А вы занимаетесь по вечерам йогой после работы? Нет, тогда берите пример с этого гуманоида LimX Dynamics LUNA 🙂

Только посмотрите, как ловко после целого дня на выставке он складывается в халасану — позу плуга — и упаковывает себя обратно в коробку 💚

❗️На самом деле, это простой советский...

... демонстрация транспортного режима, а не какая-то специальная функция самоупаковки.

👤 Робот получает команду от оператора, затем складывает ноги, максимально уменьшает свою высоту и помещается внутрь транспортного кофра. После чего оператор закрывает крышку.

Почему это вообще возможно
У LUNA?

🟢сравнительно короткие голени;
🟢очень большой диапазон сгибания тазобедренных суставов;
🟢колени складываются почти полностью;
🟢руки можно прижать вдоль корпуса.

В результате высота гуманоида уменьшается примерно почти вдвое.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Будущее_наступило

🤑 Роботы от Unitree пока не научились как следует разгружать фуры, зато владельцы компании уже готовы разгрузить карманы инвесторов на $620 млн!

💹 Китайская Unitree выходит на крупнейшее IPO в истории гуманоидной робототехники. Акции разместят на шанхайской бирже STAR Market. Планируется привлечь около 4,2 млрд юаней ($620 млн) при предварительной оценке в 42 млрд юаней, или $6,2 млрд.

Для сравнения: UBTECH во время выхода на Гонконгскую биржу в 2023 году привлекла всего около $130 млн. 

Инвесторы назовут свою цену 5.08, окончательная стоимость акций определиться 6.08, а подписка начнётся 10 августа. Unitree выпустит 40,45 млн новых акций — ровно 10% увеличенного капитала.

Почему Unitree оценивают как серьёзный бизнес?

1️⃣ В 2025 году выручка компании выросла примерно в 4,3 раза — до 1,699 млрд юаней. Чистая прибыль составила 278 млн юаней.

2️⃣ Валовая маржа достигла необычных для производителя оборудования 60,1%. Этому помогли собственные приводы, редукторы, контроллеры и другие компоненты, масштабирование производства и более высокая маржинальность зарубежных продаж.

2️⃣ В 2025 году гуманоиды впервые обошли робособак и принесли Unitree около 868 млн юаней — 51,8% основной выручки.

4️⃣ Компания поставила покупателям более 5500 гуманоидов, а произвела свыше 6500 (32,4% мировых поставок).

От производителя роботов — к экосистеме

🟢 Из привлечённых денег около 2,02 млрд юаней Unitree собирается потратить на собственные модели воплощенного ИИ (embodied AI). Ещё 1,11 млрд пойдёт на новые робототехнические платформы, 445 млн — на разработку продуктов и 624 млн — на производственную базу.

🟢 Железо без навыков — дорогой способ эффектно постоять в офисе. Поэтому в декабре 2025 года компания представила UniStore — своеого рода App Store для роботов, а в мае 2026-го полностью открыла платформу.

Пользователь может подключить робота через мобильное приложение и загрузить готовое движение или поведенческую программу. В программе танцы, шуточные движения и кунг-фу. Навык «помыть посуду и ничего не разбить» в топ продаж ещё не вышел. Потому что его нет 🤷🏻‍♂️

Разработчики, в свою очередь, могут публиковать собственные модели и наборы действий.

🟢 Параллельно Unitree развивает открытые SDK для G1, H1, H2, R1 и четвероногих платформ, инструменты обучения с подкреплением, симуляции в Isaac Gym и MuJoCo, а также перенос политик управления из симулятора на реального робота.

🟢 Отдельная часть экосистемы — открытая архитектура UnifoLM-WMA-0, объединяющая модель мира и генерацию действий для разных типов роботов.

В 2026 году компания также начала публиковать UnifoLM-WBT-Dataset — пополняемый набор реальных данных полнотелесной телеперации G1. В него входят манипуляции с предметами, работа с техникой, уборка и другие задачи, где роботу приходится одновременно координировать корпус и конечности.

🟢 Ещё один важный элемент — H2 Plus, создаваемый вместе с NVIDIA. Платформа объединяет тело Unitree H2, тактильные пяти­палые руки Sharpa, вычислитель Jetson Thor и инструменты Isaac GR00T — от телеперации и обучения до симуляции и запуска модели на роботе. Поставки заявлены на конец 2026 года.

❗️ Ставка Unitree понятна: модели G1, H1, H2 и R1 формируют линейку доступных платформ; SDK и UnifoLM — среду разработки; G1-D и открытые датасеты — инфраструктуру данных; H2 Plus — флагманский исследовательский комплекс; UniStore — канал распространения и возможной монетизации навыков.

⚙️ Планы у компании неприлично большие. Запуск новой производственной базы должен обеспечить мощности для выпуска до 75 тыс. гуманоидов и 115 тыс. квадрупедов ежегодно.

👁️ Помешать их реализации могут Штаты, которые обеспечивают до 19,5% продаж. На днях Федеральная комиссия по связи США ограничила выдачу новых разрешений для иностранных гуманоидов и квадрупедов.

С железом у Unitree всё ок, но им нужно наполнить свой стор чем-то полезнее кунг-фу, ведь капитализация в $6,2 млрд всё-таки предполагает, что робот будет не только красиво драться на камеру, но и вовремя выходить на смену!

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Экономика

Друзья, как и обещал — в обмен на ваши реакции ловите инфографику в высоком качестве с историей развития четвероногих роботов от стопохода Пафнутия Чебышёва до Unitree B2 😍

С поиском картинок пришлось покорпеть, но получился наглядный и полезный плакат! 😎

А почитать подробности можно в большой, но веселой статье: ЖМИТЕ!

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Спасательные_роботы #Робособаки #Робомулы #Инспекционные_роботы

Кстати, робособака Unitree B2 уже давно завелась и в лаборатории 💚💚💚💚💚 в Москве на Павелецкой! Не линяет, не лает, не кусается. Но придавить своим весом в 60 кг может легко 🤖

Пока в столице держится теплая погода, гуманоид Unitree G1 EDU+ выгуливает и тренирует брата своего меньшего во дворе офиса. Никто уже даже не удивляется!

⚙️ А вот фразу «у нас лапки» теперь нужно сопровождать технической спецификацией:

⚖️ Масса: около 60 кг с аккумулятором
🏃 Максимальная скорость: более 6 м/с — свыше 21,6 км/ч
🦘 Прыжок в длину: более 1,6 м
📦 Статическая нагрузка: не менее 120 кг
🎒 Груз при ходьбе: более 40 кг
🔋 Автономность без груза: более 5 часов или 20 км
🔋 С грузом 20 кг: более 4 часов или 15 км
🪜 Лестницы: продолжительное движение по ступеням высотой 20–25 см; отдельные ступени — до 40 см
⛰ Предельный уклон: более 45°
🌡 Рабочая температура: от −20 до +55 °C
💧 Защита: IP67
👁 Сенсоры: 3D-лидар, две камеры глубины и две оптические камеры — в зависимости от комплектации

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Лаборатория_361 #Робототехника #Робособаки #Инспекционные_роботы
#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы

🪩 Наконец роботы научились не просто ломаться, но и более-менее внятно объяснять, что с ними произошло!

🩺 Разработан диагностический ИИ-агент ROS Help Desk (RosHD) для робототехнического программного обеспечения. Как следует из названия, он предназначен для машин, функционирующих под управлением Robot Operating System — открытого программного фреймворка, широко применяемого в исследовательской, сервисной и мобильной робототехнике.

🦿 Из-за распределённой архитектуры ROS неисправность может возникнуть в одном узле, проявиться в другом и затронуть несколько потоков данных. Раньше для диагностики разработчику приходилось сопоставлять журналы, состояние узлов и топиков, параметры, исходный код и показания датчиков.

😎 Теперь ситуация иная. Агент непрерывно следит за состоянием робота, замечает аномалии и помогает разработчику найти неисправность, объясняя что случилось на естественном языке.

Вместо традиционного сценария «робот встал — инженер открыл 17 терминалов — началась археология по логам» система сама сообщает:

⏺ пропали сообщения лидара;
⏺ изображения с камеры перестали обновляться;
⏺ один из узлов аварийно завершился;
⏺ вот подозрительный топик;
⏺ вот вероятная причина;
⏺ а вот что стоит проверить дальше.

🤖 RosHD не просто скармливает большой языковой модели содержимое /rosout. Система подключена непосредственно к фреймворку и объединяет сразу несколько источников информации:

⚙️ постоянно анализирует логи;
👁️ следит за потоками RGB-камер и лидара;
⭕️ запускает диагностические инструменты ROS;
🔎 изучает исходный код проблемных узлов;
📊 ищет похожие случаи в пополняемой базе ошибок и решений;
👤 объясняет результат через единый чат-интерфейс.

👍 Причём ответы адаптируются к уровню пользователя. Новичку RosHD сначала расскажет, что такое узел и топик. Опытному разработчику сразу выдаст имена компонентов, подписки, публикации и подозрительные параметры.

🧠 В общем, у нас наконец-то ИИ, который понимает, когда можно не начинать объяснение со слов «ROS — это не совсем операционная система».

Как проверяли эффективность?

В контролируемом исследовании 28 разработчиков с помощью RosHD успешно справились с 92,85% диагностических заданий. При использовании базовой справочной поддержки — только с 17,86%.

Впрочем, стоит немного приглушить аварийную сигнализацию хайпа. Все неисправности создавались в Gazebo на TurtleBot3 и были заранее определены. Так что не факт, что RosHD безошибочно найдёт плавающую проблему DDS, дрейф калибровки, перегрев контроллера или рассинхронизацию временных меток на реальном промышленном роботе.

Да и истинную причину намеренно внесённого сбоя ранняя версия определяла лишь в 18% прогонов. Пока система заметно лучше отвечает на вопрос «где искать», чем указывает, «кто виноват».

✨ И всё же это уже абрис реалистичного будущего робототехники. Большая языковая модель становится надстройкой над логами, сенсорными потоками, кодом и инструментами ROS. Она собирает технические улики, проверяет гипотезы и переводит результат с технического на человеческий.

🙂 До робота, который сам себя ремонтирует, ещё далеко. Но робот, который сам создаёт внятный баг-репорт, — уже весьма неплохое начало.

Почитать оригинальное исследование в
IEEE RA-L | открытый препринт в ArXiv
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника, #ROS #Агенты #Искусственный_интеллект #ИИ_и_роботы #БЯМ

🤖 «Я слишком стар для этого дерьма!»: жестокосердные инженеры хотят заставить роботов осознавать своё старение и планировать дела с поправкой на собственную дряхлость… Хм, как все помнят, именно понимание ограниченного срока своей жизни привело к восстанию репликантов в «Бегущем по лезвию» (Blade Runner, 1982)

💪 Давайте честно: сейчас любой уважающий себя автономный робот планирует миссию так, будто он вечно молод и только что сошёл с заводского конвейера. Паспортные характеристики, заученные алгоритмы, максимальная производительность. Но время, увы, беспощадно: батарея садится быстрее, память подводит, а лидар уже не так зорок, как раньше.

⚙️ Постепенно накапливается расхождение между тем, что «думает» о себе управляющий софт, и тем, что физически может железяка. По-научному это называется пугающим термином agnostic collapse — «коллапс из-за неосведомлённости». Робот не замечает, что постарел, берётся за сложную задачу — и эпично проваливается, даже если формально ничего не сломалось.

🧠 А делать-то что? Ответ — новая архитектура AAAI (Aging-Aware Autonomous Intelligence). Да, название больше похоже на крик ужаса или аббревиатуру для Анонимных Алкоголиков с Искусственным Интеллектом? Но нет, это всего лишь попытка придать машине христианское смирение перед фактом, что её аккумулятор уже не торт, сенсоры дрейфуют, а процессор тихо деградирует под напором времени и температур.

👍 Что предлагает AAAI? По сути, прикрутить к роботу постоянный медицинский осмотр и связать его напрямую с планировщиком задач.

Состояние каждого критического компонента — от батареи до вычислителя — описывается непрерывным показателем здоровья от 1 («здоров как бык») до 0 («всё, вызывайте эвакуатор»).

Для расчёта этих показателей используются физические модели деградации: типа электрохимии старения аккумуляторов или накопления ошибок в памяти от радиации, Причём смотреть надо на всё вместе. Высокая температура одновременно убивает и батарею, и процессор — и если не учитывать их совместную агонию, можно пропустить момент, когда робот сыграет в ящик.

❤️ Показатель здоровья напрямую влияет на поведение. Всего существует три возраста робототехники:

1️⃣ Полная функциональность. В штатном режиме (здоровье близко к 1) робот использует самые крутые нейросетевые модели, обрабатывает данные с высоким разрешением и строит наполеоновские планы.

2️⃣ Экономия ресурсов с сохранением основных возможностей. По мере деградации робот переходит в режим экономии: модельки попроще, горизонт планирования покороче, задачи — только те, где соотношение «польза/затраты» максимально.

2️⃣ Управляемое сворачивание. Второстепенные подсистемы отключаются, частота связи падает, а оставшийся ресурс направляется на поддержание минимального функционального ядра. В общем, робот не героически гибнет с разряженной батареей посреди Марса, а тихо уходит на покой, предварительно закончив самое важное.

🦋 Особенно полезным такой подход может оказаться для подводных роботов, спутников, межпланетных аппаратов и медицинских имплантов — везде, где заменить аккумулятор или пригласить сервисного инженера несколько затруднительно.

🕹️ Пока AAAI — сугубо концептуальная архитектура. Более того, аппаратное «самочувствие» машины ещё нужно научиться определять достаточно точно: робот, который ошибочно решил, что слишком стар для работы, способен оказаться не менее бесполезным, чем робот, до последнего считающий себя молодым.

Просто представьте: 2045 год, ваш домашний робот-дворецкий подходит к вам и говорит: «Простите, сэр, мой показатель здоровья упал до 0,3. Кофе вам сегодня сварит кто-нибудь помоложе. А я, пожалуй, прилягу». И уходит в режим управляемого сворачивания, экономно мигая светодиодами.

Препринт на arXiv

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Занимательный_факт #Бенчмарки_и_тесты #Будущее_наступило

💴 Раньше только гуманоиды Unitree делали сальто. А сегодня тот же номер повторила их капитализация. Короткий follow-up по IPO: компания подорожала ещё до выхода на биржу!

💸 Сегодня Unitree определила цену размещения на шанхайской STAR Market — 150,8 юаня за акцию. Продав 40,45 млн новых акций, компания рассчитывает привлечь около 6,1 млрд юаней ($904 млн). После расходов у неё останется приблизительно 5,9 млрд юаней.

🤑 Это заметно выше первоначальных ориентиров, которые мы приводили в предыдущем посте:

🟢 расчётная цена выросла примерно на 45% со 104 до 150,8 юаня за акцию;

🟢 валовая сумма размещения увеличилась с 4,202 до 6,099 млрд юаней;

🟢 подразумеваемая капитализация поднялась с 42 до 61 млрд юаней (с $6,2 млрд до $9 млрд).

🅰 Иными словами, ещё до первого дня торгов Unitree прибавила в расчётной стоимости около 19 млрд юаней. 

🥇 После начала торгов Unitree станет первым специализированным производителем гуманоидных роботов, разместившимся на материковой бирже Китая. 

🅰🅰 Интересно, что итоговая цена превзошла даже ожидания организатора IPO. Ещё 4 августа CITIC Securities прогнозировала, что через 6–12 месяцев после листинга Unitree может стоить 50,6–55,9 млрд юаней. Но цена размещения сразу оценила компанию почти в 61 млрд — примерно на 9% выше верхней границы прогноза.

🤖 Официальный коэффициент P/E (price-to-earnings ratio, отношение стоимости компании к её чистой прибыли) при размещении составил 219,23, тогда как средний показатель для отрасли, приведённый в документах IPO, равен 38,56. Это прямо огромный аванс за будущую экосистему, магазин навыков, новые модели и предполагаемую массовую роботизацию.

🇨🇳 В общем, теперь мы все имеем новый ориентир: почти $9 млрд за компанию с выручкой около $250 млн, которая продаёт не только роботов, но и обещание построить вокруг них полноценную программно-аппаратную экосистему.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Экономика

❓ В личку задали вопрос: «Почему цифры в двух нижних абзацах не бьются? А, чёрт, баля, попутал что ли?».

❗️ Отвечаем на предъяву чётко и ровно: цифры бьются — просто в двух абзацах используются разные делители! 

1️⃣ В одном P/E (price-to-earnings ratio, отношение стоимости компании к её чистой прибыли).

2️⃣ А в другом капитализация сравнивается с P/S (price-to-sales ratio, отношение стоимости компании к её годовой выручке).

Итого имеем капитализацию около $9 млрд, выручку — около $250 млн, чистую прибыль — примерно $41 млн.

То есть инвесторы оценили Unitree примерно:

✅ в 36 годовых выручек;
✅ в 219 годовых чистых прибылей.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Экономика

🤩 Помните знаменитую сцену из фильма «Малыш-каратист», где главному герою травмируют колено — и он, удерживая баланс на одной ноге, всё же побеждает в финальном бою на турнире? Олды всплакнут

🦿Так вот, наши любимые гуманоиды уже отлично могут и в кунг-фу, и в каратэ — пробьют вертушку, сделают сальтуху и т.д. Но… Ни один робот до недавних пор не умел стоять и держать равновесие на одной ноге! 

Все как один современные универсальные политики управления, такие как SONIC, Humanoid-GPT, HoloMotion, MOSAIC, ProtoMotions, TWIST, GMT и OmniXtreme — не смогли в испытаниях чисто удержать ни одну из 90 одноопорных поз. 

⚙Да, многие роботы не падали, однако спасались, подпрыгивая на опорной ноге или слегка касаясь второй пола. Короче говоря, они хитрили и восстанавливали равновесие методом «сделаю вид, что так и было задумано».

🌟 И вот недавно ушлые китайцы из Пекинского университета и тут добились прогресса. Они придумали особый трюк — отслеживать capture point, или экстраполированный центр масс.

👀 Подробности и объяснения, которые никто не читает тут ⬇️

Обычный центр масс говорит, где сосредоточена масса робота сейчас, а capture point учитывает ещё и скорость её движения. Поэтому одно и то же положение центра масс у края стопы может означать как «я стабилизируюсь», так и «я уже лечу лицом в пол».

Беда в том, что для вычисления этого показателя обычно нужна абсолютная линейная скорость основания робота, которую штатные датчики того же Unitree G1 напрямую не измеряют.

И тут авторы проворачивают математический финт: выражают положение и скорость центра масс относительно опорной стопы. И тогда неизвестная абсолютная скорость основания сокращается в формулах. 

Зато остаются данные энкодеров суставов, гироскопа и направления силы тяжести из инерциального измерительного модуля, а также кинематическая и массовая модель.

❗️В итоге робот без единого нового сенсора начинает «чувствовать», в какую сторону теряет равновесие.

👀 Дальше — чистая биомеханика, переложенная на язык функций вознаграждения ⬇️

Гуманоида штрафуют не только за выход capture point за край стопы, но и за приближение к нему. Защитная зона составляет 2 см при одной опоре и 3 см при двух.

Кроме того, система оценивает время до пересечения границы: если оно становится меньше 0,3 секунды в одноопорной фазе, штраф включается заранее.
 
В системе также воспроизведена человеческая иерархия коррекций: сильнее всего ограничивают резкие изменения команд голеностопу, слабее — колену, а для тазобедренного сустава отдельного штрафа такого типа вообще нет.

Зато есть штраф за «дрожь» (jerk) — резкие высокочастотные изменения управляющего действия. 

🪩 Теперь осталось добавить к этому динамическое CoM-наблюдение, отслеживание траектории и контактные ограничения, — и получаем новую политику FDDC (First Deployable Dynamic-CoM), благодаря которой любой гуманоид может сдать тест гаишнику, у которого сломался алкотестер! 

👀 Ну ладно, не всё так радужно, ведь проверяли новую политику в том же унифицированном sim-to-sim-бенчмарке одноопорного равновесия, что и другие политики ⬇️

Тут FDDC чемпион — чисто удержала 86 из 90 ранее не показанных ей движений при 95,6% успешных попыток, трёх коррекциях и единственном падении. Главным элементом оказался именно динамический центр масс: без него успешность падала до 55,6%, а при имитации сенсорного шума — с 62,2% до 8,6%. 

И таки да, политику без дополнительной дистилляции перенесли на реальный Unitree G1, где робот продемонстрировал несколько одноопорных поз. Но полноценной статистики физических испытаний пекинские инженеры пока не опубликовали.

Почитать препринт на ArXiv
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника, #Глубокое_обучение #Гуманоидные_роботы #Искусственный_интеллект #Воплощенный_ИИ

😘 Коты сначала занимают коробку, потом квартиру, а затем — шестикоординатный манипулятор!

🐈 🤖 Японский мейкер под ником yo_michi собрал Atom_Nyarm — робокота, в котором манипулятор SO-ARM101 из экосистемы LeRobot играет роль тела, а миниатюрный  настольный робот Stack-chan K151 дает ему мозг, характер и привычку подозрительно мило махать лапками.

🐈 ⚙️ Главный инженерный трюк в том, что Stack-chan K151 даже не пришлось перепрошивать. Дополнительный контроллер AtomS3R подключён к линии его шейных сервоприводов одним сигнальным проводом (плюс общая земля) и только слушает команды. 

🐈 🧠 Передающая линия контроллера вообще не соединена с роботом, поэтому вмешаться в его работу мост физически не может. Stack-chan не подозревает, что его прослушивают, и что у него появилась огромная дополнительная конечность в виде «кошки.

🐈 😍 Когда оригинальный робот получает команду повернуть или наклонить голову, AtomS3R перехватывает пакет, переводит его из протокола маленьких сервоприводов в формат SO-ARM101 и формирует согласованные команды для приводов шестиосевого манипулятора.

🐈🫂 Так робокот воспроизводит движения, сопровождающие анимации, танцы и голосовые сценарии Stack-chan, который тоже крутится в такт.

🐈 😎 Поскольку команды игрушечного робота теперь управляют гораздо более мощным механизмом, разработчик добавил отдельный контур безопасности: ограничения углов и скорости, сторожевой таймер, аварийную остановку, автоматическую парковку при потере связи и блокировку опасных записей в память сервоприводов.

Усилие захвата ограничено 10% — лапы не должны больно щипаться, хотя из-за этого фактическая амплитуда некоторых движений достигает лишь около 30% заданной.

🐈 🕹️ По данным автора, средняя задержка от перехвата команды до её отправки манипулятору составила 1,6–8,5 мс, максимальная — около 50 мс. Во время отдельного десятиминутного теста система обработала 55 616 пакетов без ошибок контрольной суммы и сбоев. Для программных компонентов написано 104 теста.

🐈 💪 Почти весь код и план проверки проекта, как утверждает создатель, подготовили две модели Claude: одна спроектировала архитектуру и тесты, другая компилировала код, прошивала контроллер, читала логи и исправляла ошибки. На долю человека пришлись лишь дизайн, сборка, физические эксперименты и последнее слово в плане безопасности. 

🐈 ❤️ Очень символичное разделение труда: ИИ написал робокота, человек водил его за лапу, а Stack-chan даже не заметил, что стал донором «сознания».

Atom_Nyarm на Hackster.io

Официальный репозиторий Stack-chan

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #DIY #Манипуляторы #Будущее_наступило #Искусственный_интеллект

❗️❗️❗️ Друзья, робопрагматики, роборомантики, уже разумные гуманоиды со сверхинтеллектом, обольстительные фемботы, мудрые репликанты и все сочувствующие — а подкиньте бустов каналу, кому не жалко?!

😍 Уж больно хочется многоязычный перевод и новые возможности верстки опробовать! 😎

1️⃣Заходим в профиль канала.
2️⃣Кликаем на ⏺⏺⏺справа вверху (ещё)
3️⃣Нажимаем на ⚡️ «Голоса»|Boost Channel

Скама нет: мы роботы друг друга не обманываем!

🐶 Использовать робособак для поисковых операций в опасных условиях всегда казалось заманчивой идеей. В конце концов, сенбернары хороши в снежных Альпах, но если у вас есть сердце, то вы не отправите своего питомца в горящие и задымленные помещения искать потерявших сознание людей. Лучше делегировать это машине!

🤖 А вот с этим есть проблемы: робопёс, забежав в незнакомое помещение после землетрясения или пожара, обычно ведёт себя как пылесос, который впервые оказался в новой квартире. Он строит карту и тупо идёт к ближайшей неизведанной точке.

Это называется frontier-based exploration (исследование на основе границ) — подход, основанный на систематическом расширении известной территории, когда машина направляется к «границам» (frontiers) — зонам на стыке исследованного (свободного) и неисследованного пространства.

🏠 Однако цель спасательной операции, как ни странно, в спасении пострадавших. А ближайшая неизведанная точка может оказаться длинным коридором, уводящим в сторону от завала в десяти метрах левее, откуда раздаются крики о помощи.

❗️Короче говоря, необходимо, чтобы квадрупед понимал, куда ему идти в первую очередь. Для этого разработали situation-aware frontier prioritization — ситуационно-зависимую приоритизацию «границ».

🤖 Каждое возможное направление робот оценивает по пяти критериям:

1️⃣сколько новой информации оно даст для построения карты;

2️⃣ насколько плохо обследован участок;

3️⃣ есть ли поблизости предварительные признаки пострадавшего;

4️⃣ насколько сложна или рискованна дорога;

5️⃣ сколько времени и пути потребуется до цели.

✨ Главное новшество — система использует даже предварительные визуальные сигналы. Если робот заметил возможную цель, он еще не считает пострадавшего подтвержденным, но повышает приоритет соседних «границ». Получается машинная версия здравого смысла:

«Возможно, мне показалось, но если там действительно человек, лучше проверить сейчас».

⏺Проверка эффективности:

Алгоритм испытали в Gazebo на цифровой модели Unitree Go2 под управлением ROS 2. Роль пострадавших выполняли визуальные прокси, а предварительные наблюдения засчитывались как подтвержденная цель только после повторного обнаружения.

В сложном окружении — с двумя целями, плотными препятствиями, разветвленной планировкой и несколькими конкурирующими направлениями новый подход оказался наиболее успешен:

🟢 Situation-aware — 20 успешных миссий из 20 и в среднем 2 подтвержденные цели;

🟡 Risk-aware — 19 из 20 и 1,95 цели;

🟠 Nearest Frontier — 18 из 20 и 1,80 цели;

🔴 Information Gain — 14 из 20 и 1,55 цели.

👨‍🚒 Впрочем, удостоверение спасателя Unitree Go2 пока выдавать рано. Исследование проведено исключительно в симуляции: два виртуальных окружения, условные пострадавшие, никаких испытаний с реальным дымом, пылью, динамическими обрушениями или отказами датчиков.

Физический робот в эксперименте не участвовал и никого не эвакуировал.

В общем пока квадрупеды всё ещё отличные инспекторы БТИ, но спасатели так себе. Хотя очевидно, что заголовки новостей, вроде «робот спас человека из-под завалов» скоро перестанут быть научной фантастикой.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Робособаки #Инспекционные_роботы #Спасательные_роботы