MasterM

Два года назад на военной выставке в Вашингтоне, округ Колумбия, нам представили интересную концепцию беспилотного летательного аппарата, под названием TACAD, или TACtical Air Delivery. Идея заключалась в том, чтобы использовать планеры, изготовленные из дешевых одноразовых материалов, для доставки значительного количества материалов на большие расстояния. Для запуска этих планеров вам понадобятся более крупные самолеты, но беспилотники смогут доставить сотни килограммов припасов на расстояние более ста километров, и остаться в месте посадки, не нанося удар по финансам на изготовление новых единиц.

Подобно многим концепциям, представленным на выставках, мы не ждали что этот проект сможет реализоваться, но мы рады сообщить, что люди, стоящие за ней, - Logistic Gliders Inc. (LGI), базирующаяся в Диксоне, штат Калифорния. - недавно завершили успешную серию летных испытаний с Корпусом морской пехоты США.

LGI предлагает два различных типа планеров: LG-1K, который может перевозить около 300 кг, и более крупный LG-2K, который может перевозить более 700 кг. Более крупный планер LG-2K тестируется на видео выше; его длина около 4 метров с размахом крыльев 7 метров, дальность полета около 110 км при оптимальной скорости 240 км / ч. Как вы можете увидеть на видео, планер может быть сброшен с вертолета или вытолкнут с грузового самолета, после чего он развернет свои крылья и будет лететь либо автономно, либо с помощью радиоуправления. Беспилотник обладает двумя способами приземления в зависимости от места на приземляемой площадке. Он может либо приземлиться на брюхо, либо выпустить парашют из носовой части, а материал корпуса немного смягчит удар.

Вооруженных сил уже используют несколько различных способов доставки предметов снабжения нуждающимся подразделениям, включая Систему Доставки Контейнеров (СДК) и Объединенную Систему Прецизионных Аэродромов (ОСПА). СДК – в большинстве случаев представляет собой поддон с прикрепленным к нему парашютом, который выкидывается из задней части грузового самолета. Это не очень дорого, но грузовой самолет должен летать непосредственно на территории проведения боевых действий, что иногда может быть проблемой по очевидным причинам. ОСПА, тем временем, также представляет собой поддон с прикрепленным парашютом, но это причудливый автономный управляемый парашют с дальностью 25 км. Однако ОСПА стоит дорого, и вся электроника после приземления должна быть восстановлена и использована повторно, что создает трудности для любого получателя.

Логистические планеры спроектированы так, чтобы быть более доступными, чем СДК, и в то же время предлагают еще большую дальность полета, чем ОСПА, поэтому морские пехотинцы так заинтересованы в этой технологии. Даже меньшая модель LG-1K обладает достаточной грузоподъемностью, чтобы доставлять дневные запасы небольшому отряду морских пехотинцев, и, поскольку с одного грузового воздушного судна можно одновременно запускать несколько планеров, можно пополнять запасы нескольких единиц в разных местах или отправить целую кучу вещей в одно место, распределенных на несколько планеров, без риска для самолета, запускающего планеры.

Главное преимущество этой стратегии поставок, так это то, насколько дешев каждый отдельный планер. Как говорит LGI, каждый планер - «по сути, деревянная коробка». Есть немного электроники и несколько сервоприводов, которые составляют автопилот и пара газовые пружины, которые помогают крыльям раскрыться, но это все. Большая часть планера выполнена из фанеры, устойчивой к атмосферным воздействиям, и в ней используется всего около 400 отдельных деталей, включая все винты. Планер настолько дешевый, потому что он не предназначен для повторного использования - он выполняет одну единственную миссию доставки, которая включает посадку в конце маршрута, припасы удаляются из корпуса, а затем планер оставляется на месте посадки. Кроме того, вы экономите большое количество денег, тем, что не нужно рисковать самолетом, который запускает планер, который стоит огромных денег.

Испытания, которые имели место в течение прошлого года, включали 12 полетов с полноразмерными LG-2K, шесть из которых были сброшены с подвески с вертолета, а шесть - с небольшого грузового самолета. Пять планеров летели автономно, и все они смогли приземлиться. LGI планирует продолжить свои испытания в этом году по контракту с морскими пехотинцами, с загруженными опытными образцами, совершающими испытательные полеты к концу года.

Источник

Знаменитый инженер 19-го века, возможно, был вдохновлен и ранним примером искусственного интеллекта и обмана.

Историю ИИ часто рассказывают, как историю о том, что машины со временем становятся умнее. Что теряется в этих историях, так это человеческий фактор в повествовании, то, как интеллектуальные машины конструируются, обучаются и приводятся в действие человеческим разумом и телом.

В этой серии из шести частей мы исследуем историю человеческого ИИ - как новаторы, мыслители, работники, а иногда и торгаши создавали алгоритмы, которые могут воспроизводить человеческое мышление и поведение (или, по крайней мере, казаться таковыми). Хотя идея суперинтеллектуальных компьютеров, которые не нуждаются в человеческом вмешательстве, может быть увлекательной, реальная история интеллектуальных машин показывает, что наш ИИ так же хорош, как и мы.

Часть 1. Чарльз Бэббидж и турок

В 1770 году при дворе австрийской императрицы Марии Терезии был изобретатель по имени Вольфганг фон Кемпелен который представил шахматную машину. «Турок», так называл свое изобретение Кемпелен, это был автомат в натуральную величину, вырезанным из кленового дерева, одетый в османскую мантию, сидящий за деревянным столом с шахматной доской перед собой.

Кемпелен утверждал, что машина может победить любого члена королевского двора, и один из советников Марии Терезии принял вызов. Кемпелен открыл двери шкафа, чтобы показать механизм, который был похож на часовой механизм, - состоящий из сложной сети рычагов и шестеренок, - а затем вставил ключ в машину и завел его. Автомат ожил, подняв деревянную руку, чтобы переместить первую шахматную фигуру. В течение 30 минут он смог победить советника.

Турок стал сенсацией. В течение следующего десятилетия Кемпелен совершил поездку со своей шахматной машиной по всей Европе, одерживая победы над самыми грозными умами того времени, включая Бенджамина Франклина и Фридриха Великого. После смерти фон Кемпелена в 1804 году турок был приобретен Иоганном Непомуком Майелзелем, немецким студентом и изготовителем инструментов, который продолжил кругосветное путешествие.

Одним человеком, которому была предоставлена возможность увидеть машину вблизи, был Чарльз Бэббидж, знаменитый британский инженер и математик. В 1819 году Бэббидж дважды сыграл с автоматом и проиграл оба матча. По словам Тома Стэндэджа, который написал обширную историю «Турка», Бэббидж подозревал, что автомат был не «умным», а просто вымышленным обманом, скрывающим человека, который каким-то образом контролировал движения «Турка» изнутри.

Бэббидж был прав. Реальность часового механизма «Турка» заключалась в следующем: Кемпелен и Мельзель наняли шахматных мастеров, чтобы они прятались в столе за часовым механизмом. Шахматный мастер мог наблюдать за тем, что происходило на шахматной доске выше, с помощью магнитов, которые обеспечивали зеркальное отображение доски под столом.

Чтобы двигать руку «Турка», скрытый игрок использовал пантограф - систему шкивов, которая синхронизировала движения его руки с деревянным «Турком. В камере, в которой сидел мастер по шахматам, было несколько скользящих панелей и кресло-качалка, которое двигалось по смазанным рельсам, позволяя ему скользить взад-вперед, когда Мельзель открывал «Турка» для демонстрации внутренних механизмом «Турка».

В то время как Бэббидж предполагал такую хитрость, он не нашел времени, чтобы написать разоблачение, как некоторые из его современников. Но его встреча с турком, проникла глубоко в его сознание в последующие годы.

Чарльз Бэббидж разработал «Разностный двигатель № 2» в период между 1847 и 1849 годами, но он не был построен при его жизни. Музей науки в Лондоне в 1999 году собрал версию «Механизма различий № 2» к двухсотлетию со дня рождения Бэббиджа.

Вскоре после этого он начал работу над проектом автоматического механического калькулятора под названием «Механизм различия», который он хотел использовать для создания безошибочных таблиц логарифмов. Его первая конструкция для этой машины, которая весила бы около 4 тонн, требовала около 25 000 металлических деталей. Но он отказался от проекта в 1830-х годах, чтобы начать работу над еще более сложным аппаратом, называемым аналитическим двигателем. Эта машина имела «хранилище» и «мельницу», которые функционировали как память и процессор, а также способность интерпретировать инструкции программирования с помощью перфокарт.

Бэббидж первоначально предполагал, что Аналитический Механизм будет функционировать как обновленная версия Механизма Различий. Но его сотрудник, Ада Лавлейс, понял, что программируемость движка дала ему универсальную функциональность. Она заявила, что машина породит совершенно новый тип «поэтической науки», посредством которого математики будут учить машину, как выполнять задачи, программируя их. Она даже предсказала, что таким образом машина сможет составлять «сложные и научные музыкальные произведения».

Ада Ловелас и Чарльз Бэббидж.

В конечном итоге Бэббидж разделял видение Лавлэса и представлял себе изменяющий мир, который бы предлагал потенциал универсальной машины, которая может сделать гораздо больше, чем просто провести вычисление. Что характерно, его разум вернулся к встрече с «Турком». В 1864 году он написал в своем дневнике о своем желании использовать «механическое записи» для решения совершенно нового рода задач. «После долгих размышлений я выбрал для своего теста устройство, способное успешно играть в игру с чисто интеллектуальными навыками, такими как… шахматы».

Хотя между «Турком» и двигателем Бэббиджа нет никакой технологической связи, возможность искусственного интеллекта, воплощенная в обмане фон Кемпелена, похоже, вдохновила Бэббиджа думать о машинах совершенно по-новому. Как позже сэр Дэвид Брюстер написал сотруднику Babbage: «Те автоматические игрушки, которые когда-то развлекали вульгарных людей, теперь используются для расширения власти и развития цивилизации нашего вида».

Встреча Бэббиджа с «Турком» в самом начале компьютерной истории служит напоминанием о том, что ажиотаж и инновации иногда идут рука об руку. Тем не менее, он также преподает еще один урок: интеллект, приписываемый машинам, почти всегда полагается на то, чтобы сделать умение человека незаметными.

Это первый выпуск серии из шести частей, рассказывающей о широко известной истории ИИ.

Источник

Лаборатория NIMBUS при Университете штата Небраска занимается разработкой уникальных беспилотных летательных аппаратов, которые способны рыть ямы в земле, а затем заполнять эти отверстия датчиками. Если Вам кажется, что это не сложная задача, то Вы ошибаетесь: дрон должен быть в состоянии нести на себе переносную систему для рытья через большие расстояния, найти место для раскопок, приземлиться, убедиться, что то, место, которое он считал подходящим, на самом деле является таковым, выкопать яму и установить датчик, а затем снова взлететь.

В конце прошлого года на IROS ребята из NIMBUS Lab представили документ, в котором подробно описан довольно внушительный квадрокоптер, который может нести шнек со встроенным датчиком и использовать его, чтобы поместить датчик в землю (вы можете посмотреть видео об этом ниже, а в ISER несколько недель спустя они представили другой документ о том, как беспилотник самостоятельно может определить ведет ли они раскопки в благоприятном месте.

Главная проблема таких систем заключается в то что, когда вы спроектируете систему целиком (буровая установка, датчики, компьютеры, которые нужны беспилотнику для автономной работы), будет большое везение если удастся подняться в воздух и благополучно перелететь до места раскопок. Это очень существенно, поскольку весь смысл в том, чтобы отправить беспилотник, для размещения датчиков в местах, в которые человеку очень тяжело попасть. Что бы расширить радиус действия дрона лаборатория NIMBUS придумала один выход: они используют второй дрон и парашют что выглядит как одна из самых причудливых систем развертывания беспилотников, которые я когда-либо видел

Источник

Фермеры обращаются к технологиям для решения ряда насущных проблем, таких как растущая глобальная нехватка продовольствия и рабочей силы. Искусственный интеллект, полевые датчики и аналитика данных являются одними из передовых систем, используемых в этом начинании, но единственной областью, в которой сходятся эти технологии, является робототехника. Сельскохозяйственные роботы, иногда называемые агроботами, рассматриваются как одна из ключевых тенденций, которые окажут сильное влияние на сельское хозяйство в 2019 году.

Например, они помогут фермерам решить проблему сокращения рабочей силы и позволят им работать более эффективно, экономя при этом деньги на рабочей силе. Усовершенствованные роботизированные системы также будут заботиться о растениях и собирать урожай, а также осуществлять сбор данных на фермах, что позволит повысить урожайность. Несколько роботов, которые могут выполнять некоторые из этих операций, уже доступны, так же скоро ожидается появление на рынке много других моделей. Поскольку сельскохозяйственные роботы становятся основным работником на многих фермах, ожидается, что рыночная стоимость этой отрасли к 2022 году достигнет 12,8 млрд. Долларов.

1. Роботы решат проблему нехватки рабочей силы на ферме

Определяющей чертой сельского хозяйства в США является сокращение доступной сельскохозяйственной рабочей силы. Эта проблема подтолкнула к разработке роботов для уборки урожая, таких как роботы Harvest CROO Robotics. Системы, подобные этим, имеют такую рабочую нагрузку равносильную 30 человек.

Возможности этих машин впечатляют, но они вызывают огромное опасение, что роботы заменят любых оставшихся сельскохозяйственных рабочих. Но в этой статье исследователь сельского хозяйства Джонатан Гилл говорит: «Рабочие места уже потеряны. Что мы на самом деле пытаемся сделать, так это повысить уровень квалификации, который будут иметь работники фермы, где они станут управляющими автопарком, контролирующими автономные транспортные средства».

Фермеры также ожидают, что роботы уменьшат заработную плату и другие затраты на рабочую силу, которые составляют около 40% всех затрат на ферму (в США). Ramsay Highlander производит робототехнические системы, которые помогут достичь эту выгоду.

Например, их робот для сбора салата стоит 750 000 долларов, но генеральный директор компании Фрэнк Маконачи заявил, что он окупается в течение первого года. Поскольку для его обслуживания требуется лишь небольшое количество работников.

Эти примеры иллюстрируют, каким образом роботы должны изменить сельское хозяйство в 2019 году и предоставить фермерам недорогую и эффективную замену человеческой рабочей силы. Но потенциальные выгоды от передовых технологий на этом не заканчиваются.

2. Больше растений будет собираться и обслуживаться роботами

Несколько компаний работают над передовыми технологиями, которые смогут выполнять такие задачи, как уход и сборка урожая. Например, робот Fendt Xaver, выход которого ожидается в следующем году, может выполнять такие задачи, как посадка и удобрение кукурузы, а также контроль над популяцией сорняков и разведка.

Компания Vision Robotics, базирующаяся в Сан-Диего, разрабатывает роботов, которые будут выполнять «прореживание», процесс, обеспечивающий достаточное расстояние семян во время посадки, что позволяет растениям расти быстрее.

Роботы должны помочь фермерам, предотвратить потери в 43 миллиарда долларов, вызванные устойчивыми к гербицидам сорняками. Blue River Technology уже продает своего робота See & Spray, позиционируемого как эффективная машина для опрыскивания сорняков. Приобретение этой компании компанией John Deere означает, что фермеры могут ожидать дальнейших улучшений этой роботизированной системы.

Усовершенствованные комбайны, хотя и не являются официально роботами, но помогают фермерам добиться огромной экономии. Например, новая уборочная машина для винограда, произведенная французской фирмой Pellenc, может собирать от 15 до 20 тонн винограда в час, что эквивалентно нагрузке, которую выполняют 30 человек-сборщиков. Комбайн также удаляет большую часть виноградных листьев, обеспечивая фермерам чистые фрукты.

Фермеры могут ожидать, что дополнительные роботизированные комбайны, предназначенные для сбора яблок, клубники и многих других видов фруктов и овощей, будут доступны для сельского хозяйства в 2019 году.

3. Робототехника увеличит урожайность

Чтобы обеспечить роботов сборщиков достаточным количеством растений для сбора урожая, несколько компаний разработали роботов, которые полагаются на анализ данных для увеличения урожайности.

Например, робот TerraSentia, разработанный EarthSense, может автономно перемещаться по полям и измерять различные параметры растений, используя усовершенствованные датчики, сообщая об этом операторам при анализе культур.

В конечном итоге он сможет обнаружить общие заболевания растений. Эти данные будут ценными для ученых, так как они будут знать, какая среда и условия дают лучший урожай. Например, роботы TerraSentia могут выходить в поле, анализировать растения и информировать ученых о том, какие растения самые сильные и здоровые.

4. Фермеры смогут уделять больше времени другим фермерским делам

Фермеры все больше полагаются на роботов, чтобы решить проблему нехватки рабочей силы и удовлетворить растущий спрос на продукты питания. Эти передовые системы позволяют экономить труд и время, а также увеличивать урожайность, доказывая, что технический прогресс пронизывает все части нашей жизни.

Источник

Гуманоидные роботы имеют очень своеобразную походку. Колени согнуты, торс как можно более неподвижен. Даже робот Атлас от Бостон Дайнемикс использует движение полусидя, потому что благодаря изогнутым нога – он может удержится от падения. Подобная походка настолько распространена с роботами-гуманоидами, что стала «нормальной» походкой для роботов, но это совершено не похоже на то, как ходят люди. Мы гуляем с выпрямленными ногами, потому что гораздо легче поддерживать наш вес таким образом. Вы можете попробовать провести на себе эксперимент: согните ноги как «двуногий робот» и попробуйте передвигаться, это быстро вас утомит, потому что всегда нужно держать мышцы ног в напряжении.

В ИЧМП (Институт Человеко-Машинного Познания) робототехники заняты решением этой проблемы, обучая Атласа ходить так же, как мы. Преследую цель, чтобы сделать роботов-гуманоидов более эффективными, более естественная походка могла бы сделать их более универсальными, а также способными ходить по разнообразному ландшафту, так как нынешние роботы, проводят все свое время на приземистости.

Большинство роботов не ходят как человек, потому что согнутые колени дают им намного больше стабильности. С согнутым коленом вы можете либо сгибать его больше, либо выпрямить его, чтобы помогает вашему роботу держать баланс, тогда как прямые ноги означают, что балансирование должно выполняться в основном с помощью лодыжек. Еще одно отличие, которое вы можете заметить, это то, что роботы, как правило, поднимают ноги прямо вверх и снова возвращают их, в то время как Аталас после доработок использует движение «носок», как это делают люди.

Чтобы заставить Атласа пройти путь, ИЧМП разработал новую структуру управления всем телом, а затем настроили контролер на то, чтобы дать роботу возможность продвигаться с прямыми ногами, не требуя при этом, чтобы ноги постоянно воздействовали на землю. Выходя из других движений (например, движения ног робота) без ограничений, естественное поведение походки возникает самостоятельно, подобно движению ноги. Другими словами, ИЧМП не нужно было специально писать под это новый код, это было просто лучшее решение, которое контроллер смог придумать для ходьбы, пытаясь поддерживать ноги в прямом состоянии. Разумеется, кажется многообещающим, что контроллер с меньшими ограничениями привел к более естественной походке, и в реальных испытаниях Атлас мог ходить по разным ландшафтам и даже реагировать на слегка агрессивные толчки с прямыми ногами.

Источник

Когда Microsoft выпустила Kinect, справедливо сказать, что это дало большой шаг в робототехнике. Это позволило получить людям достойное 3Д компьютерное зренье за маленькие деньги. Kinect начали ставить на каждого робота, даже если у робота уже была другая система 3Д-зрения. Но Kinect был игровым сенсором - он не только не был оптимизирован для робототехники, но похоже и Microsoft, не были заинтересованы в поддержке индустрии робототехники, когда Kinect начал устаревать, и у людей начались проблемы с реализацией проектов с Kinect, люди начали смотреть в сторону других решений например, PrimeSense (приобретенное Apple) или датчики Asus Xtion.

Очевидно, что существует большая потребность в высококачественных, высокопроизводительных и доступных 3Д-датчиках, предназначенных для применения в робототехнике, и сегодня, Occipital объявило о выходе своего датчика Structure Core - высокоточной, автономной системы 3Д-восприятия, которая поступит в продажу в начале следующего год с ценником в 400 долларов США.

Как видно из видео выше, есть роботы (Misty II - один из них), уже использующие датчик Structure Core.

Устройство основано на паре инфракрасных камер и высококонтрастном ИК-проекторе, Occipital утверждают, что их проектор не будет оказывать влияния на чьи-либо глаза, но сможет без проблем работать на улице под прямыми солнечными лучами. Камеры синхронизируются с глобальным затвором (в отличие от рулонных затворов), гарантируя, что вы получите хорошие данные даже объектов в движении. Дополнительная RGB-камера предоставит вам изображения RGBD, или вы можете выбрать ультра-широкоугольную камеру с видимым освещением. Там также есть IMU, чтобы включить позиционное отслеживание 6-DoF, и все это подкрепляется новым SDK для создания таких вещей, как облака точек и карты глубины. Вам понадобится соединение USB v3 для правильного использования всего этого, потому что для USB v2 слишком много данных.

Вот подробные спецификация:

Известно, что датчики Structure Core будут поставляться в марте 2019 года по 399 долларов США, но, если вы захотите заполучить их раньше, Вы можете заплатить немного больше за ранний доступ - $ 699 и получите датчик в течение следующих двух недель.

Источник

Как бы сильно нам нравилось писать о четвероногих роботах, всегда было немного сложно понять, как они могут быть коммерчески полезны в ближайшей перспективе. Мы видели некоторые варианты, которые предлагают в Boston Dynamics, которые недавно продемонстрировали как их робот SpotMini проверяет ход строительства здания, но это не та ситуация, когда робот значительно лучше, чем человек.

В сентябре ANYbotics привезла одного из своих промышленных четвероногих роботов ANYmal на оффшорную платформу по распределению электроэнергии в Северном море. Данная платформа находиться на очень удаленном расстоянии, и в основном там ничего особенного не происходит, но по-прежнему требуется, чтобы один или два человека бродили вокруг платформы, проверяя платформу.

Важнейшей задачей для поставщиков энергии является надежная и безопасная эксплуатация их установок, особенно при производстве энергии на шельфе. Автономные мобильные роботы могут предоставить всестороннюю поддержку посредством регулярной и автоматизированной проверки машин и инфраструктуры. В первой экспериментальной установке в мире оператор трансмиссии TenneT протестировал автономного робота ANYmal на одной из крупнейших в мире платформ оффшорного конвертера в Северном море.

На видео показано, почему четвероногий робот, такой как ANYmal, идеально подходит для этого направления. На платформе преобладают плоские, пустые коридоры, есть несколько лестниц и узких пространств, где ноги ANYmal и адаптивная форма являются очень выгодными выгодным. Гуманоидный робот почти наверняка будет биться об препятствия, и хотя гусеничная платформа могла бы быть выгодней, но есть много мелких препятствий, которые ANYmal может просто перешагнуть.

В предоставленном видео, есть несколько ситуаций где у ANYmal возникают проблемы,

Сказав это, есть несколько ситуаций даже в этом демо-видео, где ANYmal не идеален: так как размер робота не большой есть места где роботу трудно считывать некоторые индикаторы. Так же похоже, что некоторые электрические шкафы должны быть открытыми для проверки, так как робот не может открыть их сам. Эти проблемы можно было бы решить без больших проблем с применением минимального редизайна в таких ситуациях, чтобы сделать их немного более дружелюбными к роботам.

Очевидная проблема, которую ANYmal действительно имеет, заключается в том, что робот способен только обнаружить проблему, но не решить её. Таким образом, это все еще не тот случай, чтобы полностью заменить людей, а скорее сделать их уменьшить их работу.

Источник