Давайте немного переключимся от беспилотного транспорта к роботам.
В цикле «Детектив Элайдж Бейли и робот Дэниел Оливо» Айзека Азимова робот создан похожим на человека для удобства: вся техника и машины в мире заточены под человеческую анатомию. И правда, эргономичнее создать одного универсального робота, чем встраивать интеллект в каждый утюг. Сейчас, создавая гуманоидов, мы опираемся как раз на эту мысль. Но есть нюанс: весь мир придуман человеком для себя. И там, где анатомия человека несовершенна, мы придумали инструменты, а где-то наши возможности даже избыточны для простых задач.
Вот давайте поразмышляем насчет рук и ног.

🦶Ноги. А действительно ли они нужны роботу, если среда его обитания — помещение с идеально ровным полом без перепадов высот? В таком случае ноги становятся фактором, ограничивающим производительность. Очевидно, что колеса позволят перемещаться по полу быстрее, чем любые, даже отлично спроектированные суставы.

💪Теперь руки. Представим, что робот будет работать в фастфуде: жарить картошку, заворачивать бургеры и переворачивать котлеты. У него классический «рабочий треугольник» на кухне. Человеческие локти способны разгибаться на 180 градусов, а плечи ограничены, поэтому нам приходится поворачивать корпус, чтобы взять что-то за спиной. Но робота можно спроектировать так, чтобы его суставы выгибались в любую сторону (посмотрите на нового Atlas от Boston Dynamics).

🖐И совсем простой пример — пальцы. Зачем роботу мизинец и безымянный палец? Если у него будет достаточная сила сжатия и цепкое покрытие захватов, то трехточечный хват сможет выполнять 99,9% операций.

Вот и получается, что идеальный робот-повар — это тумбочка на колесах со сгибающимися во все стороны «руками» и трехпалым захватом. Голова ему, кстати, совершенно не нужна. Похож ли он на человека? Скорее нет. Эффективнее ли он человека? Скорее да. Может ли такой вариант быть универсальным решением — вряд ли, но нужна ли для конкретных задач универсальность?
Что думаете?
#robot #робот #robothumanoid #humanoid #IsaacAsimov

На днях мне попалась новость про запуск беспилотного поезда в московском метро. Я порадовался: ну, думаю, наконец-то! Сняли все ограничения на запуск технологии под землей, и теперь в одном из самых красивых и точных метро мира появится автономность.

Подача материала, как всегда, помпезная: про «прорывную, уникальную, инновационную технологию, которой нет аналогов», конечно, рассказали. И про софт, разработанный десятками тысяч специалистов, тоже упомянули. В любом случае — «круто, молодцы», подумал я. Почти закрыл страницу, как вдруг взгляд зацепился за скриншот лидарного облака.

Стал рассматривать другие фотографии — и правда: во фронтальной части вагона стоит лидар, а судя по ракурсам, даже два! Верхний похож на RoboSense Bpearl, а нижний, спрятанный под пластиковой защитой, напоминает RS-Helios.

И вот тут у меня начали появляться вопросы.
А зачем лидар в поезде метро? Чтобы что?

Уверен (и искренне надеюсь), что никакой лидарной локализации и, соответственно, высокоточных HD-карт там нет. Вы скажете: «Ну лидар же про детекцию расстояний, ты сам об этом писал». Да, всё так. Но какие у вас агенты и препятствия?

• Другие поезда? Так в метро давно существует система предотвращения столкновений с другими составами «АЛС-АРС».
• Пассажиры на станции? Да камон, даже в статье есть скриншоты с камер, где происходит детекция пассажиров. Станции в московском метро по-настоящему умные и умеют в автоматическом режиме сообщать диспетчеру о падении людей на пути.
• Посторонние предметы, люди или животные в тоннеле? Ну, во-первых, это ЧП, и для таких ситуаций есть отдельный жесткий протокол. А во-вторых, чтобы нейросеть научилась уверенно «видеть» аномалию по лидару, нужно накатать миллионы километров и собрать огромный датасет именно с такими аномалиями.

И вот что получается. По-хорошему, беспилотный поезд в метро должен полагаться на умную инфраструктуру (V2X), которая под землей и так отлично развита, плюс парочку обычных или IR-камер, чтобы делать дабл-чек этой самой инфраструктуры. А дальше в дело вступают простые алгоритмы, которые получают данные от V2X и плавно разгоняют или тормозят поезд.

…или там всё-таки крутится ML Planner?

P.S. Если меня читает кто-нибудь из разработчиков этого поезда — приходите в комментарии! Может, я чего-то сильно не понимаю?

#метро #metro #беспилотник #беспилотыйпоезд

Давайте сравним два беспилотных автомобиля, построенных на базе одной платформы — Hyundai Ioniq 5. Посмотрим, кто как подошел к железу.

1️⃣ Первый кандидат — от AVRIDE.
Сразу видно, что ребята делают беспилотники не в первый раз =) Сенсоры очень эстетично вписаны в дизайн машины:
• 5 лидаров: 1 центральный и 4 по кругу.
• Радары: точное количество непонятно, большинство, вероятно, красиво спрятано в корпус сенсор-бокса. Я смог заметить только один под задним спойлером. Судя по прошлым шпионским снимкам, еще три штуки установлены в самом сенсор-боксе и смотрят вперед, направо и налево.
• Камеры: насчитал 9 штук (7 на крыше под лидаром и 2 в рейлингах крепления). Есть ли камеры под лобовым стеклом (в том самом знаменитом «совке»), я так и не разглядел, но по ощущениям их там нет.

2️⃣ Второй кандидат — от Motional.
В плане интеграции тут у ребят опыта явно поменьше:
• 5 лидаров: 1 центральный и 4 по кругу. Но вот задний лидар они расположили прямо в бампере. Ох, ребята, как много вы еще не знаете про грязь на дорогах =)
• Радары: какое-то безумное количество, я насчитал аж 8 штук (если это, конечно, они). Непонятно зачем. Может, это 4D-радары? Информации мало.
• Камеры: я насчитал минимум 10 штук, но это далеко не всё. Сами Motional заявляют, что на борту установлено свыше 30 различных сенсоров!

В общем, мои симпатии и выбор тут очевидны =) А что скажете вы? Чей подход вам нравится больше?
#motional #avride #selfdrivingcar #Ioniq5 #Hyundai