Робо-футболист от начинающих. Соревнования в МФТИ. Android & Arduino & Bluetooth

Данная статья является полу-сиквелом к работе Love, Death and Robots «Машинка на Arduino, управляемая Android-устройством по Bluetooth, — полный цикл», состоящей из двух частей (раз, два). Вещи, описанные там, были немного доработаны-переделаны, а сам робот из ездящей машинки превратился в футболиста. В общем, есть интересный материал о том, как делать не надо. Предыдущая инструкция была разделена на две части: программную и физическую. Изменений в обоих направлениях было не так много, поэтому в этот раз все в едином экземпляре. Кратко буду напоминать, зачем нужна описываемая часть, но для полного понимания лучше пробежаться по первым двум частям. Читать дальше → …

[Перевод] Как создаются роботы, способные пройти там же, где и мы

Чтобы приносить пользу людям, роботам нужно научиться ходить так же, как мы Роботы уже много десятилетий умеют ходить на двух ногах. Сегодня наиболее передовые гуманоидные роботы могут шагать по плоским и наклонным поверхностям, подниматься и спускаться по ступеням и пробираться по пересечённой местности. Некоторые даже умеют прыгать. Но, несмотря на этот прогресс, роботы с ногами до сих пор не могут сравниться по ловкости, эффективности и надёжности с людьми и животными. Существующие шагающие роботы жрут энергию и слишком много времени тратят на тренировки. Слишком часто они отказывают и ломаются. Чтобы стать роботизированными помощниками, о которых мы так давно мечтали,…

[Перевод] Как создаются роботы, способные пройти там же, где и мы

[Перевод] Grasp2Vec: обучение представлению объектов через захват с самостоятельным обучением

Люди с удивительно раннего возраста уже способны распознавать свои любимые объекты и поднимать их, несмотря на то, что их специально этому не учат. Согласно исследованиям развития когнитивных способностей, возможность взаимодействия с объектами окружающего мира играет критическую роль в развитии таких способностей, как ощущение и манипулирование объектами – к примеру, целенаправленный захват. Взаимодействуя с окружающим миром, люди могут учиться, исправляя собственные ошибки: мы знаем, что мы сделали, и учимся на результатах. В робототехнике такой тип обучения с самостоятельным исправлением ошибок активно исследуется, поскольку он позволяет роботизированным системам учиться без огромного количества тренировочных данных или ручной подстройки. Мы в Google,…

[Перевод] Grasp2Vec: обучение представлению объектов через захват с самостоятельным обучением