Работа и лучшие вакансии. Поиск работы и трудоустройство — сервис объявлений OLX.ua Украина

Чигирин Сегодня 16:17 Постоянная работа Полный рабочий день

Киев, Дарницкий Сегодня 16:16 Постоянная работа Полный рабочий день

Будь в курсе Хочешь получать аналогичные вакансии на email? Да, пожалуйста Готово! Настраивай уведомления здесь

Днепр, Новокодакский Сегодня 16:15 Постоянная работа Полный рабочий день

Киев, Шевченковский Сегодня 16:11 Временная работа Неполный рабочий день

Киев, Оболонский Сегодня 16:09 Постоянная работа Полный рабочий день

Александр Петрин — Похождения робота читать онлайн

Петрин Александр

Похождения робота

Александр ПЕТРИН

ПОХОЖДЕНИЯ РОБОТА

Научно-фантастический рассказ

Наука от жизни еще отстает. Не всегда идет в ногу. Такие о ней и пресса частенько отзывы помещает. И сам Як Яклич, домоуправ, такого же мнения придерживается.

С ним недавно история вышла.

Сидел он в своем закутке и никакой особой мороки себе не ждал. Кроме, конечно, текущей: жалобы там, скандалы со стороны жильцов. Тем более жилец пошел грамотный и сам не знает, чего хочет.

И вот открывается дверь и заходит железный человек. Все как у человека, только весь железный. И говорит своим железным голосом: так, мол, и так, направлен из вышестоящей инстанции. И подает бумажку. Як Яклич железного человека не испугался. Он вообще никого не боялся. Кроме, конечно, ОБХСС. Он взял бумажку и прочел, что написано. А там непосредственное начальство пишет своим личным почерком, что податель сего является робот, сконструированный в НИИ, и послан для испытания как слесарь высокой квалификации. А главное, робот имеет способность накапливать опыт.

Як Яклич, конечно, принял с удовольствием, что железный человек направлен не из ОБХСС, а из НИИ, и такое дает ему руководящее указание:

— Ты, друг, вот что. .. Вали, понимаешь, к бригадиру… Петренко по фамилии, поспрошаешь там… Он тебя, понимаешь, в курс введет… А мне некогда, запарка, понимаешь…

А часа через два Як Яклич навел по телефону справку у самого Петренко. Петренко случайно на месте оказался и, конечно, сильно «поддатый» по случаю начала рабочего дня, но деловой разговор вести может.

— Как, понимаешь, железный там у тебя? — такую справку запросил Як Яклич у бригадира, а тот ему вносит в этот вопрос полную ясность:

— Дядь Ваня-то?.. Его ребята дядь Ваней прозвали… Молоток парень! Все с лету схватывает! Не то что Валерка-инженер, при дипломе, а только и знает ушами хлопает… Мы сейчас с роботом магарыч пьем — обмываем в счет будущей получки!..

— Стало быть, неустойчивый он насчет этого самого… зеленого змия? проявил заинтересованность Як Яклич, но Петренко данный факт опроверг:

— В рот не берет! Сидит с нами, а сам ни в одном глазу!.. Да у него и мозгов-то нету — на что ему водка?..

Хотел Як Яклич поставить Петренко на вид за пьянку в рабочее время, да раздумал. Петренку, конечно, этим не испугаешь, чего ему бояться, когда везде текучесть большая, недостача кадров наблюдается. И Як Яклич, конечно, успокоился. И даже позволил себе немножко помечтать. Очень ему понравилось, что наша ответственная промышленность достигла такого небывалого уровня, роботов стала выпускать — и при том непьющих. И в недалеком светлом будущем всех выпивох можно поуволить по разным там статьям и заменить роботами.

Но оказалось, рано он так мечтал. Через пару календарных дней является Розка-паркетчица, отбойная девка, унеси ты мое горе, но надо же, имеет такую претензию:

— Як Яклич! Что же это такое!.. Новенький этот, дядь Ваня… Он вообще-то парень ничего, симпатичный, на артиста Куравлева похож, только матом садит через каждое слово… Девочки есть некоторые, очень смущаются…

— Вас смутишь, понимаешь… — дал Як Яклич на ее жалобу такой ответ. — Вы сами кого хошь смутите… Ну ладно, вали, разберусь…

Як Яклич берет трубку и наводит справку у Петренки. И Петренко хоть под сильной мухой по случаю обеденного перерыва, но дает обоснованное объяснение:

— Это же у робота устройство такое… Робот же послан опыт накапливать! Вот и накапливает опыт… Услыхал — все матерятся, потому что без этого на производстве никак нельзя, давай и он! С практицкой жизнью, значит, столкнулся. А жизнь, она научает… Валерка-инженер на что лопух лопухом, интеллигент, одним словом, а уж стал поругиваться. Правда, плохо у него получается. Несмотря на диплом — слушать противно… А дядь Ваня парень толковый, мигом перенял… Ладно, я с ним потолкую…

Таким образом данный производственный конфликт разрешился, но к концу месяца поступает от жильцов ряд жалоб. Такой уже клиент пошел: грамотный, и все ему нипочем. Потому излагает в своих кляузах: дядь Ваня вымогает взятки, по трояку и более…

Як Яклич удивился: все ж таки человек железный, водки ему не требуется, жены нет — на что ему трояки? Однако Петренко, будучи почти в норме, разъяснил:

— Практицкую жизнь осваивает!. . Практицкая жизнь, она научает! Об взятках и разговору не может быть!.. Вот ежели начальство берет, тогда это будет взятка, а у простых работяг зовется — отблагодарить… Или, по-устарелому, магарыч… По-научному называется — материальный стимул… Без стимула все производство может развалиться!

А лично Як Яклич за роботом ничего не замечал: к работе относится добросовестно, как им прийти на объект — он на месте: сидит с ребятами, козла забивает. По отзывам, он так эту игру освоил, что никто с ним сравниться не может, кроме, конечно, Петренки — у него тринадцатилетний стаж работы по строительству и ремонту. Показали роботу «морского», он и «морского» освоил, а это игра сложная, требует большого умственного развития.

К концу квартала стали такого рода сведения поступать: дядь Ваня свел дружбу с зеленым змием и дефицитный материал налево загоняет. А сам Як Яклич собственными глазами наблюдал: идет робот, спотыкается и под мышкой левую арматуру тащит.

Бригадир Петренко, крепко насадившийся в связи с близким завершением рабочего дня, данный факт подтвердил:

— Освоил, как же! Без этого на производстве никак нельзя!. . Оно так дело было. Раз сели, и он с нами сидит. Просим принять хучь сто грамм, он ни в какую! Обидно нам стало, ухватили мы его за руки, за каждую по три человека, а Васька — он в технике здорово смыслит — открыл ему заглушку на голове и плеснул туда грамм двести… Там химия зашипела, пар пошел, глядим: закосел наш дядь Ваня! Рассуждать принялся, начальство ругать, потом песни запел со всеми… «Арлекину» освоил — слух имеет! Потом еще добавили, разбрелись кто куда, он под забором проспал, даже заржавел малость, потому — дождь шел… Утром мы его керосинчиком начистили, похмелили — порядок! Теперь со всеми нами наравне и даже любит это дело! А то — зачем же тогда жить? Валерка-инженер на что лопух, а уж красненькое начал потягивать…

Як Яклич от принятия мер по этому сигналу воздержался, тем более никаких ЧП не произошло. Хотел с Васьки стружку снять за спаивание молодого кадра, да Ваську не испугаешь: у него и так трудовая книжка уже исписана всякими статьями. Еще обидится — уйдет в другую организацию, куда его давно сманивают.

А тут вскорости робот и на ЧП нарвался: производственную травму получил, потому как во время рабочего дня это произошло.

Читать дальше

Аудиокнига Приключения робота Гоши слушать онлайн

Аудиокнига Приключения робота Гоши произведение Андрея Саломатова. Книгу можно слушать онлайн или скачать. Аудиокнига «Приключения робота Гоши» представлена в mp3 формате.

• 1. Наш необыкновенный Гоша 13:59
• 2. Гошины причуды 8:25
• 3. Возвращение Гоши 9:34
• 4. Гоша и боевые искусства 6:39
• net/wp-content/uploads/2019/03/robot-gosha_5.mp3″ data-artist=»»> 5. Гоша столяр 7:51
• 6. На рыбалке 9:36
• 7. Как Гоша снимал кино 13:13
• 8. Как мы с Гошей играли 12:29
• 9. Гоша влюбился 10:25
• 10. Гоша воздухоплаватель 9:33
• 11. Новый год 11:29
• net/wp-content/uploads/2019/03/robot-gosha_12.mp3″ data-artist=»»> 12. Мы болеем 8:03
• 13. Гошины превращения 7:25

Поделиться с друзьями:

Аудиокнига Приключения робота Гоши, содержание:

Аудиокнига Приключения робота Гоши начинается с главы, из которой слушатель знакомится с домашним роботом, подаренным семье специалистом по контактам с внеземными цивилизациями. У него были такие же недостатки, как у самых обычных людей, а однажды он сбежал и, конечно, по нему скучала вся семья. И только тогда, когда папа заказал робота самой последней модели, в квартиру вошел друг семьи с пропавшим Гошей. Оказалось, что робот пробрался на космический корабль, спрятался, и чуть не устроил межпланетный скандал.

С ним постоянно происходили всякие приключения – он катал на велосипеде своего хозяина, и они врезались в дерево, а потом он заинтересовался боевыми искусствами, и случилось вообще нечто из ряда вон выходящее! С этим роботом вообще соскучиться было просто невозможно – он мастерил табуретки, ходил на рыбалку, снимал кино, а однажды влюбился в робота-девочку, которую купили родители одноклассницы рассказчика.

Аудиокнига онлайн завершается метаморфозами, которые произошли с роботом – его покрасили и он, решив начать новую жизнь, стал вежливым и аккуратным.

Правда, это длилось недолго – в конце концов, он снова превратился в такого же Гошу, каким был раньше.

Посмотреть сайт глазами робота

Посмотреть Код HTML страницы сайта глазами поискового робота онлайн.

В некоторых случаях бывает интересно посмотреть HTML код понравившейся станицы. Например узнать какой .js библиотекой достигнут тот или иной функционал, а может заинтересовали CSS стили оформления и.т.д. Но откравая страницу правой кнопкой мыши мы можем иногда наблюдать сжатый код написанный в одну строчку, ну и разумеется без подсветки кода. Что согласитесь затрудняет поиск заинтересовавшего куска кода. Наш онлайн сервис поможет открыть HTML в удобочитаемом виде с подсветкой и форматированием кода.

* В некоторых случаях ресурс закрыт от просмотра кода сторонними сайтами и тогда мы не сможем Вам показать исходный код.

Глаз робота отличается от пользователя.

Это связано с тем, что некоторые сайты могут отдавать различный контент в зависимости от пользователя или робота.

Например интернет магазин для пользователя может отдаваться различый контент в зависимости от региона проживания.

Метод черной поисковой оптимизации — называется «клоакинг» Термин произошел от английского слова to cloak – маскировать, прятать, скрывать — Сайты, отдающие разный контент пользователям и роботам поисковых систем.

Такие сайты Яндекс и Google относят к некачественным сайтам и объявили за клоакинг жесткие штрафные санкции, от пессимизации до бана.

Ярким примером клоакинга могут служить каталоги ссылок скрывающие прямые ссылки от роботов , но показывающие их простому пользователю, который никак не может понять почему же его сылка не видна в поисковых системах.

Обратите внимание, что к клоакингу не относится показ различного содержание веб-ресурса если пользователь просматривает его как авторизованный (через логин и пароль). Также не имеет отношение к клоакингу просмотр динамических страниц с разными URL переменными например URL = user и URL = bot.

Наш онлайн инструмент для веб-мастера позволяет просмотреть код HTML глазами поискового робота Googlebot и робота Яндекса.

Список HTTP USER AGENT:

Пользователь — Я Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0

Основной робот Яндекса — Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0; +http://yandex.com/bots)

Зеркальщик — робот Яндекса — Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0; MirrorDetector; +http://yandex.com/bots)

Картинки — робот Яндекса — Mozilla/5.0 (compatible; YandexImages/3.0; +http://yandex.com/bots)

Видео — робот Яндекса Mozilla/5.0 (compatible; YandexVideo/3.0; +http://yandex.com/bots)

Вебмастер — робот Яндекса Mozilla/5.0 (compatible; YandexWebmaster/2.0; +http://yandex.com/bots)

Индексатор мультимедийных данных — робот Яндекса Mozilla/5.0 (compatible; YandexMedia/3. 0; +http://yandex.com/bots)

Поиск по блогам — робот Яндекса Mozilla/5.0 (compatible; YandexBlogs/0.99; robot; +http://yandex.com/bots)

APIs-Google — робот Google PIs-Google (+https://developers.google.com/webmasters/APIs-Google.html)

AdSense — робот Google Mediapartners-Google

AdsBot Mobile Web Android — робот Google Mozilla/5.0 (Linux; Android 5.0; SM-G920A) AppleWebKit (KHTML, like Gecko) Chrome Mobile Safari (compatible; AdsBot-Google-Mobile; +http://www.google.com/mobile/adsbot.html)

AdsBot Mobile Web — робот Google Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1 (compatible; AdsBot-Google-Mobile; +http://www.google.com/mobile/adsbot.html)

AdsBot-Google (+http://www.google.com/adsbot.html) AdsBot — робот Google)

Googlebot Images — робот Google Googlebot-Image/1.0

Googlebot News — робот Google Googlebot-News

Googlebot Video — робот Google Googlebot-Video/1. 0

Googlebot — робот Google Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html)

Mobile AdSense — робот Google (compatible; Mediapartners-Google/2.1; +http://www.google.com/bot.html)

Mobile Apps Android — робот Google AdsBot-Google-Mobile-Apps

Просмотр html станицы сайта

Данный инструмент покажет html код страницы с подсветкой синтаксиса кода. Просмотр документов html теперь будет визуально удобочитаемым.

Программа просмотра html документов основана на получении данных с помощью PHP скрипта.

Просмотр html страницы сайта — это первый шаг в изучении программирования веб-документов используя HTML разметки , CSS и JS.

Комментарии — 1

Займы онлайн через робота [предложения от 40 МФО]

Процентная ставка

Сортировать по: 

Сумме

Ставке в день

Сроку

Сортировать по:СуммеСтавке в деньСроку

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 50 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Банковская карта Яндекс. Деньги Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 30 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 2 000 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Банковская карта Способы погашения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Через систему «Золотая Корона»

Условия займа

Сумма

• от 1 500 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Способы получения Банковская карта Банковский счет Способы погашения Банковская карта Банковский счет

Условия займа

Сумма

• от 2 000 до 100 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 15 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Банковская карта Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Банковская карта Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Банковская карта Наличными в офисе Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 5 000 до 50 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Банковская карта Банковский счет Способы погашения Банковская карта Банковский счет

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 100 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 5 000 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Банковская карта Способы погашения Банковская карта Банковский счет Терминалы и кошелек Элекснет

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 100 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 15 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Документы

• Паспорт; СНИЛС

Подтверждение личности

• Фотографии 3-х страниц паспорта

Способы получения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Банковский счет Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 30 000 до 100 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 20 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Способы получения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Наличными через систему «Золотая Корона» Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 100 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Документы

• Паспорт; СНИЛС

Дополнительно Способы получения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Наличными через систему «Золотая Корона» Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 500 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 15 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Способы получения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Банковский счет Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 30 000 ₽

График работы Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Способы получения Банковская карта Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 30 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 30 000 ₽

График работы Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Дополнительно Способы получения Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 30 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Подтверждение личности

• Фотографии 3-х страниц паспорта

Дополнительно Способы получения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Банковский счет Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 5 000 до 30 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Способы получения Банковская карта Способы погашения Банковская карта

Условия займа

Сумма

• от 2 000 до 15 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 7 000 до 30 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 3 500 до 11 000 ₽

График работы

• с 9:00 до 21:00 по МСК

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Документы

• Паспорт; СНИЛС

Дополнительно Способы получения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Банковский счет Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 2 000 до 15 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 100 000 ₽

Условия займа

Сумма

• от 1 000 до 15 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Документы

• Паспорт; СНИЛС

Дополнительно Способы получения Банковская карта Наличными через систему «Контакт» Яндекс. Деньги Способы погашения

Условия займа

Сумма

• от 3 000 до 100 000 ₽

График работы

• Круглосуточно

Время рассмотрения Скорость выплаты

Требования к заемщику

Способы получения Банковская карта Банковский счет Способы погашения Банковская карта Банковский счет Рассылка от Кредитонуса

Информация об акциях МФО и новых предложениях. Полезные статьи и видео

Подписаться

ВТБ расширяет онлайн-консультации клиентов с помощью умного робота

ВТБ запустил чат-бот для пользователей интернет-банка и клиентов сегмента «Привилегия» в мобильном приложении. Ранее сервис был доступен розничным клиентам только в мобильном приложении «ВТБ-Онлайн». Умный робот обрабатывает типовые запросы и оказывает круглосуточную онлайн-поддержку.

С помощью чат-бота в web-версии «ВТБ-Онлайн» клиенты в любое время могут получить всю необходимую информацию по основным вопросам обслуживания: узнать задолженность по кредитной карте, лимит снятия наличных, реквизиты и баланс карты, сумму для полного досрочного погашения кредита и многое другое. В задачи сервиса входит навигация пользователя по интернет-банку.

Чат-бот в мобильном приложении для сегмента «Привилегия» также готовит ответы на часто задаваемые вопросы. Если он не сможет проконсультировать клиента, то переведет его на общение с оператором. Функционал виртуального помощника будет активно развиваться: в дальнейшем он будет проводить более детальные консультации и формировать персональные предложения. В ходе тестирования бета-версии чат-бот уже решил более 9 тысяч клиентских задач и получил 500 максимальных оценок качества.

«Развитие сервисов автоматизированной поддержки — важное направление для ВТБ в процессе цифровизации своих каналов обслуживания. Такие решения показывают высокую эффективность с точки зрения оптимизации нагрузки на сотрудников контакт-центра, а также минимизируют необходимость посещения офисов, в текущей ситуации предлагая более оперативный и безопасный формат обслуживания. За полгода пилотной работы чат-бота в мобильном приложении «ВТБ-Онлайн» им ежемесячно пользуются более 200 тысяч клиентов. Сегодня каждый второй запрос в приложении сможет обрабатываться без привлечения специалистов поддержки, а скорость ответа составит 1-2 секунды», − прокомментировал руководитель департамента цифрового бизнеса – старший вице-президент ВТБ Никита Чугунов.

В мае 2019 года ВТБ запустил чат-бот в мобильном приложении. Уже сейчас он обрабатывает 1,3 тысячи различных вопросов, его автоматизация превышает 50%. Еженедельно умный помощник отвечает на 50 тысяч запросов, получая более 2 тысяч наивысших оценок качества от клиентов.

В создании диалоговых систем ВТБ применят технологии с пониманием естественной речи и машинным обучением, что позволяет определять запрос клиентов по ключевым словам. Для получения консультации клиенту достаточно задать вопрос в окне сообщений, система сама обработает фразу и предоставит оптимальный ответ.

Программируем роботов — бесплатный робосимулятор V-REP. Первые шаги / Хабр

Программирование роботов — это интересно.

Многие наверное видели японских гуманоидных роботов, или французский учебный робот NAO, интересным выглядит проект обучаемого робота-манипулятор Baxter. Промышленные манипуляторы KUKA из Германии — это классика. Кто-то программирует системы конвейерной обработки (фильтрации, сортировки). Дельта роботы. Есть целый пласт — управление квадрокоптером/алгоритмы стабилизации. И конечно же простые трудяги на складе — Line Follower.

Но всё это как правило — не дешевые игрушки, поэтому доступ к роботам есть в специализированных лабораториях или институтах/школах где получили финансирование и есть эти направления. Всем же остальным разработчикам (кому интересна робототехника) — остаётся завистливо смотреть.

Некоторое время назад я вышел на достаточно интересную систему — 3д робосимулятор V-REP, от швейцарской компании Coppelia Robotics.

К своему (приятному) удивлению я обнаружил, что эта система:

• имеет большой функционал (система разрабатывается с марта 2010 года)
• полностью open-source (выложена в открытый доступ в 2013 году)
• кроссплатформенная — windows, mac, linux (работает на Qt)
• имеет API и библиотеки для работы с роботами через C/C++, Python, Java, Lua, Matlab, Octave или Urbi
• бесплатная для некоммерческого использования!

Все объекты, которые программируются в этой системе — «живут» в реальном с точки зрения физических законов мире — есть гравитация, можно захватывать предметы, столкновения, датчики расстояния, видео датчики и т.п.

Поработав некоторое время с этой системой, я решил рассказать про неё читателям хабра.

Да, и на картинке скриншот из V-REP, и модели роботов — которые вы можете программировать, и смотреть поведение, прямо на вашем компьютере.

Установка

Установим на компьютер эту систему, в разделе

Download

:

Видим три варианта: образовательный (EDU), триальный (EVAL), и плеер (player).

Плеер — это программа с помощью которой можно проиграть сцены созданные в полноценной версии (то есть нет возможности редактирования) — бесплатная.

Триальная — это полнофункциональная версия, в которой нет возможности сохранить. Нет лицензионных ограничений.

Образовательный — это полнофункциональный пакет, имеющий лицензионные ограничения, текст лицензии можно прочитать здесь. Суть его в том, что институты, школы, хоббисты — могут использовать бесплатно это программное обеспечение. При том, что использование не коммерческое (а образовательное).

Мы с вами вполне подходим под определение хоббистов (т.к. хотим образовательно по-программировать роботов), поэтому смело скачиваем версию EDU PRO для своей операционной системы.

В данный момент версия 3.2.0, вот прямая ссылка на windows вариант: V-REP_PRO_EDU_V3_2_0_Setup (98 Mb)

Старт

После установки, и старта мы увидим экран:

Здесь мы видим следующие объекты:

— сцена — здесь и происходит всё действо, на данный момент она пуста (есть только пол)
— слева видим блок с библиотекой моделей — сверху папки, и под ней — отображается содержимое выбранной папки (выбраны robots/non-mobile — то есть стационарные роботы — манипуляторы)
— далее отображается иерархия мира

Иерархия включает в себя — корневой объект (мир), в котором находятся все объекты.

В нашем примере это:

Видим источники света, видим объект для реализации пола (а это твердая поверхность, с текстурой), и группу для камер.

Есть главный объект скрипт, контролирующий сцену и всех объектов на ней, и у каждого объекта может быть свой скрипт — внутренние скрипты реализованы на языке Lua.

Вверху и слева мы видим toolbar — меню. Самой главной кнопкой является кнопка Play (Start Simulation) — после которой стартует симуляция сцены:

Сценарий работы следующий:
— мы перетаскиваем с помощью DragAndDrop объекты из библиотеки моделей.
— корректируем их местоположение
— настраиваем скрипты
— стартуем симулятор
— останавливаем симулятор

Попробуем что-нибудь на практике.

Быстрый старт

Попробуем оживить робота.

Для этого выбираем слева папку robots/mobile и в списке выбираем Ansi, захватываем, переносим на сцену и отпускаем, робот появляется на нашей сцене и появляется информация об авторе:

Теперь нажимаем на Start Simulation, и видим движение робота, и можем управлять положение головы, рук (реализовано через Custom User Interface), вот видео:

Далее останавливаем симуляцию:

Скрипт управления

Можем открыть и увидеть код, который научил робота идти (управляет автономным передвижением робота). Для этого на иерархии объектов, напротив модели Asti, дважды кликаем на иконке «файл»:

Вот Lua программа, которая осуществляет движение робота:

Скрипт управления движением робота Asti

if (sim_call_type==sim_childscriptcall_initialization) then 
	asti=simGetObjectHandle("Asti")
	lFoot=simGetObjectHandle("leftFootTarget")
	rFoot=simGetObjectHandle("rightFootTarget")
	lPath=simGetObjectHandle("leftFootPath")
	rPath=simGetObjectHandle("rightFootPath")
	lPathLength=simGetPathLength(lPath)
	rPathLength=simGetPathLength(rPath)
	ui=simGetUIHandle("astiUserInterface")
	simSetUIButtonLabel(ui,0,simGetObjectName(asti).." user interface")
	dist=0
	correction=0.0305
	
	minVal={0,			-- Step size
			0,			-- Walking speed
			-math.pi/2,	-- Neck 1
			-math.pi/8,	-- Neck 2
			-math.pi/2,	-- Left shoulder 1
			0,			-- Left shoulder 2
			-math.pi/2,	-- Left forearm
			-math.pi/2,	-- Right shoulder 1
			0,			-- Right shoulder 2
			-math.pi/2}	-- Right forearm
	rangeVal={	2,			-- Step size
				0.8,		-- Walking speed
				math.pi,	-- Neck 1
				math.pi/4,	-- Neck 2
				math.pi/2,	-- Left shoulder 1
				math.pi/2,	-- Left shoulder 2
				math.pi/2,	-- Left forearm
				math.pi/2,	-- Right shoulder 1
				math.pi/2,	-- Right shoulder 2
				math.pi/2}	-- Right forearm
	uiSliderIDs={3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}

	relativeStepSize=1
	nominalVelocity=0.4
	neckJoints={simGetObjectHandle("neckJoint0"),simGetObjectHandle("neckJoint1")}
	leftArmJoints={simGetObjectHandle("leftArmJoint0"),simGetObjectHandle("leftArmJoint1"),simGetObjectHandle("leftArmJoint2")}
	rightArmJoints={simGetObjectHandle("rightArmJoint0"),simGetObjectHandle("rightArmJoint1"),simGetObjectHandle("rightArmJoint2")}
		
	-- Now apply current values to the user interface:
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[1],(relativeStepSize-minVal[1])*1000/rangeVal[1])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[2],(nominalVelocity-minVal[2])*1000/rangeVal[2])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[3],(simGetJointPosition(neckJoints[1])-minVal[3])*1000/rangeVal[3])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[4],(simGetJointPosition(neckJoints[2])-minVal[4])*1000/rangeVal[4])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[5],(simGetJointPosition(leftArmJoints[1])-minVal[5])*1000/rangeVal[5])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[6],(simGetJointPosition(leftArmJoints[2])-minVal[6])*1000/rangeVal[6])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[7],(simGetJointPosition(leftArmJoints[3])-minVal[7])*1000/rangeVal[7])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[8],(simGetJointPosition(rightArmJoints[1])-minVal[8])*1000/rangeVal[8])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[9],(simGetJointPosition(rightArmJoints[2])-minVal[9])*1000/rangeVal[9])
	simSetUISlider(ui,uiSliderIDs[10],(simGetJointPosition(rightArmJoints[3])-minVal[10])*1000/rangeVal[10])
end 

if (sim_call_type==sim_childscriptcall_cleanup) then 
 
end 

if (sim_call_type==sim_childscriptcall_actuation) then 
	-- Read desired values from the user interface:
	relativeStepSize=minVal[1]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[1])*rangeVal[1]/1000
	nominalVelocity=minVal[2]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[2])*rangeVal[2]/1000
	simSetJointTargetPosition(neckJoints[1],minVal[3]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[3])*rangeVal[3]/1000)
	simSetJointTargetPosition(neckJoints[2],minVal[4]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[4])*rangeVal[4]/1000)
	simSetJointTargetPosition(leftArmJoints[1],minVal[5]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[5])*rangeVal[5]/1000)
	simSetJointTargetPosition(leftArmJoints[2],minVal[6]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[6])*rangeVal[6]/1000)
	simSetJointTargetPosition(leftArmJoints[3],minVal[7]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[7])*rangeVal[7]/1000)
	simSetJointTargetPosition(rightArmJoints[1],minVal[8]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[8])*rangeVal[8]/1000)
	simSetJointTargetPosition(rightArmJoints[2],minVal[9]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[9])*rangeVal[9]/1000)
	simSetJointTargetPosition(rightArmJoints[3],minVal[10]+simGetUISlider(ui,uiSliderIDs[10])*rangeVal[10]/1000)
	
	
	-- Get the desired position and orientation of each foot from the paths (you can also use a table of values for that):
	t=simGetSimulationTimeStep()*nominalVelocity
	dist=dist+t
	lPos=simGetPositionOnPath(lPath,dist/lPathLength)
	lOr=simGetOrientationOnPath(lPath,dist/lPathLength)
	
	p=simGetPathPosition(rPath)
	rPos=simGetPositionOnPath(rPath,(dist+correction)/rPathLength)
	rOr=simGetOrientationOnPath(rPath,(dist+correction)/rPathLength)
	
	
	-- Now we have the desired absolute position and orientation for each foot.
	-- Now transform the absolute position/orientation to position/orientation relative to asimo
	-- Then modulate the movement forward/backward with the desired "step size"
	-- Then transform back into absolute position/orientation:
	astiM=simGetObjectMatrix(asti,-1)
	astiMInverse=simGetInvertedMatrix(astiM)
	
	m=simMultiplyMatrices(astiMInverse,simBuildMatrix(lPos,lOr))
	m[8]=m[8]*relativeStepSize
	m=simMultiplyMatrices(astiM,m)
	lPos={m[4],m[8],m[12]}
	lOr=simGetEulerAnglesFromMatrix(m)
	
	m=simMultiplyMatrices(astiMInverse,simBuildMatrix(rPos,rOr))
	m[8]=m[8]*relativeStepSize	
	m=simMultiplyMatrices(astiM,m)
	rPos={m[4],m[8],m[12]}
	rOr=simGetEulerAnglesFromMatrix(m)
	
	
	-- Finally apply the desired positions/orientations to each foot
	-- We simply apply them to two dummy objects that are then handled
	-- by the IK module to automatically calculate all leg joint desired values
	-- Since the leg joints operate in hybrid mode, the IK calculation results
	-- are then automatically applied as the desired values during dynamics calculation
	simSetObjectPosition(lFoot,-1,lPos)
	simSetObjectOrientation(lFoot,-1,lOr)
	
	simSetObjectPosition(rFoot,-1,rPos)
	simSetObjectOrientation(rFoot,-1,rOr)
	
end 

Другие модели

Вы можете удалить модель — для этого надо её выбрать, и нажать на Del. И можете попробовать посмотреть другие модели в работе, у некоторых есть скрипты для автономной работы.

Мобильные роботы

Стационарные роботы (манипуляторы)

Примеры сцен

Так же есть большое количество примеров (сцен), которые поставляются сразу с программой. Для этого надо выбрать в меню «File/Open scenes» и там перейти в папку: «V-REP3/V-REP_PRO_EDU/scenes».

Вот примеры сцен (файлы с расширением *.ttt):

Файлы сцен-примеров

2IndustrialRobots.ttt
3DoFHolonomicPathPlanning.ttt
6DoFHolonomicPathPlanning.ttt
BarrettHandPickAndPlace.ttt
blobDetectionWithPickAndPlace.ttt
ConstraintSolverExample.ttt
controlTypeExamples.ttt
e-puckDemo.ttt
environmentMapping.ttt
externalIkDemo.ttt
fabricationBlocks.ttt
fastClientServerCommunication.ttt
forwardAndInverseKinematics1.ttt
forwardAndInverseKinematics2.ttt
gearMechanism.ttt
genericDialogDemo.ttt
ghostDemo.ttt
ImageProcessingExample.ttt
inverseKinematicsOf144DofManipulator.ttt
jansenMechanism.ttt
katanaRobotWithCableSimulation.ttt
khepera3.ttt
LineTracer-threaded.ttt
millingMachine.ttt
millingRobot.ttt
motionPlanningAndGraspingDemo.ttt
motionPlanningDemo1.ttt
motionPlanningDemo2.ttt
motionPlanningDemo3.ttt
mouseTestScene.ttt
naturalSelectionAlgo.ttt
NonHolonomicPathPlanning.ttt
objectHandling.ttt
PaintingRobot.ttt
ParallelForwardAndInverseKinematics.ttt
practicalPathPlanningDemo.ttt
proximitySensorDemo.ttt
reflexxesMotionLibraryType4Demo.ttt
robotCollaboration1.ttt
robotCollaboration2.ttt
robotLanguageControl.ttt
rosTopicPublisherAndSubscriber.ttt
SocketAndTubeCommunicationExample.ttt
StripeScanner.ttt
weldingRobot.ttt
wirelessTransmission.ttt
youBotAndHanoiTower.ttt

Ссылки

*

основной сайт V-REP

*

руководство пользователя (на английском)

*

большое количество видео, примеров из V-REP

Чтобы поддержать популяризацию этой интересной системы на русском языке — создана русскоязычная группа по V-REP.

Применение в учебном процессе

На мой взгляд, у V-REP есть хороший потенциал применения в учебных процессах. Если вас интересует применение системы в учебном процессе — в школе, институте, в клубе робототехники и т.п. — то можете

заполнить анкету

. Может быть получиться консолидировать усилия и сделать учебные русскоязычные материалы.

Планы на будущее

Конечно это лишь малая часть возможностей V-REP системы. В следующей публикации на примере рассмотрим создание задачи гоночного симулятора на робо-машинке от первого лица. Рассмотрим API. Создание объектов, настройка сцены и взаимодействие с пользователем.

iRobot запускает симулятор робота, бесплатную онлайн-программу обучения робототехнике

Способность принимать решения автономно — это не только то, что делает роботов полезными, но и то, что делает роботов роботов . Мы ценим роботов за их способность чувствовать, что происходит вокруг них, принимать решения на основе этой информации, а затем предпринимать полезные действия без нашего участия. В прошлом роботизированный процесс принятия решений следовал четко структурированным правилам — если вы чувствуете это, то делайте то. В структурированной среде, такой как фабрики, это работает достаточно хорошо.Но в хаотичных, незнакомых или плохо определенных условиях зависимость от правил делает роботов заведомо плохо справляющимися со всем, что нельзя точно спрогнозировать и спланировать заранее.

RoMan, наряду с многими другими роботами, включая домашних пылесосов , беспилотные летательные аппараты и автономные автомобили, решает проблемы слабоструктурированной среды с помощью искусственных нейронных сетей — вычислительный подход, который слабо имитирует структуру нейронов в биологическом мозге.Около десяти лет назад искусственные нейронные сети начали применяться к широкому спектру полуструктурированных данных, которые раньше было очень трудно интерпретировать компьютерам, выполняющим программирование на основе правил (обычно называемое символическим мышлением). Вместо того, чтобы распознавать конкретные структуры данных, искусственная нейронная сеть способна распознавать шаблоны данных, идентифицируя новые данные, которые похожи (но не идентичны) на данные, с которыми сеть сталкивалась ранее. Действительно, отчасти привлекательность искусственных нейронных сетей заключается в том, что они обучаются на собственном примере, позволяя сети принимать аннотированные данные и изучать свою собственную систему распознавания образов.Для нейронных сетей с несколькими уровнями абстракции этот метод называется глубоким обучением.

Несмотря на то, что люди обычно участвуют в процессе обучения, и хотя искусственные нейронные сети были вдохновлены нейронными сетями в человеческом мозгу, способ распознавания образов в системе глубокого обучения принципиально отличается от того, как люди видят мир. Часто почти невозможно понять взаимосвязь между данными, вводимыми в систему, и интерпретацией данных, которые система выводит.И это различие — непрозрачность «черного ящика» глубокого обучения — представляет собой потенциальную проблему для таких роботов, как RoMan, и для лаборатории армейских исследований.

В хаотических, незнакомых или плохо определенных условиях зависимость от правил делает роботов заведомо плохо справляющимися со всем, что нельзя точно спрогнозировать и спланировать заранее.

Эта непрозрачность означает, что роботов, полагающихся на глубокое обучение, нужно использовать осторожно. Система глубокого обучения хороша в распознавании закономерностей, но ей не хватает понимания мира, которое человек обычно использует для принятия решений, поэтому такие системы лучше всего работают, когда их приложения хорошо определены и имеют узкую область применения.«Когда у вас есть хорошо структурированные входы и выходы, и вы можете заключить свою проблему в такие отношения, я думаю, что глубокое обучение очень хорошо работает», — говорит Том Ховард, который руководит лабораторией робототехники и искусственного интеллекта Университета Рочестера и разработал алгоритмы взаимодействия на естественном языке для RoMan и других наземных роботов. «При программировании интеллектуального робота возникает вопрос, в каком практическом масштабе существуют эти строительные блоки для глубокого обучения?» Ховард объясняет, что когда вы применяете глубокое обучение к проблемам более высокого уровня, количество возможных входных данных становится очень большим, и решение проблем такого масштаба может быть сложной задачей.И потенциальные последствия неожиданного или необъяснимого поведения гораздо более значительны, когда это поведение проявляется в 170-килограммовом двуруком военном роботе.

Спустя пару минут Роман не двинулся с места — он все еще сидит, размышляя о ветке дерева, раскинув руки, как богомол. В течение последних 10 лет альянс Robotics Collaborative Technology Alliance (RCTA) Лаборатории армейских исследований работал с робототехниками из Университета Карнеги-Меллона, Университета штата Флорида, General Dynamics Land Systems, JPL, MIT, QinetiQ North America, Университета Центральной Флориды. , Пенсильванский университет и другие ведущие исследовательские институты для разработки автономных роботов для использования в будущих наземных боевых машинах.RoMan — одна из частей этого процесса.

Задача «расчистить путь», над которой медленно обдумывает RoMan, трудна для робота, потому что задача настолько абстрактна. RoMan должен идентифицировать объекты, которые могут блокировать путь, рассуждать о физических свойствах этих объектов, выяснять, как их захватить и какую технику манипуляции лучше всего применить (например, толкать, тянуть или поднимать), а затем Сделай это. Это много шагов и много неизвестного для робота с ограниченным пониманием мира.

В этом ограниченном понимании роботы ARL начинают отличаться от других роботов, которые полагаются на глубокое обучение, — говорит Итан Стамп, главный научный сотрудник программы AI для маневра и мобильности в ARL. «Армия может быть задействована практически в любой точке мира. У нас нет механизма для сбора данных во всех различных областях, в которых мы могли бы работать. Мы можем быть размещены в каком-то неизвестном лесу на другой стороне world, но ожидается, что мы будем работать так же хорошо, как и на собственном заднем дворе », — говорит он.Большинство систем глубокого обучения надежно работают только в тех областях и средах, в которых они прошли обучение. Даже если домен представляет собой что-то вроде «каждой дороги в Сан-Франциско», с роботом все будет в порядке, потому что это уже собранный набор данных. Но, по словам Стампа, это не вариант для военных. Если армейская система глубокого обучения не работает должным образом, они не могут просто решить проблему путем сбора дополнительных данных.

Роботы ARL также должны хорошо понимать, что они делают.«В стандартном операционном порядке для миссии у вас есть цели, ограничения, параграф о намерениях командира — в основном рассказ о цели миссии — который предоставляет контекстную информацию, которую люди могут интерпретировать, и дает им структуру, когда им нужно чтобы принимать решения и когда им нужно импровизировать », — объясняет Стамп. Другими словами, РоМану может потребоваться быстро расчистить путь, или ему может потребоваться расчистить путь тихо, в зависимости от более широких целей миссии. Это большая просьба даже для самого продвинутого робота.«Я не могу придумать подход, основанный на глубоком обучении, который мог бы работать с такой информацией», — говорит Стамп.

Пока я смотрю, RoMan сбрасывается для второй попытки удаления ветки. Подход ARL к автономности является модульным, в котором глубокое обучение сочетается с другими методами, а робот помогает ARL выяснить, какие задачи подходят для каких методов. В настоящее время RoMan тестирует два разных способа идентификации объектов по данным 3D-датчиков: подход UPenn основан на глубоком обучении, а Carnegie Mellon использует метод, называемый восприятием через поиск, который опирается на более традиционную базу данных 3D-моделей.Восприятие через поиск работает только в том случае, если вы заранее точно знаете, какие объекты ищете, но обучение проходит намного быстрее, поскольку вам нужна только одна модель для каждого объекта. Он также может быть более точным, когда восприятие объекта затруднено — например, если объект частично скрыт или перевернут. ARL тестирует эти стратегии, чтобы определить, какая из них наиболее универсальна и эффективна, позволяя им работать одновременно и конкурировать друг с другом.

Восприятие — это одна из вещей, в которых глубокое обучение стремится преуспеть.«Сообщество компьютерного зрения добилось безумного прогресса в использовании глубокого обучения для этого», — говорит Мэгги Вигнесс , компьютерный ученый из ARL. «Мы добились хороших результатов с некоторыми из этих моделей, которые были обучены в одной среде, обобщенной для новой среды, и мы намерены продолжать использовать глубокое обучение для такого рода задач, потому что это современное состояние».

Модульный подход ARL может сочетать несколько методов таким образом, чтобы максимально использовать их сильные стороны.Например, система восприятия, которая использует зрение на основе глубокого обучения для классификации местности, может работать вместе с автономной системой вождения, основанной на подходе, называемом обучением с обратным подкреплением, где модель может быть быстро создана или уточнена на основе наблюдений людей-солдат. Традиционное обучение с подкреплением оптимизирует решение, основанное на установленных функциях вознаграждения, и часто применяется, когда вы не всегда уверены, как выглядит оптимальное поведение. Это меньше беспокоит армию, которая обычно может предположить, что хорошо обученные люди будут поблизости, чтобы показать роботу, как правильно действовать.«Когда мы запускаем этих роботов, все может измениться очень быстро», — говорит Вигнесс. «Поэтому нам нужна была техника, в которой мы могли бы вмешаться солдата, и с помощью всего лишь нескольких примеров от пользователя в полевых условиях, мы могли бы обновить систему, если нам понадобится новое поведение». По ее словам, метод глубокого обучения потребует «гораздо больше данных и времени».

Глубокое обучение борется не только с проблемами нехватки данных и быстрой адаптацией. Есть также вопросы надежности, объяснимости и безопасности.«Эти вопросы не являются уникальными для военных, — говорит Стамп, — но они особенно важны, когда мы говорим о системах, которые могут включать летальность». Чтобы было ясно, ARL в настоящее время не работает над летальными автономными системами оружия, но лаборатория помогает заложить основу для автономных систем в вооруженных силах США в более широком смысле, что означает рассмотрение способов использования таких систем в будущем.

Требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема.

По словам Стампа, безопасность является очевидным приоритетом, и все же нет четкого способа сделать систему глубокого обучения достоверно безопасной. «Глубокое обучение с ограничениями безопасности — это серьезное исследовательское усилие. Трудно добавить эти ограничения в систему, потому что вы не знаете, откуда взялись ограничения, уже существующие в системе. Поэтому, когда меняется миссия или меняется контекст, с этим трудно справиться. Это даже не вопрос данных, это вопрос архитектуры ». Модульная архитектура ARL, будь то модуль восприятия, использующий глубокое обучение, или автономный модуль вождения, использующий обучение с обратным подкреплением, или что-то еще, может формировать части более широкой автономной системы, которая включает в себя те виды безопасности и адаптируемости, которые требуются военным.Другие модули в системе могут работать на более высоком уровне, используя другие методы, которые более поддаются проверке или объяснению и которые могут вмешаться, чтобы защитить всю систему от неблагоприятного непредсказуемого поведения. «Если появляется другая информация и меняет то, что нам нужно делать, существует иерархия», — говорит Стамп. «Все происходит рационально».

Николас Рой , возглавляющий группу Robust Robotics Group в Массачусетском технологическом институте и называющий себя «в некотором роде подстрекателем» из-за своего скептицизма по поводу некоторых заявлений о силе глубокого обучения, соглашается с робототехниками ARL в том, что Подходы с глубоким обучением часто не могут справиться с проблемами, к которым должна быть готова армия.«Армия всегда входит в новую среду, и противник всегда будет пытаться изменить среду, чтобы тренировочный процесс, через который прошли роботы, просто не соответствовал тому, что они видят», — говорит Рой. «Таким образом, требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема».

Рой, который работал над абстрактными рассуждениями для наземных роботов в рамках RCTA, подчеркивает, что глубокое обучение является полезной технологией в применении к проблемам с четкими функциональными взаимосвязями, но когда вы начинаете смотреть на абстрактные концепции, неясно, является ли глубокое обучение полезным. жизнеспособный подход.«Мне очень интересно узнать, как нейронные сети и глубокое обучение могут быть скомпонованы таким образом, чтобы поддерживать рассуждения более высокого уровня», — говорит Рой. «Я думаю, что все сводится к идее объединения нескольких нейронных сетей низкого уровня для выражения концепций более высокого уровня, и я не верю, что мы пока понимаем, как это сделать». Рой приводит пример использования двух отдельных нейронных сетей: одна для обнаружения объектов, которые являются автомобилями, а другая — для обнаружения объектов красного цвета. Сложнее объединить эти две сети в одну большую сеть, которая обнаруживает красные машины, чем если бы вы использовали систему символических рассуждений, основанную на структурированных правилах с логическими отношениями.«Многие люди работают над этим, но я не видел настоящего успеха, который приводил бы к абстрактным рассуждениям подобного рода».

В обозримом будущем ARL заботится о безопасности и надежности своих автономных систем, удерживая людей как для рассуждений более высокого уровня, так и для случайных советов на низком уровне. Люди могут не всегда быть в курсе событий, но идея состоит в том, что люди и роботы более эффективны, когда работают вместе в команде. По словам Стампа, когда в 2009 году началась последняя фаза программы Robotics Collaborative Technology Alliance, «мы уже много лет прожили в Ираке и Афганистане, где роботы часто использовались в качестве инструментов.Мы пытаемся понять, что мы можем сделать, чтобы превратить роботов от инструментов к тому, чтобы они больше действовали как товарищи по команде в отряде ».

RoMan получает небольшую помощь, когда человек-руководитель указывает область ветви, где хватание может быть наиболее эффективным. Робот не имеет никаких фундаментальных знаний о том, что на самом деле представляет собой ветвь дерева, и это отсутствие знаний о мире (то, что мы считаем здравым смыслом) является фундаментальной проблемой для автономных систем всех видов. Если человек использует наш обширный опыт в небольшом количестве рекомендаций, это может значительно облегчить работу RoMan.И действительно, на этот раз РоМану удается успешно схватить ветку и с шумом протащить ее через комнату.

Превратить робота в хорошего товарища по команде может быть сложно, потому что бывает сложно найти нужную автономию. Слишком мало, и для управления одним роботом потребуется большая часть или все внимание одного человека, что может быть уместно в особых ситуациях, таких как обезвреживание боеприпасов, но в остальном неэффективно. Слишком большая автономия — и у вас начнутся проблемы с доверием, безопасностью и объяснимостью.

«Я думаю, что уровень, который мы здесь ищем, — это чтобы роботы работали на уровне рабочих собак», — объясняет Стамп. «Они точно понимают, что нам нужно, чтобы они делали в ограниченных обстоятельствах, у них есть небольшая гибкость и творческий подход, если они столкнутся с новыми обстоятельствами, но мы не ожидаем, что они будут творчески решать проблемы. И если им понадобится помощь , они нападают на нас «.

RoMan вряд ли обнаружит себя в полевых условиях в ближайшее время, даже в составе команды с людьми.Это во многом исследовательская платформа. Но программное обеспечение, разрабатываемое для RoMan и других роботов в ARL, под названием Adaptive Planner Parameter Learning (APPL) , скорее всего, будет сначала использоваться в автономном вождении, а затем в более сложных роботизированных системах, которые могут включать в себя мобильные манипуляторы, такие как RoMan. APPL сочетает в себе различные методы машинного обучения (включая обучение с обратным подкреплением и глубокое обучение), иерархически организованные под классическими автономными навигационными системами. Это позволяет применять высокоуровневые цели и ограничения поверх низкоуровневого программирования.Люди могут использовать дистанционно управляемые демонстрации, корректирующие вмешательства и оценочную обратную связь, чтобы помочь роботам адаптироваться к новой среде, в то время как роботы могут использовать неконтролируемое обучение с подкреплением для корректировки своих параметров поведения на лету. Результатом является автономная система, которая может пользоваться многими преимуществами машинного обучения, а также обеспечивать безопасность и объяснимость, необходимые армии. С APPL система, основанная на обучении, такая как RoMan, может работать предсказуемым образом даже в условиях неопределенности, прибегая к настройке или демонстрации человеком, если она попадает в среду, которая слишком отличается от той, в которой она обучалась.

Заманчиво посмотреть на быстрый прогресс коммерческих и промышленных автономных систем (автономные автомобили — лишь один из примеров) и задаться вопросом, почему армия, кажется, несколько отстает от современного уровня техники. Но, как Стамп обнаруживает, что вынужден объяснять армейским генералам, когда дело доходит до автономных систем, «существует множество серьезных проблем, но тяжелые проблемы промышленности отличаются от серьезных проблем армии». Армия не может позволить себе роскошь управлять своими роботами в структурированной среде с большим количеством данных, поэтому ARL приложила так много усилий для APPL и сохранения места для людей.В будущем люди, вероятно, останутся ключевой частью автономной структуры, разрабатываемой ARL. «Это то, что мы пытаемся создать с помощью наших робототехнических систем», — говорит Стамп. «Это наш стикер на бампере:« От инструментов к товарищам по команде ». »

Эта статья появится в выпуске печати за октябрь 2021 года как «Deep Learning Goes to Boot Camp ».

Статьи с вашего сайта

Статьи по теме в Интернете

Игры про роботов — Играйте в крутые игры про роботов для детей

Где мужчины терпят поражение, а металл преобладает

Как вы увидите в этих играх с роботами, мужчина или женщина могут сделать очень многое.Мы можем пристегнуться к 80 фунтам снаряжения, маршировать в зону боевых действий и нанести некоторый урон, но один неудачный выстрел — и все готово! Самые умные из нас могут решать сложные задачи в стрессовых ситуациях, но робот может производить молниеносные вычисления, не беспокоясь! (На самом деле, они не могут потеть физически.) Когда дело доходит до боя, нет лучшего инструмента. У робота нет страха и чувства боли. Они могут броситься на поле боя со всеми видами футуристического оружия и убить всех, не моргнув глазом.Они умны, хитры и холодны. Всегда следуют приказам — ну, они почти всегда следуют приказам. Нельзя сказать, что роботы лучше людей, потому что мы создали их, но, черт возьми, с ними весело! Просто взгляните на эту категорию бесплатных онлайн-игр про роботов для детей и поймите, что мы имеем в виду.

Так много игр с роботами, вы можете перепутать провода!

Если это приснится ученым и инженерам сверхсекретной лаборатории, значит, они смогут это сделать.У нас есть роботы, которые обезвреживают бомбы, боевые роботы, роботы, ремонтирующие спутники, и даже роботы, которые могут собирать наши налоги! Мы хотели убедиться, что в этой категории представлены все удивительные вещи, которые могут делать роботы, поэтому мы наполнили ее несколькими названиями разных типов. У нас есть игры-роботы-ниндзя, игры-драки с роботами, игры-роботы-конструкторы и многое, многое другое. В некоторых случаях роботы являются нашими союзниками, то есть они сражаются вместе с нами и помогают нам совершать удивительные новые открытия или строить и ремонтировать вещи.В более мрачных сценариях роботы стали «мошенниками», и человечество должно остановить их, прежде чем они уничтожат всех. Эй, мы никогда не говорили, что это все солнце и радуга!

Безжалостный бой

Хорошо, начнем с одного из любимцев публики. Это не была бы категория игр про роботов без боевых действий металл-по-металлу (или металл-по-человеку). По этой причине мы заполнили эту категорию множеством забавных игр-файтингов с роботами. К несчастью для любого человека, который стоит на их пути, все, что мы можем сделать, может сделать лучше.Благодаря своим сверхмощным поршням и силовым сердечникам они могут бить с силой в десять тысяч фунтов! Не говоря уже о том, что их компьютеры наведения позволяют им попадать в яблочко каждым лазерным выстрелом, который они запускают. Давайте даже не будем приступать к изучению некоторых других видов оружия, которыми оснащены эти штуки. Они супер-умные, так что удачи в попытках использовать стратегию, к которой они еще не подготовились. Человеческого робота довольно сложно победить, так что лучше надейтесь, что он на вашей стороне. В противном случае вам, вероятно, следует найти друга-робота, который поможет вам их уничтожить! В противном случае вы можете отправиться в нашу категорию файтингов и ненадолго отдохнуть от роботов.

Создайте своего собственного робота

Кто сказал, что нужно разбивать робота на куски, чтобы хорошо провести время, играя в бесплатные онлайн-игры с роботами? На самом деле многие люди считают, что такое насилие — пустая трата частей. Если вы предпочитаете разбирать вещи, смотреть, как они работают, и делать потрясающие изобретения, то вы также можете создать робота из этой категории! Правильно, вы отвечаете за разработку, поэтому убедитесь, что вы знаете, что делаете. Когда все будет сказано и сделано, вы будете ремонтировать схемы, тянуть провода, завинчивать болты и испытывать свои чудовищные металлические творения.Нам нравятся эти игры, потому что они сочетают в себе творчество и роботов — две наши любимые вещи! Просто убедитесь, что вы запрограммируете их, чтобы они были хорошими по отношению к людям каждый раз, когда строите робота, хорошо? Мы бы не хотели, чтобы раса роботов-изгоев пытается, знаете ли, истребить все человечество, не так ли?

Игры с роботами для детей и не только

Одна из замечательных особенностей роботов — это то, что они имеют множество применений. В наших играх с роботами для детей они могут помочь игрокам решать сложные головоломки и набирать дополнительные очки.Дети также могут использовать эту категорию, чтобы узнать больше о строительстве и ремонте вещей. Внутри они найдут огромный выбор забавных и полезных игр с роботами, которые поощряют творчество, решение проблем и самовыражение. Именно по этой причине и создаются роботы в реальной жизни, не так ли? Помимо помощи в решении задач, они помогают нам больше узнать о себе и окружающем мире. Ах, как сильно мы любим роботов — они такие крутые и так хорошо умеют делать массу вещей! Кто сказал, что помогать детям учиться и получать удовольствие не может быть одним из них? Чтобы узнать больше о том, как это делают игры с роботами, просто ознакомьтесь с этой категорией и убедитесь в этом сами.

Хотите еще больше действий?

Неважно, насколько хороши роботы, всегда найдутся вещи, требующие человеческого прикосновения. В таком случае вы всегда можете перейти в нашу категорию экшн-игр и попробовать свои силы в одном из множества напряженных и увлекательных испытаний. Бегите, прыгайте, стреляйте и пробивайте себе дорогу из (или в) опасности как герой, которому нечего терять. Исследуйте красивые и опасные миры, спасая других и себя от опасности. Будь то человек или машина в нашей категории игр-файтингов с роботами, вы получите массу удовольствия, попав в беду!

Интернет-обучение роботов Pepper

Сегодня PEPPER вместе с NAO является одним из ведущих роботов-гуманоидов, используемых в исследованиях и образовании во всем мире.

Робототехника — это самая быстрорастущая и передовая технология, используемая в образовании и исследованиях. Гуманоидный робот PEPPER — идеальная платформа для обучения концепциям науки, технологий, инженерии и математики (STEM) на всех уровнях.

Используя платформу PEPPER, преподаватели и исследователи остаются в курсе основных технических и коммерческих достижений в программировании и прикладных исследованиях. Использование PEPPER гарантирует студентам лучшую карьеру и готовность к поступлению в колледж!

Pepper был разработан, чтобы сделать его взаимодействие с людьми максимально естественным и интуитивным.

Слух и разговор Взаимодействие и интерпретация эмоций были бы невозможны без 4 направленных микрофонов, расположенных на голове Пеппер. Они позволяют ему определять, откуда доносятся звуки, и определять ваше положение, а также позволяют ему определять эмоции, передаваемые вашим голосом.

Seeing Pepper может работать в сложных условиях благодаря своей 3D-камере и 2 камерам HD, которые позволяют ему определять движения и распознавать эмоции на лицах его собеседников.Если вы счастливы, Пеппер разделит вашу радость, а если вам грустно, Пеппер утешит вас.

Подключение Подключенный напрямую к Интернету, Pepper может держать вас в курсе последних новостей, прогноза погоды или даже помочь вам найти рецепт! Не стесняйтесь поговорить с ним на любую тему по вашему выбору.

Таблетка Пеппер использует свой планшет, чтобы помочь вам сделать выбор, а также выразить свои эмоции.

Двигатель эмоций Воспринимая и анализируя свои эмоции, а также узнавая вас, Пеппер может адаптировать свое отношение к вашему как можно точнее.Этот постоянный диалог между восприятием, адаптацией, обучением и выбором является результатом того, что известно как двигатель эмоций.

Контроль и балансировка Благодаря своей системе предотвращения столкновений Pepper обнаруживает как людей, так и препятствия, чтобы снизить риск неожиданных столкновений. Пеппер также может сохранять равновесие, что не дает ему упасть, если кто-то его опрокинет.

Движение и автономность Вы будете поражены гибкостью и плавностью движений Пеппер! Его 3 разнонаправленных колеса позволяют ему свободно перемещаться на 360 ° с максимальной скоростью 3 км / ч.Не менее 20 двигателей (голова, руки, спина) с большой точностью контролируют его движения. Наконец, Pepper оснащен литий-ионным аккумулятором большой емкости, что дает ему примерно 12 часов автономной работы.

High Definition Vision Pepper оснащен двумя камерами с высоким разрешением, а также 3D-камерой, позволяющей ему эффективно понимать свое окружение. Изображения обрабатываются программным обеспечением для распознавания форм, способным распознавать лица и объекты.

Интерпретация эмоций Pepper может похвастаться новейшими технологиями, что означает, что он может определять ваши эмоции по вашему голосу, а также по выражению вашего лица.Пеппер реагирует соответственно и рад, если вы счастливы, или делает все возможное, чтобы утешить вас, если вам грустно. Помимо лиц, Пеппер также может узнавать людей по голосам. Благодаря своим 4 направленным микрофонам и громкоговорителям Пеппер может определять местонахождение источника звука и в ответ вступать в разговор.

Сеть датчиков Пеппер обладает многочисленными датчиками: двумя ультразвуковыми передатчиками и приемниками, шестью лазерными датчиками и тремя датчиками препятствий, размещенными в его ногах.Эти датчики предоставляют ему информацию о расстоянии до ближайших объектов (диапазон 3 метра) в дополнение к его трем камерам (две камеры RGB и одна камера 3D, помещенная в его голову). Другой датчик внутри аккумулятора показывает уровень заряда, а также температуру. У Пеппера также есть тактильные сенсоры в руках, которые используются, когда он играет в игры или для социального взаимодействия.

Связь с миром Для автономного доступа в Интернет Pepper оснащен беспроводной связью 802.11а / б / г / н.

Добро пожаловать в сообщество Сообщество разработчиков в Японии и во всем мире придумывает и разрабатывает новый контент для Pepper. Библиотека приложений для этого нового типа компаньонов растет и развивается каждый день.

Технические характеристики робота Pepper

Расширенный пакет программного обеспечения включает полный SDK и API на Java, C ++, C # (.N et), Matlab и Python. Каждый робот стандартно поставляется с Choregraphe, отмеченным наградами программным обеспечением, которое упрощает программирование робота с помощью интерфейса перетаскивания, который упрощает программирование как для новых, так и для опытных пользователей.В программный пакет входит расширенное программное обеспечение для моделирования на основе Webots.

игр с роботами — играйте в игры с роботами на CrazyGames

роботов можно использовать буквально для чего угодно, а в браузерных играх они могут быть просто потрясающими. Некоторые игры с роботами позволяют вам создать собственное механизированное чудовище и оснастить его смертоносным оружием. Другие игры с роботами позволяют вам работать на разных уровнях платформы и использовать особые способности роботов.

• Super Mechs, например, игра-конструктор роботов.В этой игре вы должны создать машину разрушения и модернизировать ее оружие и детали, чтобы вы могли сражаться с другими роботами.
• С другой стороны, Tricky Rick 2 — это забавная игра-платформер с роботами, в которой вы должны решать различные головоломки и использовать разные объекты для прохождения каждого уровня.
• Raze — еще одна удивительная игра про роботов. Этот шутер с боковой полосой прокрутки является абсолютной классикой и имеет 3 версии.

Это всего лишь три из наших игр про роботов, почему бы не посмотреть, в какие еще игры про роботов мы можем поиграть!

---

FAQ

Какие игры про роботов самые популярные?

1. Штурмовые боты
2. Королевский симулятор автокатастроф
3. CyberDino: тираннозавр против роботов
4. Робот.Начало
5. Stickman Prison: Counter Assault
6. Raze
7. Super Robo — Adventure
8. Reach the Core
9. Warbot.io
10. Robot Dog City Simulator

В какие игры про роботов можно играть на мобильных телефонах и планшетах?

1. CyberDino: T-Rex vs Robots
2. Reach the Core
3. Robot.Start
4. Robot Police Iron Panther
5. Epic Robot Tournament

Что такое игры с роботами?

Игры с роботами — это игры, в которых есть роботы.Они варьируются по тематике от платформеров с боковой прокруткой до игр .io, но большинство из них — это игры в жанре экшн с искусственными конструкциями, призванными имитировать жизнь.

---

Мы собрали 45 лучших бесплатных онлайн игр про роботов. Эти игры включают браузерные игры для вашего компьютера и мобильных устройств, а также приложения для телефонов и планшетов Android и iOS. Они включают в себя новые игры для роботов, такие как Robot.Start, и лучшие игры для роботов, такие как Assault Bots, Car Crash Simulator Royale и CyberDino: T-Rex vs Robots.

Добро пожаловать на автоматизированный склад будущего

Они называют это «улей» или «сетка». А иногда просто: «машина». Это огромное здание, занимающее склад на окраине Андовера, маленького и тихого городка на юго-востоке Англии. Невозможно осознать это с одного взгляда, но, стоя на пешеходной дорожке возле стропил здания, вы смотрите на то, что кажется огромной шахматной доской, полностью заполненной роботами. Их больше тысячи, каждая размером и формой со стиральной машиной, и они кружат день и ночь, перемещая продукты.Их работа — быть дешевле и эффективнее людей, и у них это очень хорошо получается.

Улей-сетка-машина — это продукт Ocado, британского онлайн-супермаркета, который в последние годы сделал себе имя, проектируя высокоавтоматизированные склады и продавая технологию другим продуктовым сетям. После полного запуска предприятие Ocado в Andover станет самым передовым на сегодняшний день, обрабатывая 3,5 миллиона товаров или около 65 000 заказов каждую неделю. Это также прекрасный пример волны автоматизации, медленно обрушивающейся на страны по всему миру.Задачи, выполняемые ботами Ocado, настолько просты, что их лучше всего описать простыми глаголами — «подъем», «перемещение», «сортировка» — а это значит, что они существуют в различных формах в различных отраслях. И когда цена будет подходящей, кто-то захочет, чтобы машина выполняла и эту работу.

Хотя роботы — главная достопримечательность Андовера, вокруг все еще много людей. Одним из них является технический директор Ocado Пол Кларк, который присоединился к компании более десяти лет назад и получил задание разработать ее автоматизированные операции.

Он объясняет, что цель Ocado — «разрушить себя»; постоянно совершенствовать свои технологии, чтобы их не обгоняли конкуренты. На старых, ныне устаревших складах компании (которые, как утверждает Кларк, по-прежнему являются одними из самых современных в мире) продукты обрабатываются примерно линейно. Доставка распаковывается в ящики; ящики размещаются на конвейерах; а конвейеры доставляют ящики на полки, где «сборщики» берут то, что им нужно для выполнения заказов клиентов.Однако новая парадигма направлена ​​на максимально эффективное использование пространства. Предметы по-прежнему помещаются в ящики, но теперь эти ящики хранятся в огромных стопках, до 17 ящиков в высоту. Их положение в этой стопке кажется случайным — например, коробка с бритвами рядом с филе трески — но это решено алгоритмически; с часто используемыми предметами, размещенными вверху, и более редкими покупками внизу. Помимо этого клада, роботы делают свою работу.

У каждого бота есть центральная полость и набор когтей, с помощью которых он захватывает ящики и втягивает их внутрь, как инопланетянин, похищенный в проходе супермаркета.Затем он может переместить ящик в новое место или сбросить его по вертикальному желобу к месту сбора. На этих станциях сотрудники-люди берут нужные им предметы из ящика (экран перед ними говорит им, что брать) и помещают их в сумку для покупок в другой ящик . Оба этих ящика затем отправляются обратно в сеть для пополнения покупными товарами или перемещаются в отсек доставки.

Представьте себе огромный автомат, с одного конца которого идут продукты, а с другого — заказы.Люди занимаются распаковкой и упаковкой, а в середине роботы сортируют и переставляют этот огромный инвентарь 24 часа в сутки.

Вид сетки

По отдельности боты неразумны; они не принимают решений сами. Но все их действия координируются центральным компьютером. Кларк объясняет, что эта система означает, что роботов можно использовать с максимальной эффективностью.Например, объединившись, чтобы быстро раскопать стопку и найти необычные предметы. «Если вы хотите выбрать типичный заказ Ocado из 50 позиций, они будут помогать друг другу», — говорит он. Группа роботов может собраться в кучу, разделиться и «выбрать этот порядок за считанные минуты». На традиционном складе, где товары разбросаны по дальним полкам, этот процесс может занять несколько часов.

Помимо увеличения скорости, машина для создания сетки ульев имеет такие преимущества, как масштабируемость и модульность.Если клиенты хотят увеличить масштабы своей деятельности, они просто добавляют больше ящиков и роботов. И если какой-либо отдельный робот сломается, это не имеет значения, потому что любой из других ботов может выполнять свою работу; они все взаимозаменяемы. Это означает, что у Ocado есть только один робот, которого нужно «проектировать, развивать, производить и поддерживать», — добавляет Кларк. «И это приводит к экономии за счет масштаба, потому что мы свели все это механистическое разнообразие к одному общему компоненту».

Очевидно, что в этом коммерческом предложении что-то есть, так как за последний год Ocado заключила сделки с сетями супермаркетов во Франции, Канаде и Швеции на модернизацию своих складов.Такие сделки должны упростить этим фирмам возможность совершения покупок через Интернет (Великобритания относительно рано перешла на эту тенденцию) и помогут развеять опасения перед технически подкованными соперниками, мелькающими на их территории. См., Например, Amazon, покупающую Whole Foods.

Но хотя здесь основное внимание уделяется технологическому прогрессу, все большей и большей автоматизации, мы не должны забывать, что посреди этих машин — метафорически и буквально, в случае склада Andover — находятся люди.

Экспериментальный промышленный робот-манипулятор Ocado, разработанный, чтобы взять на себя работу, которую в настоящее время выполняют сборщики-люди.

Вы, возможно, видели довольно впечатляющие заголовки о том, что искусственный интеллект мешает людям выполнять ту или иную задачу, но стоит помнить, что ничто так не ставит робота в тупик, как мешок апельсинов. Они просто не могут с этим справиться. Мешок движется слишком странным образом, нет очевидных предметов, за которые можно было бы ухватиться, и если вы сжимаете слишком сильно, вместо этого вы получаете апельсиновый сок.Вот почему в Окадо до сих пор работает много людей.

Они работают на нескольких ключевых позициях на складе, которые также, если вы знаете, на что обращать внимание, являются технологическими узкими местами. Роботы пока не могут распаковать огромное количество массовых грузов, которые приходят в Андовер каждый день; они также не могут быстро перемещать поддоны по загруженному складу на вилочных погрузчиках. И хотя они пока не могут обращаться с мешками с апельсинами (или любыми другими деликатными предметами или предметами неправильной формы), Ocado работает над решением.

Некоторые могут сказать несколько бесчувственно, рядом со станциями сбора, где работают люди, находится экспериментальная будка, где рука робота учится делать то, что естественно для ее мясистых коллег.А именно, вынимать предметы из ящиков и складывать их в пакеты для покупок. Рука оснащена присоской, которая отлично подходит для захвата предметов с жесткой плоской поверхностью, таких как банки и картонные коробки, но все же не может справиться с более деликатными предметами. Для этого Ocado разрабатывает мягкую роботизированную руку, в которой используются резиновые пальцы, наполненные сжатым воздухом. Наблюдать, как он хватает лайм, вызывает беспокойство, поскольку его синтетические пальцы вьются вокруг плода, как питоны.

Экспериментальная технология SoMa от Ocado, в которой для захвата предметов используются пальцы из мягкой резины, наполненные сжатым воздухом. GIF: Ocado

Ни присоска, ни резиновая рука еще не готовы к работе в прайм-тайм, но Ocado говорит, что такие роботы должны быть интегрированы в его склады в ближайшие годы. И это не единственная компания, которая занимается этой проблемой. Amazon ежегодно организует «соревнования по отбору», в ходе которых команды соревнуются в создании самых быстрых роботов-сборщиков. (Они соревнуются за призовые деньги и престиж, но некоторые также надеются, что Amazon выберет их в качестве приобретения.) Хорошо финансируемые стартапы также создают свои собственные решения.Один под названием Embodied Intelligence использует ИИ для создания роботов, которые учатся, наблюдая за людьми. Другой, Kindred, использует традиционные манипуляторы роботов, но в нем есть инженеры, которые могут управлять ими удаленно, используя виртуальную реальность, когда они застревают.

«эти решения будут приняты и переданы в другие отрасли».

Может показаться, что решение относительно тривиальной задачи требует больших усилий, но чем лучше роботы имитируют способность людей манипулировать хрупкими объектами, тем больше они могут использоваться в любом другом производственном процессе, о котором вы только можете подумать.Недавнее исследование показало, что логистика одним из первых применила роботов и искусственный интеллект, главным образом потому, что связанные с этим задачи относительно рутинны и, следовательно, их легко автоматизировать. Но эксперты говорят, что инкубируемые здесь технологии будут адаптированы и в других секторах.

«[Выбор] — это проблема, которую люди пытаются решить для множества различных вариантов использования», — говорит Юан Кэмерон, аналитик PWC, The Verge . «И эти решения будут подхвачены и перенесены в другие отрасли.”

Оценки того, сколько рабочих мест может быть потеряно из-за роботов и ИИ, различаются, но недавнее исследование ОЭСР показало, что около 14 процентов профессий в развитых странах (таких как США, Канада и Япония) подвержены высокому риску. И большая часть из них относится к логистике и смежным областям, таким как складирование, распределение и выполнение заказов. Согласно отчету PWC, только в Великобритании чуть менее 1 миллиона логистических работников рискуют получить автоматизацию своих рабочих мест в ближайшие 15 лет.

Когда я спрашиваю Кларка, является ли конечной целью заводов компании полное отсутствие людей, он предлагает взвешенный ответ: «Теоретически.Но это не то, чего мы собираемся достичь в обозримом будущем ». Он отмечает, что даже в отраслях, которые вкладывают значительные средства в автоматизацию, например, в автомобилестроении, по-прежнему задействовано много людей. «И для нас это то же самое путешествие, в котором мы идем с первого дня: искать следующую вещь, которую нужно автоматизировать, будь то складывание пластиковых пакетов в ящики или перемещение товаров по нашим сараям. Мы начинаем с очевидного и переходим к автоматизации следующего и следующего.Вы никогда не дойдете до конца ».

Дин Тарм — робот-ремонтник компании Ocado.

Безусловно, на складе Andover есть рабочие места, которые какое-то время не поддаются автоматизации. Например, исправление роботов, которые ремонтируют роботов. Наверху на дорожке для обслуживания я вижу огромную спасательную тележку, которая предназначена для выезда на сетку, чтобы хватать более мелких роботов, когда они ломаются. Когда я спрашиваю инженера Дина Тарма, как они забирают спасательную тележку, если она сломается, он просто отвечает: «С трудом.”

«Вы начинаете узнавать некоторых из них».

29-летний Тарме работает в Andover с января. Раньше он работал электриком, прежде чем Окадо нанял его для ухода за роботами на складе, и он был одним из многих инженеров, чьи рабочие места выстроились по периметру сети, теснившись рядом с разбросанными кухонными помещениями и станцией управления. (Для того, чтобы следить за роботами, а не за людьми). Здесь Тарм и его сотрудники заменяют сломанные колеса, повторно припаивают антенны и обычно следят за тем, чтобы роботы могли продолжать движение.Сломанные боты заполняют один конец прохода и выходят обратно в сетку на другом. Это напоминает мне наблюдение, как овец после стрижки отправляют обратно на пастбище.

Тарм говорит, что очень гордится своей работой и предпочитает ее своей прежней работе электрика. «На каждом ремонте, который вы делаете, написано ваше имя, поэтому вы должны быть уверены, что исправления, которые вы делаете, хороши», — говорит он. «Иногда вы ремонтируете один, отправляете его, и он снова возвращается через тридцать секунд, потому что вы сделали это неправильно.Это разочарование ». Он сравнивает ботов с «флотом детей», но говорит, что не имеет с ними особой личной связи. «Но вы начинаете узнавать некоторых из них», — говорит он. «Конкретные числа, у которых в прошлом были ошибки. Вы знаете, что у них проблемы.

Робот ожидает ремонта.

Быть мастером по ремонту роботов — это карьера с большим будущим. Хотя оценки того, станет ли автоматизация чистым разрушителем рабочих мест, разнятся, экономисты согласны с тем, что технологии могут поляризовать рынок труда, разделяя работу на два лагеря: высокооплачиваемые и высококвалифицированные рабочие места с одной стороны и низкооплачиваемые рабочие места. с другой — низкоквалифицированные рабочие места.Подумайте о контрасте, существующем в такой компании, как Uber, которая нанимает компьютерных инженеров в Кремниевой долине с шестизначными зарплатами, но также и с сотнями тысяч водителей, работающих за часы неопределенного вознаграждения.

Трудно не увидеть подобную динамику на складе Ocado, хотя и с меньшим разделением. Компания заявляет, что никогда не уничтожала рабочих мест; на самом деле, как он утверждает, все как раз наоборот. Поскольку автоматизация была частью его бизнеса с самого начала, было создано более 14 000 рабочих мест, которых не было бы без роботов.Но это не означает, что на его будущих складах будет работать столько же людей, или что нет разницы между его сотрудниками, которые занимаются упаковкой продуктов, и теми, кто проектирует роботов.

И точно так же, как сотрудники Ocado вносят свой вклад в работу машины, намного большей, чем они сами, компания является лишь частью огромного двигателя технологических и социальных изменений, которые мы называем «автоматизацией».

Когда я разговариваю с одним из складских рабочих, сидящим на улице во время обеденного перерыва, он говорит мне, что его не беспокоит машина, отнимающая у него работу.Он говорит, что работа довольно скучная, и, во всяком случае, он видел экспериментальную руку робота в действии и думает, что пройдет несколько лет, прежде чем она сможет заменить человека. И после этого я спрашиваю: а что насчет того, когда технология будет достаточно хорошей ? «Ну, — говорит он, — я все равно учусь на инженера».

Фотография Джеймса Винсента / The Verge

Столкновение роботов вызвало пожар в ведущем бакалейном магазине Великобритании

Считается, что роботы повышают эффективность в некоторых случаях промышленного использования.Но, как только что выяснила крупная продуктовая служба Великобритании, это не значит, что они не подвержены несчастным случаям, как люди. Компания Ocado, которая конкурирует с Amazon Fresh, была вынуждена отменить заказы для некоторых клиентов после того, как столкновение с роботом вызвало пожар на ее складе на юго-востоке Лондона. По словам компании, инцидент, по-видимому, затронул трех ботов в сети и привел к эвакуации ее центра обслуживания клиентов Erith.

Ocado показал, что пожар вызвал срабатывание спринклерной системы на объекте, но был ограничен мерами по смягчению последствий.Тем не менее, лондонская пожарная бригада была вызвана на место происшествия для ликвидации пожара, добавили в компании. В целом, Ocado сказал, что ущерб был ограничен всего 1 процентом его сети, добавив, что для возобновления работы объекта потребуется неделя.

Склад британской компании на юго-востоке Лондона содержит 3000 роботов, которые перемещаются со скоростью 13 футов в секунду при доставке заказов на продукты. Ocado также лицензирует свою платформу автоматизации другим компаниям, включая Kroger в США, которая недавно развернула систему в своем центре обслуживания клиентов площадью 375 000 квадратных футов в Монро, штат Огайо.

Судя по близости дроидов и быстроте их задачи, чудо, что больше столкновений не произошло. Как подробно описано в недавнем отчете CNN , боты, описанные как «стиральные машины на колесах», перемещаются в пределах пяти миллиметров друг от друга по сетке, чтобы собирать предметы. Окадо даже сказал новостному изданию: «Мы в основном играем с ними в курицу: они идут на встречный курс только для того, чтобы отвлечься в последний момент».

Все продукты, рекомендованные Engadget, выбираются нашей редакционной группой, независимо от нашей материнской компании.Некоторые из наших историй содержат партнерские ссылки. Если вы покупаете что-то по одной из этих ссылок, мы можем получать партнерскую комиссию.

Робот-пылесос, робот для мытья полов и наружное обслуживание

Измените способ уборки навсегда.

Новые роботы-пылесосы Roomba ^® i7 и i7 +

Купить сейчас

iRobot ^® Запчасти и
Аксессуары

Сейчас прекрасное время для
освежить и пополнить!

Магазин Аксессуары

Подтвердить

Выплачивайте фиксированные ежемесячные платежи!

Выберите AFFIRM при оформлении заказа.

Доступно только в США

Бесплатная доставка для всех заказов роботов

30-дневная Гарантия возврата денег

Ограниченная гарантия на 1 год

Бесплатная наземная доставка заказов на роботов, приобретенных в магазине.irobot.com. Бесплатная наземная доставка только в континентальной части США (за исключением Аляски, Гавайев, почтовых ящиков и адресов APO / FPO). Нельзя сочетать с любыми другими предложениями. Никаких поправок на предыдущие покупки.

При условии проверки и утверждения кредитоспособности, может потребоваться предоплата. Варианты оплаты зависят от суммы вашей покупки. Подтвержденные займы предоставляет Cross River Bank, член FDIC.