Робота фото: Робот картинки (465 фото) скачать обои - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

Охранник, учитель и бездельник: необычные функции домашних роботов

Мы привыкли к робопылесосам и «умным» колонкам, но современные домашние роботы научились еще и готовить, или, например, заботиться о домашних животных. Выбрали роботов, которые выполняют полезные и необычные задачи

Потолочный робот

Робот-помощник Toyota

В 2020 году Toyota Research Institute представил экстравагантного домашнего робота, который способен передвигаться по рельсам на потолке.

Он может помогать по хозяйству — протирать поверхности, убирать предметы в холодильник и выполнять другие функции. Робот имеет два манипулятора с разными насадками, например, губку для мытья посуды. Его голова вращается и оснащена камерой.

Потолочный робот Toyota (Фото: Toyota Research Institute)

Инженеры объяснили идею крепления на потолке тем, что иногда домашним роботам не хватает высоты, чтобы выполнять задачи. Кроме того, на потолке обычно нет препятствий в виде предметов или домашних животных. Такой робот отлично подойдет для небольших помещений, так как не занимает место на полу.

Робот-кухня

В декабре 2020 года на выставке информационных технологий в Дубае британская компания Moley Robotics продемонстрировала роботизированную кухню — Moley Kitchen. Робот самостоятельно достает продукты из холодильника, моет, готовит их и потом наводит за собой порядок.

Moley Kitchen готовит стейк

Робот-кухня представляет собой подвесную систему с двумя мобильными манипуляторами, движения которых аналогичны человеческим. Систему обучали на опыте шеф-повара, победителя серии BBC MasterChef 2011 года Тима Андерсона. Техники приготовления блюд Андерсона запечатлели в 3D, а затем преобразовали с помощью алгоритмов в движения робота.

Робот может создавать 30 блюд. В будущем его меню расширят до 5 тыс. рецептов.

Цена такой робокухни немаленькая — примерно $333 тыс. Тем не менее, на презентации Moley Robotics объявила, что уже получила 1,2 тыс. запросов от потенциальных покупателей.

Робот-бездельник

Среди большого количества полезных роботов есть и такие, которые ничего не делают сами: более того, им самим нужна помощь человека. Это, например, NICOBO от Panasonic. В отличие от многофункциональных роботов, он не может даже двигаться без помощи владельца, зато может махать хвостом, моргать глазами и крутиться на месте, а также просить хозяина отнести его в теплое место, распознавая его или ее лицо. Еще он сделан из шерсти и очень приятен на ощупь.

Фото: Panasonic.

com

Робот специально сконструирован таким беспомощным, чтобы помогать людям бороться с одиночеством: чувство ответственности за «настроение» робота пробуждает в человеке приятные эмоции и ощущение выполненного долга. Примерно по такому принципу действовали другие игрушки-компаньоны: тамагочи.

Робопылесос-охранник

Робот-пылесос LG CordZero R9 обладает обучаемой системой управления DeepThinQ, которая может распознавать предметы на пути, чтобы выбирать оптимальный маршрут движения. Дополнительно в LG CordZero R9 предусмотрены план уборок по расписанию и дневник. Но самая неожиданная для пылесоса функция — отслеживание движущихся предметов в режиме патрулирования. Робот начинает фотографировать происходящее и выкладывать полученные снимки в мобильное приложение с уведомлением владельцу.

Пылесос стоит ₽90 тыс.

Роботы-учителя для детей

Недавно компания Robosen Robotics представила образовательного робота К1. Устройство умеет танцевать, ходить, стрелять и выполнять другие трюки. Робот управляется голосовыми командами или через приложение, и дает возможность детям разного возраста научиться основам программирования.

Образовательный робот K1

Стартап Embodied предлагает своего робота-компаньона Мокси, который помогает детям развиваться и обучаться через игру, чтение или рисование. Он создан при участии педагогов и экспертов по развитию детей и также имеет повышенные характеристики безопасности. Правда, стоит такая развивающая игрушка $1,7 тыс.

В России разработали «робота-черепаху» для разгона протестов (фото)

Устройства будут оснащаться электрошокером, сеткометами и быстротвердеющей пеной. В Росгвардии уже заявили, что им подобные разработки не нужны.

Российская академия наук предложила проект робота-черепахи для Росгвардии, который будет призван разгонять и подавлять протесты. Об этом сообщает РИА-Новости, ссылаясь на Роспатент.

Будь всегда в курсе событий вместе с телеграм-каналом Быстрый Фокус.

Ученые из Кабардино-Балкарского научного центра изобрели необычного гусеничного робота, с обтекающим корпусом и различным вооружением.

Сообщается, что корпус позволит избежать увечий среди демонстрантов за счет свои скругленных форм.

Разгонять толпу роботы смогут, соединяясь в рой. Робот будет оснащаться электрошокером, сеткометами и быстротвердеющей пеной. Черепахоподобная форма позволит также избежать того, что его перевернут протестующие. Им попросту не за что будет ухватиться.

Фото: Роспатент

По патенту высота разработки будет около 80 см или по пояс взрослому человеку. Предусматривается разработка двух модификаций — робота оперативника и робота-щитоноца. Первый будет ездить на скорости 50-60 км/ч. Его цель будет состоять в том, чтобы задерживать отдельных протестующих и “рассекать” скопления людей. Вторая модификация будет устанавливать разграничения для разделения активистов.

Описывается также и то, как робот будет работать — во время протестов, один или в группе робот будет подъезжать к протестующим, и через громкую связь призывать к остановке акции или же оставаться на месте до приезда полиции.

Если кто-то решит не подчиняться или скрыться, то на него робот набросит ловчую сеть или заряд быстротвердеющей пены.

Росгвардия опровергает заказ патента

Представитель силовиков Валерий Грибакин заявил, что они не заказывали никаких работ, и ведомство не нуждается в подобного рода роботах.

“Росгвардия не имеет отношения к разработке данного образца. Указанные работы не заказывались, так как такого рода продукция не представляет интереса для ведомства”, — заявил Грибакин.

Напомним, в РФ провели огневые испытания группы боевых роботов “Маркер”, которые самостоятельно определили цели и вышли на огневой рубеж. Отметим, на учениях “Запад-2021” РФ применила ударные роботы на “Уран-9” и “Нерехта”.

Работа в Фото Мир – вакансии Фото Мир

Рубрика

– выберите рубрику -HR специалисты – Бизнес-тренерыITАвтобизнес – Сервисное обслуживаниеАдминистративный персонал – Водители – КурьерыБанки – Инвестиции – ЛизингБухгалтерия – Налоги – Финансы предприятияГостиницы – Рестораны – КафеГосударственные учреждения – Местное самоуправлениеДизайн – Графика – ФотоЗакупки – СнабжениеКонсалтинг – Аналитика – АудитКультура – Шоу-бизнес – РазвлеченияЛогистика – Таможня – СкладМаркетинг – Реклама – PRМедиа – Издательское делоМедицина – Фармацевтика – ЗдравоохранениеМорские специальностиНаука – Образование – ПереводНедвижимостьНекоммерческие – Общественные организацииОхрана – Безопасность – Силовые структурыПродажи – Клиент-менеджментПроизводство – Инженеры – ТехнологиРабочие специальности – Персонал для домаСельское хозяйство – Агробизнес – Лесное хозяйствоСпорт – Красота – ОздоровлениеСтрахованиеСтроительство – АрхитектураСтуденты – Начало карьеры – Без опытаТелекоммуникации – СвязьТоп-менеджмент – ДиректораТорговляТуризм – ПутешествияЮристы, адвокаты, нотариусы

Регион

– выберите регион -КиевДнепрДонецкЗапорожьеОдессаХарьковЛьвовДругие страныВинницаЖитомирИвано-ФранковскКривой РогКропивницкийЛуганскЛуцкМариупольНиколаевПолтаваРовноСевастопольСимферопольСумыТернопольУжгородХерсонХмельницкийЧеркассыЧерниговЧерновцыАвангардАвдеевкаАкимовкаАлександрияАлександровка, Донецкая обл.

Александровка, Кировоградская обл.Александровка, Одесская обл.АлуштаАлчевскАмвросиевкаАнаньевАндреевкаАндрушевкаАнтоновкаАнтрацитАпостоловоАрбузинкаАрмянскАрцизАскания-НоваАхтыркаБабаиБалаклеяБалтаБаниловБарБарановкаБарвенковоБарышевкаБатятичиБахмачБахмутБахчисарайБаштанкаБезлюдовкаБелая КриницаБелая ЦерковьБелгород-ДнестровскийБелицкоеБеловодскБелогородкаБелогорскБелогорьеБелозеркаБелозёрскоеБелокуракиноБелолуцкБелопольеБеляевкаБердичевБердянскБереговоБерегометБережаныБерезанкаБерезаньБерезнаБерезнеговатоеБерезноБерезовка, Житомирская обл.Березовка, Киевская обл.Березовка, Одесская обл.БерестечкоБеримовцыБериславБершадьБильмакБисковичиБлаговещенскоеБлизнюкиБобринецБобркаБобровицаБогодуховБогородчаныБогуславБойковскоеБолградБолеховБольшая БелозеркаБольшой БуялыкБорзнаБориславБориспольБоровая, Киевская обл.Боровая, Харьковская обл.БородянкаБоромляБортничиБорщевБояркаБратскоеБроварыБродыБрошневБрошнев-ОсадаБрусиловБрянкаБудыБуки, Киевская обл.БуковельБурштынБурыньБускБучаБучачБуштыноБыстрикБышевВалкиВаляваВапняркаВарашВарваВасильевкаВасильковВасильковкаВасильковцыВасищевоВатутиноВеликая Александровка, Киевская обл.

Великая Александровка, Херсонская обл.Великая БагачкаВеликая ДоброньВеликая ДымеркаВеликая ЛепетихаВеликая МихайловкаВеликая НовоселкаВеликая ПисаревкаВеликие КопаниВеликие ЛазыВеликие МостыВеликие СорочинцыВеликий БерезныйВеликий БичковВеликий БурлукВеликий ДальникВеликий КучуровВеликодолинскоеВеликое КолодноВеликосёлкиВербкиВересневоеВертиевкаВерхнеднепровскВерхний РогачикВерховинаВерховцевоВеселиновоВеселоеВижницаВизиркаВилковоВинникиВинницкие ХутораВиноградовВиньковцыВита-ПочтоваяВишневоеВладимир-ВолынскийВладимирецВладимировкаВознесенскВойниловВолновахаВоловецВолодаркаВолочискВолчанскВольногорскВольнянскВорзельВорожбаВороновицаВороньковВорохтаВрадиевкаВыровВысокийВысокопольеВышгородГавриловкаГадячГайворонГайсинГаличГатноеГеническГеническая ГоркаГерцаГлебовкаГлевахаГлобиноГлубокоеГлуховГлыбокаяГнединГниваньГовтвянчикГоголевГолая ПристаньГолованевскГолубовкаГораГореничиГоренкаГоришние ПлавниГорловкаГорностаевкаГорнякГороденкаГородище, Киевская обл.Городище, Черкасская обл.Городище, Черниговская обл.

ГородняГородок, Львовская обл.Городок, Ровненская обл.Городок, Хмельницкая обл.ГороховГостинцовоГостомельГощаГрадижскГребенкаГребёнкиГригоровкаГубинихаГуляйполеГусятинДавыдовДвуречнаяДебальцевоДелятинДемидовкаДеражняДергачиДжанкойДзвонковоеДиканькаДнепрорудноеДобровеличковкаДоброводыДобромильДобропольеДоброславДобротворДовбышДокучаевскДолжанскДолинаДолинскаяДоманевкаДонецДрабовДрагобратДрогобычДружбаДружковкаДружняДубляныДубноДубовоеДубровицаДубровкаДударковДунаевцыДымерЕвпаторияЕланецЕмильчиноЕнакиевоЖашковЖдановкаЖежелевЖелезный ПортЖелтые ВодыЖидачовЖмеринкаЖолкваЖуравноЗаболотовЗаболотьеЗабучьеЗавадаЗаводскоеЗазимьеЗакарпатьеЗалещикиЗаложцыЗаможное, Житомирская обл.Заречное, Варашский р-нЗаряЗаря ТрудаЗаставнаЗатокаЗахарьевкаЗачепиловкаЗбаражЗборовЗвенигородкаЗгуровкаЗдолбуновЗеленодольскЗеньковЗмиевЗнаменкаЗнаменка ВтораяЗолотоношаЗолочев, Львовская обл.Золочев, Харьковская обл.ЗугрэсИваничиИванковИванковичиИвановка, Одесская обл.Ивановка, Херсонская обл.ИвановоИзмаилИзюмИзяславИличанкаИлларионовоИльинцыИнгулецИрклиевИрпеньИршаваИршанскИслам-Терек (Кировское)Ички (Советский)ИчняКагарлыкКадиевкаКазанкаКазатинКаланчакКалиновКалиновка, Броварской р-н, Киевская обл.

Калиновка, Васильковский р-н, Киевская обл.Калиновка, Винницкая обл.Калиновка, Киевская обл.КалитаКалушКаменец-ПодольскийКаменкаКаменка-БугскаяКаменка-ДнепровскаяКаменскоеКамень-КаширскийКаневКарловкаКатеринопольКатюжанкаКаховкаКегичевкаКельменцыКерчьКиверцыКилияКирилловкаКирнасовкаКицманьКлавдиево-ТарасовоКлеваньКлесовКняжичиКобелякиКоблевоКовельКовшаровкаКодымаКозелецКозельщинаКозинКозоваКолкиКоломакКоломыяКомарноКоминтерновскоеКомпанеевкаКонотопКонстантиновкаКопычинцыКорецКоропКоростеньКоростышевКорсунцыКорсунь-ШевченковскийКорюковкаКосмачКосовКостопольКотельваКоцюбинскоеКраковецКраматорскКрасиловКрасиловкаКрасноградКрасноеКраснокутскКраснопавловкаКраснопольеКрасносёлкаКременецКременная, Луганская обл.Кременная, Хмельницкая обл.КременчугКремидовкаКривое ОзероКриничкиКролевецКрыжановкаКрыжопольКрымКрюковщинаКубличКуликовкаКупянскКураховоКурман (Красногвардейское)КутыКучурганЛадыжинЛазурноеЛановцыЛатовкаЛебедёвкаЛебединЛелюховкаЛениноЛескиЛесникиЛетичевЛиман, Донецкая обл.Лиман, Харьковская обл.

ЛиманкаЛиповая ДолинаЛиповецЛипцыЛисичанскЛитинЛозоваяЛокачиЛомачинцыЛохвицаЛубныЛугиныЛужаныЛуковЛутугиноЛысянкаЛюбарЛюбашевкаЛюбешовЛюбомльЛюботинЛюдвищеЛютежМагалаМагдалиновкаМакаровМакеевкаМалая ВискаМалая ДаниловкаМалинМалодолинскоеМалополовецкоеМалые СорочинцыМалый ЛюбеньМамаивцыМангушМаневичиМаньковкаМарганецМарковкаМартусовкаМарьинкаМашевкаМаякиМеджибожМежгорьеМежеваяМелитопольМеловоеМенаМерефаМещанкаМигияМикуличиМикуличинМилаМиргородМирноградМирноеМироновкаМиротинМихайловкаМлиновМлыновоМогилев-ПодольскийМонастырискаМонастырищеМоршинМоспиноМостискаМрияМукачевоМурованоеМурованые КуриловцыМусиевкаМякотыНадворнаяНародичиНедригайловНежинНемешаевоНемировНересницаНетешинНижнегорскийНижние СерогозыНизшая ДубечняНиколаев, Львовская обл.НиколаевкаНиколаевка, Донецкая обл.НикольскоеНикопольНовая АлександровкаНовая БороваяНовая ВодолагаНовая ДофиновкаНовая КаховкаНовая МаячкаНовая ОдессаНовая УшицаНовгородкаНовгород-СеверскийНовоазовскНовоайдарНовоалександровкаНовоалексеевкаНовоархангельскНововолынскНововоронцовкаНовоград-ВолынскийНовогродовкаНоводнестровскНовокалиновоНовомиргородНовомосковскНовониколаевкаНовопсковНовоселицаНовоселки, Киевская обл.

Новоселки, Львовская обл.Новотроицкое, Донецкая обл.Новотроицкое, Херсонская обл.НовоукраинкаНовояворовскНовые БезрадичиНовые БелокоровичиНовые ПетровцыНовые СанжарыНовый БугНовый РоздолНосовкаОбуховОбуховкаОвидиопольОвручОжидовОкныОлевскОлескоОлешкиОлыкаОльшанкаОльшаныОнуфриевкаОпошняОратовОреховОржицаОрловщинаОстерОстрогОсыковоОтынияОчаковОчеретиноПавлоградПавлышПанкаПервомайск, Луганская обл.Первомайск, Николаевская обл.ПервомайскийПервомайскоеПеревальскПерегинскоеПеремышляныПеречинПерещепиноПереяславПереяславскоеПереяслав-ХмельницкийПершотравенскПершотравневоеПесковкаПесочинПесчанкаПетриковкаПетровоПетропавловкаПетропавловская БорщаговкаПеченегиПирновоПирятинПлотычаПобугскоеПогребищеПогребыПодволочискПодворкиПодворноеПодгайцыПодгородноеПодольскПокровПокровкаПокровскПокровскоеПолесскоеПоловоеПологиПолонноеПолянаПоляницаПомошнаяПопаснаяПопельняПочаевПриазовскоеПрилукиПриморскПриморскоеПулиныПустомытыПутивльПутилаПуща-ВодицаПятихаткиРава-РусскаяРадеховРадивиловРадомышльРаздельнаяРаздольноеРакитноеРалевкаРатноРаховРениРепкиРешетиловкаРжищевРовенькиРовноеРогатинРодинскоеРожищеРожнятовРоздолРозовкаРокитноеРоманов, Волынская обл.

Романов, Житомирская обл.РомныРославичиРосохачРубежноеРудкиРудноРужинРясное-РусскоеСавинцыСавраньСакиСамборСаратаСарныСартанаСатановСахновщинаСваляваСватовоСветловодскСветлодарскСветлоеСвятогорскСвятопетровскоеСеверодонецкСеверскСелидовоСеменовка, Полтавская обл.Семеновка, Черниговская обл.СергеевкаСередина-БудаСинельниковоСинякСкадовскСкала-ПодольскаяСкалатСквираСколеСкороходовоСлавскоеСлавутаСлавутичСлавяносербскСлавянскСлобожанское, Днепропетровская обл.Слобожанское, Харьковская обл.СмелаСмолиноСмыгаСнежноеСнигиревкаСновскСнятынСокальСокиряныСокольникиСолдатскоеСоледарСоленоеСолоницевкаСолотвинСолотвиноСорокиноСосницаСосновкаСофиевкаСофиевская БорщаговкаСошниковСребноеСтавищеСтаница ЛуганскаяСтарая ВыжевкаСтарая СиняваСтаробельскСтаробешевоСтароеСтароконстантиновСтарые ПетровцыСтарый МартыновСтарый СамборСтебникСтепановкаСтепногорскСторожинецСтоянкаСтрелковичиСтрыйСтуденикиСудакСудовая ВишняСупруновкаСходницаСчастливоеСчастливцевоСчастьеТаврийскТалалаевкаТальноеТарасовкаТаращаТарутиноТатарбунарыТатаровТеофипольТепликТеплодарТеребовляТересваТерновкаТетиевТимошовкаТлумачТокаревкаТокмакТолстоеТомаковкаТомашпольТорецкТорчинТребуховТроицкое (Довгалевское), Киевская обл.

Троицкое, Луганская обл.Тростянец, Винницкая обл.Тростянец, Сумская обл.ТрускавецТульчинТурбовТурийскТуркаТывровТыннаяТысменицаТютюнникиТячевУгледарУгневУзинУкраинкаУкраинкаУкраинскУманьУсатовоУстиновкаФастовФеневичиФеодосияФонтанкаХарцызскХащеватоеХмельникХодовичиХодоровХодосовкаХоролХоростковХорошевХотинХотовХотяновкаХрестовкаХристиновкаХрустальныйХустХыровЦаричанкаЦуманьЧабаныЧайкиЧаплинкаЧемеровцыЧепелевкаЧепилиевкаЧервоноградЧервоногригоровкаЧернаяЧерневцы, Винницкая обл.ЧерниговкаЧернобаевкаЧернобайЧерноморскЧерноморскоеЧернухиЧерняховЧечельникЧигиринЧижовкаЧистяковоЧкаловскоеЧопЧортковЧубинскоеЧугуевЧудновЧукваЧумакиЧутовоШаргородШахтерскШацкШевченковоШепетовкаШирокоеШиряевоШишакиШосткаШполаШумскЩелкиноЭнергодарЮжноукраинскЮжныйЮринцыЮрковцыЮрьевкаЯворовЯготинЯлта, Донецкая обл.Ялта, КрымЯмполь, Винницкая обл.Ямполь, Сумская обл.Яны Капу (Красноперекопск)ЯремчеЯреськиЯрмолинцыЯсиноватаяЯсиня

Японские роботы успешно приземлились на астероид и прислали фото

23 сентября 2018

Автор фото, JAXA

Два японских миниробота MINERVA-II1A и MINERVA-II1B успешно приземлились на поверхность астероида Рюгу. Оба находятся в хорошем состоянии и передают с астероида фотографии и данные, сообщается на сайте японского агентства аэрокосмических исследований (JAXA).

Роботы отделились от японского космического зонда “Хаябуса-2” 21 сентября. По меньшей мере один из них сейчас движется по поверхности астероида, пишет агентство.

MINERVA-II1 – это первые в мире мобильные исследовательские роботы, которые высадились на поверхность астероида. Каждый робот весит всего один килограмм. Эти роботы впервые смогли автономно передвигаться и делать фотографии на поверхности астероида.

“Я был так тронут тем, что эти маленькие самоходные аппараты успешно исследуют поверхность астероида, потому что мы не смогли этого добиться 13 лет назад. Меня особенно впечатлили изображения, сделанные с близкого расстояния на поверхности астероида”, – сказал руководитель миссии проекта “Хаябуса-2” Макото Йошикава.

Автор фото, JAXA

Підпис до фото,

Минироботы MINERVA-II1A и MINERVA-II1B передвигаются с помощью прыжков

Всего команда зонда “Хаябуса-2” опубликовала три изображения, сделанных роботами. Изображения получились размытыми, так как одно из них робот сделал во время вращения, а другое – в момент прыжка. Кроме того, на них получились цветовые пятна из-за отражения солнечного света.

Автор фото, Twitter/HAYABUSA2@JAXA

Підпис до фото,

Из-за солнечного света на фотографии, сделанной роботом, получились белые пятна

“Хоть я и был разочарован размытым изображением, но тут важно то, что оно было сделано самоходным аппаратом. Более того, фотография, сделанная в момент прыжка робота на поверхность астероида, подтвердила эффективность такого механизма движения”, – сказал ответственный за проект MINERVA-II1 Тетсуо Йошимицу.

Автор фото, JAXA

Підпис до фото,

Робот MINERVA-II1A сделал эту фотографию после отделения от космического корабля. В правом нижнем углу – поверхность астероида Рюгу

В чем заключается миссия “Хаябуса-2”?

Миссия “Хаябуса-2” началась в 2014 году. Ее стоимость составляет $150 млн. Космический зонд “Хаябуса-2” летел к астероиду Рюгу три с половиной года и добрался до него в конце июня.

Задачи зонда – изучить астероид и доставить на Землю образцы пород, из которых он состоит. “Прежде всего, мы очень внимательно изучим рельеф поверхности. Затем выберем место посадки. Именно там будут собраны пробы пород”, – рассказывал руководитель проекта Йошикава.

Автор фото, JAXA, Uni Tokyo & collaborators

Підпис до фото,

Зонд “Хаябуса-2” добрался до астероида Рюгу в конце июня

Диаметр астероида Рюгу составляет около 900 метров, он совершает полный оборот вокруг своей оси за семь с половиной часов. Он находится в 290 млн км от Земли. “Хаябуса-2” проведет на орбите вокруг Рюгу около полутора лет.

Рюгу принадлежит к астероидам класса С, которые считаются относительно примитивными. Это значит, что на его поверхности могут оказаться органические материалы и гидраты. Изучение химического состава Рюгу может помочь ученым понять ранные этапы эволюции Солнечной системы.

Илон Маск анонсировал создание робота-гуманоида Tesla Bot

Илон Маск. Фото EPA-EFE

20 августа, Минск /Корр. БЕЛТА/. Глава американской компании Tesla Илон Маск анонсировал создание робота-гуманоида Tesla Bot, сообщает Deutsche Welle.

Прототип андроида может появиться уже в 2022 году, сообщил Илон Маск на организованном Tesla Дне искусственного интеллекта. Tesla Bot будет выполнять работу, связанную с нейронными сетями и новым суперкомпьютером Dojo.

Высота робота составит около 173 см, вес - 57 кг. Вместо лица у него будет экран, на котором будет отображаться полезная информация. Передвигаться андроид сможет со скоростью 8 км/ч, а его зрение обеспечат камеры для самоуправляющихся автомобилей Tesla.

По словам Илона Маска, Tesla Bot сможет выполнять различные рутинные действия, а в случае необходимости, и сопряженные с определенными рисками задачи. Изобретатель также отметил, что появление робота изменит мировую экономику.-0-

Мобильный манипуляционный робот KUKA youBot

Это малый настольный робот производства немецкой фирмы KUKA Roboter. Именно с него начался проект нового бездатчикового алгоритма, который разрабатывается в Международной лаборатории «Геометрические методы управления и приложения».

В стандартных промышленных роботах программный код является закрытым, то есть недоступным для сторонних разработчиков — в первую очередь из соображений безопасности. У Kuka доступ к коду открыт. Будучи весьма маломощным, он не может навредить человеку, поэтому является удобным объектом для исследования и тестирования новых алгоритмов управления, а также для обучения студентов навыкам работы с реальным оборудованием.

Изначально робот умел только двигаться из точки в точку. Сотрудники лаборатории дописали для него программу планирования траектории движения, чтобы он двигался в пространстве в определенные моменты времени с заданной скоростью. Но главное, что именно Kuka стал первым роботом в лаборатории, в котором удалось реализовать алгоритм бездатчикового управления по силе — взаимодействие с окружающей средой он измеряет по косвенным показателям, в частности, по датчикам тока, которые изначально есть в двигателе любого робота.

Программное обеспечение, написанное для Kuka специалистами из ИТМО, легко переносится и масштабируется для более крупных манипуляционных роботов, так как описана математическая модель в общем виде. Это позволяет на программном уровне внедрять алгоритмы управления по силе в роботов, которые изначально для этого не были предназначены.

За счет программной реализации расширяется круг задач, которые могут решать роботы ― например, контролировать силу своего воздействия при работе с хрупкими предметами. Также решается проблема безопасности: классические роботы не понимают, присутствует рядом с ними человек или нет, и могут легко нанести ему травму — для этого им нужно дополнительные адаптеры. Бездатчиковые алгоритмы же не требуют дополнительных модификаций в самих роботах, что экономит значительные средства конечным потребителям из сектора индустрии.

Сейчас на Kuka тестируются системы технического зрения и распознавания объектов — чтобы робот мог не только самостоятельно взаимодействовать с объектами вокруг себя, но и понимать, что это за объекты, давать им оценку и разделять по категориям.

Перейти к содержанию

владивостокцы посетили «Тусовку роботов» – Новости Владивостока на VL.ru

В воскресенье, 7 февраля, во Владивостоке прошла «Тусовка роботов». В День робототехники тренеры разных клубов города представили свои модели, показали, как собирать и программировать самые простые. Гости мероприятия попробовали управлять подводным роботом и виртуальным квадрокоптером, напечатали детали на 3D-принтере, сыграли в автоматизированный футбол.

Гостей Дня робототехники встречали в 13:00 в мультимедийном историческом парке на Аксаковской, 12. Выставка моделей разместилась на первом этаже. Уже к началу праздника перед столами с роботами собрались очереди. Тренеры рассказывали про модели, учили, как управлять манипуляторами.

На футбольном поле дети учились управлять машинами со специальными клешнями для захвата мяча. Голы модели забивали редко, зато часто сталкивались. Рядом с футболом посетители пробовали с помощью робота поднять пластиковый стаканчик силой мысли. Желающих послать сигнал роботу-руке просили надеть на голову ленту с датчиком, сконцентрироваться, посчитать что-то в уме, вспомнить стихотворение или представить, как рука робота поднимает стакан.

«Это рука, управляемая силой мысли. Из биологии известно, что все наши нервные импульсы – это электрические сигналы, организм их генерирует. Если есть электрический сигнал, то должно быть и магнитное поле. Оказалось, что достаточно одного датчика, чтобы считать примерно 90% волн. Датчик рассчитывает их активность, по блютусу передаётся сигнал в компьютер, который расшифровывает его и посылает по проводу в плату. Плата уже выполняет определённые действия. На такой технологии – нейроинтерфейсе – можно сделать что угодно», – рассказал Данил Шевченко, тренер клуба «Роботрек».

Здесь же гости «Тусовки роботов» знакомились с арфой из семи лазерных струн, каждая из которых имеет свою ноту. Написали имена детей с помощью робота-принтера: аппарат закодирован азбукой Морзе, посмотрели, как работает робот – швейная машинка. Счастливчикам удалось отстоять в очереди и напечатать значок на 3D-принтере. Толпа собралась и у бассейна с подводным роботом. Кто будет управлять моделью следующим, определяли между собой в детской игре «камень-ножницы», чтобы никому не было обидно.

Два робота на выставке получали сигнал к действию с мобильных устройств. Для этого посетители считывали телефонами QR-код и нажимали предлагаемые кнопки. Модели начинали набирать воду в ёмкость, крутить лопасти вентилятора. Была и настоящая «рука робота». Манипулятор с помощью датчиков подключался к руке и повторял движения человека – сжимал пальцы в кулак или расслаблял кисть.

Обновлено 23:56: Центр проектной деятельности ДВФУ представил подводного робота «Сокол тысячелетия» и надводный аппарат «Аквилла». Аппараты можно использовать для наблюдений в реальных условиях.

«Пилот управляет аппаратом через поплавок. Раньше подводный аппарат был ограничен длиной провода, мы кидали его с пирса по длине. Сейчас он ограничен длиной сигнала, который передаёт «поплавок». Мы можем управлять на расстоянии в километры. Модель погружается вглубь около 100 метров и имеет скорость 1 метр в секунду», – рассказал Платон Пряженников, студент Центра проектной деятельности ДВФУ.

«Понравилось участвовать в мастер-классе, где собирали робота из лего и его программировали. Хотя я всё это знаю, но было интересно вспомнить. Порадовало, что много моделей на выставке. Впечатлили подводные роботы от клуба ДВФУ. Хорошо, что представители центров робототехники много рассказывают о своих объектах: для чего они, какие функции выполняет, как это работает. Было полезно узнать, где в действии применяют их для общества», – поделились впечатлениями гости Екатерина с сыном Антоном.

В течение дня прошли мастер-классы, конкурсы, викторины, презентации, уроки от представителей клубов «Как попасть на соревнования по подводной робототехнике?» и «Нейроинтерфейс», гонка роботов по исторической экспозиции «Рюриковичи». Победителей наградили подарками и сертификатами.

робот-распознаватель изображений с пистормами и пи-камерой

Выберите значки

Прежде чем писать программу, вы должны создать новую папку на Raspberry Pi. Эта папка будет содержать вашу программу распознавания изображений, а также все значки, которые вы хотите, чтобы программа идентифицировала.

Пример создания новой папки для нашей программы распознавания иконок:

 sudo mkdir /home/pi/PiStorms/programs/09-IconTracker

Программа, которую мы создадим сегодня, потребует .png, и им понадобится квадратная рамка вокруг них. Ниже приведены примеры значков, которые вы можете использовать. Эти значки используются программами распознавания изображений Polylander. Смотрите видео для получения дополнительной информации.

Пример изображений .png:

Adult.png

circle-arrow-left.png
-right.png», просто повернув изображение)

map-marker-alt. png

Когда программа запустится, она проверит все другие файлы .png, которые находятся в той же папке, что и программа, и эти изображения будут теми, которые программа обучена распознавать. Когда он увидит изображение, программа вернет имя этого значка (например: «adult.png»).

Написание программы распознавания значков

После того, как вы настроили папку со значками, которые хотите идентифицировать, теперь мы можем написать программу Python, которая будет идентифицировать значок и возвращать его имя! Выполните следующие действия, чтобы написать программу.

Во-первых, нам нужно импортировать библиотеки, необходимые для запуска программы PiStorms, а также библиотеки, необходимые для камеры Pi, и некоторый дополнительный код установки:

 из picamera.array import PiRGBArray
из пикамера импорт PiCamera
из PiStorms импортировать PiStorms
импорт cv2
импорт систем, ОС
импортировать imutils
импортировать numpy как np
импортировать argparse, время

импортный осмотр
currentdir = os. path.dirname(os.path.abspath(inspect.getfile(inspect.currentframe()))))
parentdir = os.path.dirname(currentdir)
сис.path.insert (0, родительский каталог)

psm = PiStorms ()

Во-вторых, мы собираемся написать код для функции «обучения». Это проверяет файлы .png, которые находятся в той же папке, что и программа. Затем он берет эти изображения, преобразует их в оттенки серого и преобразует в массив, чтобы сохранить их в форме, которую программа может распознать.
class icontracker:

 обучение = {}
    версия = ''
    # Генерируем словарь изображений и сохраняем его в памяти
    # Каждое изображение 200x200
    защита __init__(сам):
        себя.обучение = self.get_training()
        собственная версия = '1.00'
       
    деф get_training (я):
        путь = текущий каталог
        обучение = {}
        файлы = os.listdir(путь)
        files_png = [i для i в файлах, если i.endswith('.png')]
        напечатать "файлы_png: ", файлы_png
        для файла в files_png :
            imR = cv2. imread (текущий каталог + "/" + файл)
            # выполнить фактическое изменение размера изображения и показать его
            imR = self.preprocess (imR)
            обучение [файл] = imR
           
        return training

Далее мы определим функцию для захвата изображения с камеры Pi.

 # Захватывает одно изображение с камеры и возвращает его в формате PIL
    def get_image (я, камера):
        # read — самый простой способ получить полное изображение из объекта VideoCapture.
        ретвал, ig = camera.read()
        верни меня

Теперь мы можем перейти к нашему коду распознавания изображений. Давайте определим еще несколько функций:

 ######################################### #######################################
    # Сопоставление изображений
    ################################################### ##############################
    Предварительный процесс защиты (я, изображение):
        серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        размытие = cv2. GaussianBlur (серый, (5,5), 5)
        порог = cv2.adaptiveThreshold (размытие, 255, 1, 1, 11, 1)
        возвратный обмолот
  
    определение imgdiff (я, img1, img2):
        
        img1 = cv2.Размытие по Гауссу (img1, (5,5), 5)
        img2 = cv2.Размытие по Гауссу (img2, (5,5), 5)
        разница = cv2.absdiff(img1,img2)
        diff = cv2.Размытие по Гауссу (diff, (5,5), 5)
        флаг, diff = cv2.threshold(diff, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
        вернуть np.sum(diff)

    def find_closest_card (я, обучение, изображение):
        функции = предварительная обработка (изображение)
        вернуть отсортированный (обучение.значения (), ключ = лямбда x: imgdiff (x [1], функции)) [0] [0]

Чтобы узнать, нашли ли мы нашу иконку, робот должен видеть квадратную рамку вокруг изображения. Эта функция увидит, имеет ли значок перед ним квадратную рамку.

 def findSquare(self,frame):
        серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        размытый = cv2.GaussianBlur (серый, (7, 7), 0)
        края = cv2. Canny(размыто, 60, 60)
        # найти контуры на карте ребер
        (цнт, _) = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        # цикл по нашим контурам, чтобы найти шестиугольник
        cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:50]
        screenCnt = Нет
        для с в центах:
            # аппроксимировать контур
            пери = cv2.arcLength(c, True)
            приблизительно = cv2.приблизительноPolyDP(c, 0,004 * пери, True)
            # если наш приближенный контур имеет четыре точки, то
            # можно считать, что мы нашли наш квадрат
            
            если len(приблизительно) >= 4:
                screenCnt = приблизительно
                х, у, ш, ч = cv2.ограничивающий прямоугольник (с)
                cv2.drawContours (изображение, [приблизительно], -1, (0, 0, 255), 1)
                # создаем маску и удаляем остальную часть фона
                маска = np.zeros(image.shape[:2], dtype = "uint8")
                cv2. drawContours (маска, [screenCnt], -1, 255, -1)
                замаскированный = cv2.bitwise_and (изображение, изображение, маска = маска)
                #обрезать замаскированное изображение для сравнения с эталонным изображением
                обрезано = замаскировано[y:y+h,x:x+w]
                # масштабировать изображение, чтобы оно было фиксированного размера в качестве эталонного изображения
                обрезано = cv2.изменить размер (обрезано, (200 200), интерполяция = cv2.INTER_AREA)
                
                возврат обрезанный

Осталось еще две функции. Последние два используются для поиска и идентификации значка:

 def locate_target( self,frame ):
        # найдите квадратное изображение логотипа из нашего изображения
        self.target = self.preprocess (self.findSquare (кадр))
        вернуть self.target

    определение_цели_определения(я,кадр):
        результаты = {}
        для файла в себе.обучение :
            результаты [файл] = self. imgdiff (self.locate_target (кадр), self.training [файл])

        x = min (((e) для e в результатах, если e), key=results.get)
        вернуть х

Теперь пришло время объединить эти функции в единую программу, чтобы мы могли идентифицировать значки! Во-первых, нам нужно инициализировать Pi Camera, настроив разрешение и частоту кадров.

 если __name__ == '__main__':
  
    значок = icontracker()
    значок печати.обучение
    значок печати.версия
    # Теперь мы можем инициализировать объект захвата камеры с помощью файла cv2.Класс видеозахвата.
    # Все, что ему нужно, это индекс порта камеры.
    камера = PiCamera()
    камера.разрешение = (320, 240)
    rawCapture = PiRGBArray (камера, размер = (320, 240))
    камера.частота кадров = 30

Теперь мы будем «наращивать» камеру, которая будет отбрасывать кадры по мере того, как камера устанавливается.

 # Разгон камеры - эти кадры будут отбрасываться и использоваться только для разрешения v4l2
    # для регулировки уровня освещенности, если это необходимо
    '''
    для i в xrange (ramp_frames):
        температура = значок. get_image(камера)
    '''
    я =0
    последний раз = время.время()

Обработка изображения, снятого камерой, чтобы мы могли сравнить его с изображениями из «обучения»:

 для кадра в camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
        # получаем необработанный массив NumPy, представляющий изображение, затем инициализируем метку времени
        # и занятый/незанятый текст
       
        я = я + 1
        изображение = кадр.массив
        серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        напечатать я

        '''
        # найдите квадратное изображение логотипа из нашего изображения
        цель = знач.предварительная обработка (icn.findSquare (изображение))
        cv2.imshow('цель',цель)
        cv2.waitKey(0)
        напечатать «цель», target.shape

        результаты = {}
        для файла в icn.training:
            результаты [файл] = icn.imgdiff (цель, icn.training [файл])

        напечатать мин.(результаты, ключ=results. get)
        '''

Наконец, в последней части программы распознавания изображений мы сохраним имя изображения, которое идентифицировал робот, в переменной с именем «img». Робот напечатает название изображения на экране PiStorms (например: «adult.png»), а также отметку времени. Теперь мы можем запрограммировать случаи, когда робот будет реагировать на идентифицированное изображение.

 img = icon.identify_target(изображение)
        напечатать "идентифицировано:", img

        psm.screen.termPrintAt(7, "count: " + str(i))
        psm.screen.termPrintAt(8, "идентифицировано: " + str(img))
        напечатать 1000*(время.время() - последний раз)
        последний раз = время.время()
        # очищаем поток для подготовки к следующему кадру
        rawCapture.truncate(0)

Программирование реакции робота на значки

Теперь мы можем запрограммировать нашего робота так, чтобы он реагировал на любой распознанный им значок.

Напомним, что на последнем шаге мы завершили часть программы распознавания изображений, сохранив имя идентифицированного изображения в переменной с именем «img». Теперь мы заставим робота считать эту переменную и запрограммировать реакции на основе того, какое изображение будет идентифицировано.

Для этого у нас будет оператор if для каждого изображения, на которое мы хотим, чтобы робот реагировал в этой программе, за которым следует серия команд, которые мы хотим, чтобы робот выполнил после того, как увидит значок.Это должно выглядеть примерно так (не забудьте заменить «image_name.png» на фактическое имя изображения):

 if (img == «image_name.png»):
    # сделай что-нибудь

Вот пример того, как это сделать, взятый непосредственно из программы Polylander «PolylanderIconArrow.py». Эта программа идентифицирует значки со стрелками. Как только значок идентифицирован, Polylander отображает его на экране и рулит в направлении, указанном стрелкой:

 if (img == "circle-arrow-left.png"):
# Повернуть налево:
psm.screen.fillBmp(30, 0, 240, 240, path = currentdir+'/'+"circle-arrow-left.png")
psm.BAM1.setSpeed(100)
                 psm. BAM2.setSpeed(30)

если (img == "circle-arrow-right.png"):
# Поверни направо:
psm.screen.fillBmp(30, 0, 240, 240, path = currentdir+'/'+"circle-arrow-right.png")
psm.BAM1.setSpeed(30)
psm.BAM2.setSpeed(100)

если (img == "circle-arrow-up.png"):
# Ехать вперед:
psm.screen.fillBmp(30, 0, 240, 240, path = currentdir+'/'+"круг-стрелка вверх.png")
psm.BAM1.setSpeed(75)
psm.BAM2.setSpeed(75)

Важно отметить, что если вы не запрограммируете это, камера не будет продолжать захватывать и идентифицировать новые изображения в операторе if, поэтому старайтесь, чтобы они были короткими.

Может быть разумно выбрать случай, когда робот ничего не видит (то есть img = «none.png»). Это будет случай по умолчанию, если значок не обнаружен. Ниже приведен пример из программы Polylander, которая останавливает робота и очищает экран, если изображения не видно:

 if (img == "none.png"):
# Если изображение не найдено, останавливаемся:
                 psm.screen.clearScreen()
psm.BAM1. тормоз()
psm.BAM2.тормоз()

Наконец, последний фрагмент кода очень важен. Этот фрагмент кода закроет программу, если будет нажата кнопка «GO», предоставляя возможность выйти из программы и вернуться в браузер PiStorms. Этот фрагмент кода должен располагаться сразу после всех остальных ваших операторов изображения «если».

 # Выход из программы:
        если (psm.isKeyPressed()):
псм.BBM1.тормоз()
psm.BAM1.тормоз()
                 psm.BAM2.тормоз()
                 psm.screen.clearScreen()
                psm.screen.termPrintAt(9, "Выход в меню")
                время сна (0,5)
                покидать()

Посмотрите программу распознавания изображений в действии на роботизированном танке Polylander, созданном с помощью PiStorms: