Главная Бронетехника Роботы Приколы Сайты партнеров Гостевая Фотогалерея
Поиск
Главное меню
Домой
Новости
Добавить новость
Архив новостей
Разделы

Архив файлов
Добавить файл
Популярные
Рейтинг

Каталог ссылок
Добавить ссылку
Популярные
Рейтинг

Статьи
Опросы
Информация
Связь с нами
О сайте
Для веб-мастера
Информация
Администрация
adminusОтправить почту для adminus
webmaster 

Броня и Роботы
Расскажи другу
Сейчас на сайте
# 1: Гости
# 0: Пользователи
# 806: Пользователи с регистрацией

Вы гость здесь.
+ регистрация

Последний посетитель:
# adminus: 4 Дней 20 ч. 3 м. назад

Роль специальных роботов

22.11.2019

К специальным роботам относят дроны и беспилотные автомобили. Дроны спорны из-за своего военного применения, но беспилотные воздушные транспортные средства (Unmanned Aerial Vehicle — UAV) используются также для мониторинга сельхозугодий и многих других мирных целей. Люди долго фантазировали об автомобилях, способных к самостоятельному вождению. Эти автомобили быстро превратились в действительность после достижений DARPA Grand Challenge. Большинство производителей автомобилей пришло к мнению, что производство и продажа беспилотных автомобилей может изменить фактическое экономическое равновесие в мире (а следовательно, порыв в создании рабочих экземпляров таких транспортных средства возможен в ближайшее время.

Восприятие мира

Существует множество видов сенсоров; одни сосредоточиваются на внешнем мире, другие — на самом роботе. Например, роботизированный манипулятор должен знать, насколько распространяется его рука и достанет ли он до предмета. Кроме того, некоторые сенсоры являются активными (они активно ищут информацию на основании решения робота), а другие — пассивными (они получают информацию постоянно, но для этого текст постоянно должен проверять антиплагиат онлайн). Каждый сенсор предоставляет электронный ввод, который робот может использовать немедленно или предварительно обработав, чтобы получить о нем представление.

Восприятие (perception) подразумевает создание локальной карты реальных объектов и определение расположения робота на более общей карте известного мира. Процесс комбинации данных от всех сенсоров, сочетание датчиков (sensor fusion), создает список основных фактов, используемых роботом. Машинное обучение в данном случае помогает выработать алгоритмы зрения, а использование глубокого обучения позволяет распознавать объекты и образы. Он также объединяет все данные в осмысленное представление, используя алгоритмы неконтролируемого машинного обучения. Это задача малоразмерного встраивания (low-dimensional embedding), подразумевающего преобразование сложных данных от всех сенсоров в простую плоскую карту или другое представление. Расположение робота определяет метод одновременной локализации и построения карты (Simultaneous Localization And Mapping — SLAM), работающий точно так же, как когда вы смотрите на карту, чтобы понять, где вы находитесь.