Отличное предположение.
Именно так он и выглядит с другого ракурса.

Сборка-разборка 🔩⚙️

#ros2 #робот

⭐️ Приветик! KAFEICHE v1
Зафиксировал проект робо-платформы в Интернетах

📍printable.com : https://www.printables.com/model/1551558-kafeiche-robot

Теперь все доступно для сборки с инструкциями и подробностями.
Пока инструкция еще не достаточна чтобы совсем новички собирали по фидбеку посмотрю, если кто-то реально собирать будет, то расширю инструкцию до уровня собираем "робота для самых маленьких" 🫶

Еще в планах залить на MakerWorld. Может еще куда.
Если будет спрос на перевод, то на русском тоже могу куда-то документы залить.

Отряд гусеничек во славу 3д печати

Врубайте звук 🎵🎵🎵🎵🎵

Алиса на колесиках 🫠

Побаловался немного со сторонним проектом
Поднял у себя локальный сервер TTS (text-to-speech) с AI из проекта:
👉 https://huggingface.co/ResembleAI/chatterbox
Запаковал всё в красивое приложение с GUI.
Результат и скорость очень понравились. Использую теперь его для озвучки языковых карточек голосами Ганвеста и ВВП.

А дальше началось…
Было бы круто, если бы домашний робот общался разными живыми голосами.
🤡 Кейс домашнего шута:
-катается по квартире
-распознаёт объекты (YOLO26)
-периодически высказывается на основе увиденного

Забавно, но работы много для конечного развлечения на пару дней.
В любом случае нужна двусторонняя связь с домашним сервером хотя бы для хорошей генерации голоса.
А если уж делать это, то почему бы не сделать что-то более осознанное? И с DeepSeek...

Если в цепочке будет DeepSeek API, то это уже не шут-гороховый, а вполне полезный инструмент.
В итоге решил начинать со звука, а уже потом — камера. Получается я изобрёл Алису, но на колёсиках. И потенциалом полностью локальной архитектуры. Или например с распределенными ИИ, типа будущей Gonkа братьев, или Кукана Дурова. А пока в основе будут модели с Hugging Face, откуда я взял TTS с которого начал. По голосу и сообразительности должно быть круче Алисы
(хотя не знаю, что с ней стало за последние 3 года). А вот время ответа дольше, оптимизировать до их состояния точно в планах нет. Пайплайн работы со звуком уже готов - выложу, он реально интересный.

А как всё это масштабировать?
▫️есть данные с камеры
▫️потенциал для высоконагруженной серверной обработки
▫️SLAM почти нет - только на одометрии
▫️лазить в ПК на роботе каждый раз неудобно
🍒 Логичнее вынести всё на домашний сервер. Оставить на роботе небольшую автономию на сколько тянет Raspberry Pi, для фильтрации данных и ручного управления.

В итоге идея такая:
что-то вроде Home Assistant для робота

➡️ все данные идут по локальной сети
➡️ сервер модульно обрабатывает их по сценариям
➡️ отправляет либо команды движения, либо аудиофайлы по результату обработки

У меня почти нет опыта с модульными приложениями сейчас.
Но при написании кода через LLM это необходимость, чтобы не выходить за 200-300 строчек кода на модуль.
Очень надеюсь, что Python будет достаточно, и тогда машинка на пульте управлением станет наконец - роботом :)

Примерный процесс обработки звука для невероятного общения с домашним ассистентом.

Завершил работу над созданием управления роботом через VR шлем.
Залил видео на YouTube с тем как это выглядит

Очень много опыта набрался пока это делал
- стриминговая передача видео с низкой задержкой
- управление роботом через web, короче через Интернет =)
- создание приложений в Unity
- создание приложения для android шлема и его установка.
- немного C#

https://youtu.be/eKgXdB7yZ-g?si=y8y9W7k2mSClk5T9

#ros #VR #видео #печать