Рубрика «автопилот»

Автопилот на Raspberry Pi для тракториста за 300$ - 1

Автопилот больше не прерогатива крупных агрохолдингов с многомиллионными бюджетами. Мы разрабатываем доступную по цене и простую в сборке систему, которую может собрать и установить любой фермер. Всё, что нужно — Raspberry Pi 4 или 5, электромотор, несколько датчиков и немного инженерной смекалки.
Мы делаем технологии доступнее и теперь каждый фермер может превратить свой трактор или комбайн в умного помощника без переплаты — компоненты для сборки автопилота TractorPilot будут стоить от 300$ (программное обеспечение бесплатное), вместо 5000-10000$ за готовую систему, которая при этом ещё и будет уступать TractorPilot по функциональным возможностям.
Читать полностью »

Стоя в пробках и способствую их возникновению, роботакси не раскроют свои возможности

Стоя в пробках и способствую их возникновению, роботакси не раскроют свои возможности

Проблемы, с которыми сталкиваются роботакси

Роботакси сталкиваются с серьезными проблемами в городских условиях:

Китайский автопром быстро прошёл путь от ржавых плагиатных вёдер до главного поставщика автомобильных инноваций. Но компания NIO выделяется даже на этом фоне за счёт необычных технологических и бизнес-решений. Разбираем, как она это делает, и почему именно NIO (а не BYD или, скажем, Li Xiang) называют самой инновационной автомобильной компанией Поднебесной.

Читать полностью »
История авиасимуляторов - 1Глюк с мостами в MSFS 2020

Ходят слухи, что современные игровые симуляторы типа Microsoft Flight Simulator (MSFS) реально используются в обучении будущих пилотов. Честно говоря, в такие слухи не очень верится: это как изучать боевые искусства по Mortal Kombat. Но потрясающий реализм современных игр как бы намекает, что всякое возможно…

Если дать игроку штурвал, шлем VR, кресло на гидравлической платформе с наклонами и тряской (5D), то это будет похоже на пилотирование настоящего самолёта. Есть реальные истории, как после многолетней игры на MSFS люди спокойно сдают на лицензию пилота, потому что в одномоторнике им известны все элементы управления.

А на гражданском лайнере полёт вообще бóльшую часть времени на автопилоте.Читать полностью »

В этой статье будет кратко описана концепция пространственного искусcтвенного интеллекта, автором которой является Фей-Фей Ли-одна из ведущих мировых исследователей в области ИИ. Затем будут приведены высказывани на эту тему Яна Лекуна и других ученых. Во второй части будут приведены практические примеры использования концепции пространственного ИИ. И наконец попробуем абстрактно описать теорию и практику применения данной концепции без использования IT-терминологии.


В начале пару слов об авторе концепции пространственного ИИ.

Фэй-Фэй ЛиЧитать полностью »

Мой квадрокоптер на ESP32

Мой квадрокоптер на ESP32

При сборке квадрокоптеров и других БПЛА обычно используют готовую плату полетного контроллера, содержащую все необходимые датчики и периферию, и готовую полетную прошивку, например, Betaflight, ArduPilot или PX4. Полетный контроллер управляет моторами квадрокоптера и обеспечивает стабильный полет.

Читать полностью »

С каждым годом число автомобилей на дорогах неуклонно растет, все больше загрязняя окружающую среду, ухудшая мобильность транспортных средств и увеличивая число аварий и смертей на дорогах. Множество умов уже давно стараются разработать безопасное для участников движения решение, позволяющее увеличить пропускную способность дорог. Было предложено множество вариантов: летательные средства передвижения, подземные автомобильные магистрали и даже надземная система путепроводов. Однако у каждого предложенного варианта есть различные сложности в реализации.

Читать полностью »

Сегодня мы хотим рассказать о направлении, с которого мы, Cognitive Pilot, исторически начали свои разработки в области создания беспилотных технологий, а именно отрасли automotive. Вообще эта сфера ставит перед разработчиками беспилотных систем наиболее интересные задачи: на дорогах общего пользования сцены намного сложнее и динамичнее, чем в сельском хозяйстве или на рельсах, а поведение объектов часто почти невозможно предугадать. Для создания беспилотных автомобилей используются технологии глубокого обучения, наиболее сложные нейронные сети и объемные датасеты. 

Но вместе с тем не секрет, что промышленное использование беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования не разрешено законодателями. И получение санкций на это не стоит ожидать прямо завтра. Участникам рынка еще предстоит решить целый ряд серьезных организационных, юридических, технических и иных проблем. Поэтому мы и выбрали в качестве приоритетных, реальные рынки агро- и рельсового транспорта, на которых наш ИИ может работать и приносить пользу уже сегодня, где, например, комбайнеры уже не касаются руля, сосредоточившись на управлении техпроцессом уборки зерновых, машинисты локомотивов повышают безопасность работы, и где в рамках представленных нами моделей использования автопилотов не нужно ждать разрешения чиновников того или иного уровня. 

Взгляд на ADAS изнутри: когда поедет робот? - 1
Читать полностью »

Недавно мой коллега рассказал как мы роботизируем зерноуборочные комбайны и чему научились за этот сезон.

Начинается уборка кормовых культур и мы активно осваиваем кормоуборочную технику. 
Кормоуборочный комбайн – технически более сложная и мощная машина. В связке с ним идут сразу несколько транспортных средств для сбора урожая (трактора с прицепом, грузовики, силосовозы). К работе на такой технике допускаются только опытные механизаторы, у которых за спиной несколько лет работы.

Работа на комбайне во время уборки кормовой кукурузы похожа на езду в машине в густом тумане, только вместо тумана на протяжении всего пути высокая зеленая стена из растений, из которой может выскочить кабан, столб или человек. Перемолов человека (история есть в моей прошлой статье), комбайнеры седеют и больше не могут работать. Кроме этого, в этом «зеленом тумане» надо суметь не врезаться в рядом едущий силосовоз, следить за точностью загрузки силоса с хоботом длиной до 7 метров, из которого вылетает по 50-60 кг силоса в секунду, и равномерно заполнять фургон, чтобы он не гонял полупустым туда сюда.

Как мы первыми в мире роботизируем кормоуборочные комбайны - 1

Фактически один комбайнёр работает за троих, следит за процессом уборки кукурузы (одно рабочее место), ведёт технику (второе рабочее место), загружает силосовоз (третье рабочее место). В итоге что-то страдает. Если плохо вести, можно сломать дорогую технику (минимальная цена кормоуборочного комбайна 16 млн рублей, есть модели и по 50 миллионов), поэтому обычно ухудшается качество уборки и загрузки.

Большую часть работы мы автоматизируем, сейчас расскажу какие сложности мы преодолеваем и что делаем.
Читать полностью »

image
А ведь в прошлом году это делали senior-разработчики.

Возможно, вы помните, что мы говорили про то, как можно сильно улучшить работу обычного сельскохозяйственного комбайна, если использовать нейросетки для распознавания культур и препятствий и робота для автопилотирования. Всё это (кроме процессоров Nvidia и ещё части железа) — наша разработка. А радость в том, что в некоторых южных регионах страны закончилась уборочная страда, и наши комбайны показали себя лучше, чем ожидалось. Слава роботам!

image

В этом году мы поставили несколько сотен блоков из мощного графического ядра (для нейросетей), камер, гидравлических насосов или CAN-модулей для подруливания. Если в прошлом году агропилоты были в опытной эксплуатации, то сейчас речь идёт уже про серийные модели. И они справились.

Более того, они справились лучше, чем мы ждали. Кроме того, в релиз вошли далеко не все фичи. В релизе осталось, по сути, ядро, но одно только это позволило получить очень заметный экономический эффект.

Конечно, обошлось не без сюрпризов. Но давайте расскажу более конкретно, с числами и примерами.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js