Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Rekordowo długi marsz robota

Recommended Posts

Przed dziewięcioma dniami, 2 maja, robot Ranger z Cornell University pobił rekord długości marszu bez doładowywania baterii. Urządzenie szło już od 30 godzin, 49 minut i 2 sekund, gdy nagle zatrzymało się z powodu braku energii. Przeszło w tym czasie 65 kilometrów.

Test prowadzono w hali sportowej, a Rangerem kierowali na zmianę studenci i współpracownicy profesora Andy'ego Ruiny, w którego laboratorium powstał.

Ranger znacząco poprawił swój poprzedni rekord, który wynosił 23 kilometry. Wcześniej rekord długości marszu należał do Bigdoga i wynosił 20,5 km.

Teraz specjaliści z Cornella postanowili stworzyć maszynę, która będzie w stanie przebyć maraton. Po 20 godzinach marszu Ranger przekroczył linię mety maratonu i szedł nadal. Pod koniec byliśmy już bardzo zmęczeni - mówi Violeta Juarez Crow, jedna z osób sterujących robotem.

Profesor Ruina mówi, że głównym celem badań jest praca nad motoryką robotów wyposażonych w kończyny.

Ranger korzysta z sześciu małych komputerów, które co 1/500 sekundy wykonują 10 000 linii kodu. Wyposażono go też w dziesiątki czujników, a całość zużywa 4,7 wata.

Musieliśmy się trochę napracować, by obliczenia, praca czujników i przesyłanie danych nie zużywały zbyt wiele energii. Mamy nadzieję, że wykorzystamy to, czego się nauczyliśmy do stworzenia bardziej zaawansowanych robotów - mówi Jason Cortell, który zaprojektował większość układów elektronicznych dla Rangera.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Inżynierowie z amerykańsko-chińskiego zespołu zbudowali miękkiego robota z funkcjami neurobiomimetycznymi. Naukowcy twierdzą, że to pierwszy krok w kierunku bardziej złożonego sztucznego układu nerwowego.
      Prof. Cunjiang Yu z Uniwersytetu w Houston podkreśla, że dzięki temu w przyszłości powstaną protezy, które będą się bezpośrednio łączyć z nerwami obwodowymi w tkankach biologicznych, zapewniając sztucznym kończynom funkcje neurologiczne. Osiągnięcie autorów publikacji z pisma Science Advances przybliża też perspektywę miękkich robotów, które będą potrafiły myśleć i podejmować decyzje.
      Akademicy z ekipy Yu dodają, że ich odkrycia przydadzą się zarówno specjalistom z dziedziny neuroprotetyki, jak i obliczeń neuromorficznych (chodzi o przetwarzanie dużych ilości danych przy niewielkim zużyciu energii; a wszystko to za pomocą urządzeń naśladujących elektryczne działanie sieci nerwowych).
      Czerpiąc inspiracje z natury, naukowcy zaprojektowali tranzystory synaptyczne, czyli tranzystory działające podobnie do neuronów, które spełniają swoje funkcje nawet po rozciągnięciu o 50%.
      Podczas testów tranzystor umożliwiał np. powstanie potencjału postsynaptycznego pobudzającego czy zjawiska facylitacji (ang. paired-pulse facilitation, PPF), a także realizował funkcje pamięciowe.
      Koniec końców miękki robot został wyposażony w odkształcalną sztuczną skórę z gumy wrażliwej na nacisk i tranzystorów synaptycznych. Dzięki temu był w stanie "wyczuwać" interakcje ze środowiskiem zewnętrznym i odpowiednio na nie reagować.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Podczas standardowej wizyty pacjenta lekarz może wykorzystać kilka prostych do przeprowadzenia i tanich testów pokazujących ogólny stan fizyczny, takich jak pomiar ciśnienia krwi czy określenie BMI. Naukowcy mówią, że kolejnym takim przydatnym testem może być pomiar prędkości chodu.
      Szybkość chodu to naprawdę silny czynnik pozwalający przewidzieć ryzyko zgonu, mówi profesor Christina M. Dieli-Conwright z Uniwersytetu Południowej Kalifornii.
      Badania dowodzą, że im szybciej chodzimy, tym lepszy jest nasz stan zdrowia. Kardiochirurdzy już proponują, by tempo chodu uwzględniać podczas identyfikowania pacjentów, którzy mogą mieć problemy z rekonwalescencją po operacji. Istnieją też dowody, że szybkość poruszania się może wskazywać lekarzom na ewentualne problemy z układem krążenia lub problemami poznawczymi.
      Dieli-Conwright bada właśnie, jak ćwiczenia fizyczne wpływają na rokowania kobiet po operacji raka piersi, a tempo chodu jest jednym z czynników, które bada.
      Im bardziej ktoś jest chory, niezależnie od tego czy wynika to z nowotworu czy innej choroby, tym bardziej opada z sił i traci możliwość poruszania się. Wyobraźmy sobie kogoś, kto nie jest fizycznie aktywny. Na taką osobę chemioterapia będzie miała większy negatywny wpływ i z większym prawdopodobieństwem będzie się gorzej czuł, mówi uczona. I, jak podkreśla, nie chodzi tutaj o to, że tę samą trasę przebywamy w dłuższym czasie. To kwestia posiadanych sił i kondycji, pozwalającej czy to pójść do łazienki czy to uniemożliwiających ruszenie się z łóżka, dodaje.
      Na podstawie tempa chodu można też określać wiek biologiczny. Specjaliści mówią, że nie chodzi tutaj o to, by chodzić szybciej. Nie ma dowodów, że szybszy marsz poprawia zdrowie. Należy jednak zwracać uwagę na to, na ile jest się aktywnym fizycznie. Osoby szybciej się poruszające, wolniej podupadają na zdrowiu. Jeśli zaczynamy wolniej chodzić to, szczególnie gdy różnica jest duża, może to wskazywać na jakiś problem zdrowotny.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Za kilka tygodni w Tokio ruszy kawiarnia, której pomysłodawcy wpadli na niezwykłą ideę jednoczesnego zatrudnienia osób z bardzo poważnym stopniem niepełnosprawności oraz robotów. W kawiarni mają pracować roboty, które będą kontrolowane zdalnie przez niepełnosprawnych przebywających we własnych domach.
      Androidy, wysokości mniej więcej 7-letniego dziecka, zostały wyposażone w kamery oraz mikrofony, dzięki czemu ich operatorzy zobaczą i usłyszą to, co dzieje się wokół. Pomysłodawcy mają nadzieję, że dzięki ich działaniom więcej firm zdecyduje się na zatrudnienie osób z ciężkimi niepełnosprawnościami, np. z chorobami prowadzącymi do zaniku mięśni.
      Wspomniane roboty OriHime-D. Ich operatorami będą osoby cierpiące np. na stwardnienie zanikowe boczne (choroba Lou Gehringa), tę samą chorobę, na którą cierpiał Stephen Hawking. Jeśli testy wypadną pomyślnie, to niewykluczone, że jeszcze przed Igrzyskami Olimpijskimi w Tokio w 2020 roku kawiarnia będzie na stałe zatrudniała roboty i niepełnosprawnych. Każdy powinien mieć prawo do pracy, mówi jeden z pomysłodawców, Masatane Muto, który sam cierpi na stwardnienie zanikowe boczne.
      Roboty OriHime-D mają 120 centymetrów wysokości i ważą około 20 kilogramów, będą pracowały w dzielnicy Akasaka od 26 listopada do 7 grudnia.
      Mniejsze wersje podobnych urządzeń sprzedaje około 70 japońskich firm. Są one wykorzystywane m.in. przez uczniów, którzy z jakichś powodów nie mogą chodzić do szkoły.
      Przedsiębiorstwem, które stoi za niezwykłą kawiarnią i które samo produkuje roboty, jest Ory Lab. Jego szef, Kentaro Yoshifuji, cierpiał w młodości na chorobę wywołaną stresem, przez co jako dziecko był izolowany od kolegów. Studiował robotykę na tokijskim Waseda University, chcąc opracować system porozumiewania się ludzi za pośrednictwem robotów.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Miliony ludzi na całym świecie z różnych powodów potrzebują pomocy w ubieraniu. Roboty mogłyby się sprawdzić przy tym zadaniu, na razie kłopotów przysparzają jednak skomplikowane ludzkie ciało i same ubrania. By sprostać zapotrzebowaniu, w Georgia Institute of Technology skonstruowano robota PR2, który w ciągu 1 dnia przeanalizował blisko 11 tys. symulacji ubierania człowieka i na tej podstawie "wyobraził sobie", co może czuć ubierana w szpitalną koszulę istota ludzka.
      Maszyna nie polega na wzroku, ale na dotyku oraz siłach generowanych i odbieranych podczas przesuwania ubrania przez dłoń, łokieć i ramię człowieka.
      Niektóre przeanalizowane symulacje ubierania przebiegały wzorcowo, inne były spektakularnymi porażkami - gdy koszula zahaczała się o dłoń lub łokieć, robot przykładał do ręki niebezpieczne siły.
      Na podstawie tych przykładów sieć neuronowa PR2 nauczyła się szacować siły przykładane do człowieka.
      Ludzie uczą się nowych umiejętności metodą prób i błędów. PR2 także daliśmy taką możliwość. Przeprowadzanie tysięcy prób na człowieku byłoby zarówno niebezpieczne, jak i żmudne. Za pomocą symulacji, w ciągu zaledwie jednego dnia, robot mógł się jednak swobodnie nauczyć, co człowiek czuje podczas ubierania - wyjaśnia doktorant Zackory Erickson.
      Robot nauczył się także przewidywać konsekwencje ubierania w różny sposób. Wie, że o ile pewne ruchy naprężają tkaninę, o tyle inne pozwalają przesunąć koszulę gładko wzdłuż ludzkiej ręki. Maszyna wykorzystuje te przewidywania, by wybrać ruchy, które pozwolą bezproblemowo ubrać rękę.
      Po nauce na symulacjach przyszedł czas na ubieranie prawdziwych ludzi. Ochotnicy siadali naprzeciw robota i patrzyli, jak podnosił on koszulę i zaczynał ją wkładać na ich rękę.
      Kluczem jest to, że robot zawsze myśli zawczasu. Pyta sam siebie, "czy jeśli włożę koszulę w ten sposób, na ramię człowieka zadziała większa, czy mniejsza siła? Co by się stało, gdybym to zrobił inaczej?" - opowiada prof. Charlie Kemp.
      Naukowcy manipulowali czasowaniem robota i pozwolili mu planować przyszłe ruchy na 1/5 s do przodu. Nie schodzili poniżej tego czasu, bo zwiększało to wskaźnik błędów. Na razie robot ubiera tylko jedną rękę. Cały proces zajmuje mu ok. 10 sekund.
       


      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Amazon kupi firmę Kiva Systems, producenta robotów obsługujących magazyny. Transakcja warta 775 milionów dolarów to największe przejęcie dokonane przez Amazona od 2009 roku, kiedy to koncern Bezosa kupił Zappos.
      Istniejąca od 10 lat Kiva produkuje roboty, które krążą po magazynie i przewożą niewielkie przenośne regały, transportując towary, które zostały zamówione przez klientów. Roboty podjeżdżają z nimi do stanowiska, w którym pracuje człowiek realizujący zamówienie. Pracownik zdejmuje z półki towar, skanuje go, by się upewnić, że zamówienie zostanie prawidłowo zrealizowane i pakuje. Roboty czekają zaś cierpliwe w kolejce z kolejnymi regałami.
      Roboty Kiva nie są tanie. Startowy zestaw kosztuje 1-2 milionów dolarów, a wyposażenie dużego magazynu, w którym zatrudnionych jest 1000 robotów to wydatek rzędu 15-20 milionów dolarów. Przygotowanie takiego magazynu trwa około 6 miesięcy. Tyle czasu potrzeba na jego zaplanowanie, przeprowadzenie symulacji i testów. Później konieczne jest odpowiednie przeszkolenie załogi.
      Jednak taki zautomatyzowany magazyn oznacza znaczne oszczędności czasu i pieniędzy, więc inwestycja szybko się zwraca.
       
×
×
  • Create New...