализация «AI разработчик». Спрос на таких специалистов намного выше, чем предложение.

На курсе вы освоите:
— машинное обучение с нуля до продвинутого уровня
— Computer Vision, NLP, Reinforcement learning
— и нейронные сети
По окончанию обучения вы сможете проектировать и внедрять рекомендательные системы, участвовать в fintech проектах, создавать интерактивных агентов технологиями NLP и многое другое.

Курс основан на практике, к каждому студенту прикрепляется ментор, который поможет пройти путь в новую профессию.
💼Карьерный центр поможет вам оформить резюме, начать проходить собеседования и освоить необходимые soft skills.

🧨Пилим цены пополам до 25 мая, чтобы вы смогли начать свой путь в ИТ! Получите курс со скидкой 50%: https://clc.to/1VQhcw
Читать полностью
Robotics Channel 20 May, 17:59
Boston Dynamics выводит Spot на новый уровень

Самый узнаваемый сегодня четвероногий робот Spot становится умнее. Разработчики стараются сделать его максимально универсальным, для чего заключают ряд стратегических соглашений.

Недавно Boston Dynamics объявила о партнерстве с калифорнийской компанией Vinsa Inc., специализирующейся в области машинного зрения.

Это поможет устанавливать на Spot съёмные датчики: радары, лидары, тепловизоры и прочие сенсоры, в зависимости от потребностей заказчика.

Молодая новозеландская компания Rocos предоставит Boston Dynamics облачную инфраструктуру для дистанционного управления роботами. Так они станут более автономными и смогут выполнять коллективные задачи.

«Платформа Rocos позволяет легко планировать миссии, удаленно перехватывать управление в любой момент, быстро получать доступ к собранным роботом данным и объединять усилия нескольких экземпляров Spot», — пояснил генеральный директор Дэвид Инггс.

«С ней клиенты Boston Dynamics получат лёгкую автоматизацию физических процессов, которые при использовании ручного труда могут быть опасными, грязными или просто слишком утомительными», — добавил он.

В раннем тестировании команда Boston Dynamics, находясь в США, использовала веб-интерфейс Rocos для навигации Spot по неизвестной для робота местности в Новой Зеландии.

Робот успешно преодолел сложные подъёмы и спуски, прошёл через ферму и достиг пастбища где следил за отарой овец.

Наиболее логичной схемой монетизации в Boston Dynamics видят модель RaaS (робот как услуга). Ожидается, что стоимость проката Spot будет сравнима с арендой автомобиля.

Видео: YouTube

Источник: The Robot Report
Читать полностью
Robotics Channel 20 May, 17:06
Xilinx launches a new reconfigurable space-grade chip optimized for local machine learning on orbit – TechCrunch
https://techcrunch.com/2020/05/19/xilinx-launches-a-new-reconfigurable-space-grade-chip-optimized-for-local-machine-learning-on-orbit/
Robotics Channel 19 May, 20:34
Узнайте, как стать конкурентоспособным, на бесплатных вебинарах базового и продвинутого онлайн-курсов Android-разработки на Kotlin от OTUS и Альфа-Банка (для разработчиков с опытом ООП/Android):

📌3.06 — «Современная разработка под Android на Kotlin: как обеспечить себе карьерный прогресс?»: https://otus.pw/gIHo/
О требованиях работодателей, вопросах на собеседовании, необходимых знаниях и навыках Android-разработчиков узнайте из первых рук — от Руководителя направления Android-разработки Альфа-Банка. Получите сертификат на оплату курса (подробности у менеджеров)!

📌18.06 — «Приложение под Android на Kotlin за 1,5 часа»: https://otus.pw/Wtfz/
Создадим приложение с одним экраном, на котором будет показываться погода на данный момент: используем MVVM, Retrofit, Glide, Coroutine, Kotlin, часть приложения сгенерим с помощью студии.

📌19.06 — «Android Animations»: https://otus.pw/BJnf/
Разберемся в инструментах Android SDK для создания крутых анимаций: View Animations, Motion Layout, ValueAnimator, ObjectAnimator, Transitions, Animated Vector Drawable, Evaluator, Interpolator и Physics.

Поделятся своей экспертизой преподаватели Антон Казаков (Руководитель направления Android-разработки) и Антон Мачихин (старший разработчик).
Читать полностью
Robotics Channel 19 May, 20:34
Robotics Channel 19 May, 14:59
Репост из: DX.Media
Новый лидар от EPFL сделает беспилотники безопаснее

Группа исследователей из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) разработала усовершенствованный лазерный сканер (LIDAR), повышающий безопасность дронов и электронных ассистентов водителя.

Развитие беспилотного транспорта сдерживает необходимость их эпизодического контроля вручную. Им всё ещё требуется помощь человека в сложных ситуациях, причём — немедленная.

Проблема в том, что системы машинного зрения до сих пор теряются, получая противоречивые данные от разных сенсоров. Прозрачные преграды и отражающие поверхности сбивают их с толку, равно как и плохие метеоусловия.

Основным способом повышения автономности беспилотников были и остаются лазерные сканеры — лидары. Однако большинство из них при обилии оптических помех также «слепнут» или слишком долго вычисляют расстояние, замеряя время регистрации отражённого сигнала.

За секунду раздумий искусственного интеллекта автомобиль на скорости 60 км/ч проедет более 16 метров, а тормозной путь увеличит его минимум вдвое.

Швейцарские физики предложили концептуально иную конструкцию лидара, одновременно повышающую его помехозащищённость, увеличивающую дальность обнаружения преград и сокращающую время определения расстояния до препятствия.

Вместо принципа TOF (измерение времени пролёта для серии импульсов) в нём используются когерентные свойства лазера. Лидар излучает модулированный сигнал, который распараллеливается на выходе с помощью резонатора.

Из одного источника получается до 30 независимых оптических каналов. Каждый из них используется для быстрого вычисления расстояния за счёт эффекта Доплера — сдвига частоты отражённого сигнала в зависимости от скорости относительно преграды.

Зная текущую скорость самого беспилотника по GPS, бортовой ИИ практически мгновенно вычисляет скорость и направление всех объектов в поле зрения лидара.

Шанс того, что все 30 каналов одновременно ослепнут, практически нулевой. Модулированные сигналы уверенно различаются на фоне помех от Солнца и шумов городской засветки.

Источники: EPFL, Nature
Читать полностью
Robotics Channel 18 May, 18:01
Nvidia HGX A100 — новая плата для AI и HPC.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг провел виртуальную версию ежегодной конференции компании GTC. Среди прочего на ней он представил «самую сложную материнскую плату в мире».

Она получила название HGX A100 и способна вместить восемь графических ускорителей A100 с тензорными ядрами третьего поколения, ускоряющими вычисления FP64 в 2,5 раза и FP32 — в 20 раз без изменения кода.

Каждый ГП A100 содержит 54 млрд транзисторов. Это самый сложный чип, выпускаемый по 7-нм техпроцессу.

Благодаря архитектуре Ampere, HGX A100 в конфигурации с восемью ГП обеспечивает пиковую производительность на уровне 5 петафлопс для вычислений с плавающей запятой половинной точности (FP16).

HGX A100 предлагается в двух вариантах: с 4 или 8 ГП A100. В первом случае ускорители объединены через интерфейс NVLink, а во втором — через скоростной коммутатор NVSwitch.

Две платы HGX A100 в максимальной конфигурации можно также объединить через NVSwitch в единый вычислительный узел с производительностью до 10 Пфлопс (FP16) и общей пропускной способностью 9,6 Тбит/с.

Основное назначение HGX A100 — «тяжёлые» задачи глубокого обучения, требующие большого объёма данных. Новая плата обеспечивает до 512 Гб совместно используемой памяти.

По сравнению с предыдущей разработкой HGX с чипами архитектуры Volta, HGX A100 в максимальной конфигурации в 6 раз производительнее в задачах обучения нейросетей и почти в 7 раз при работе уже обученных (инференс).

Интерес к HGX A100 уже выразили крупнейшие поставщики облачных сервисов, среди которых Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure Hewlett Packard HPE, Alibaba Cloud и Baidu Cloud.

Источник: Nvidia
Читать полностью
Robotics Channel 17 May, 10:22
Репост из: 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
Читать полностью
Robotics Channel 15 May, 18:00
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
Читать полностью
Robotics Channel 15 May, 12:03
Репост из: 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
Читать полностью