-
Почему автономные системы нуждаются в объяснимости
Автономные системы сегодня становятся неотъемлемой частью технологического прогресса. Самоуправляемые автомобили, интеллектуальные роботы, дроны, системы медицинской диагностики и торговые алгоритмы — все они принимают решения без участия человека, опираясь на сложные алгоритмы машинного обучения. Однако по мере того как такие технологии начинают влиять на жизнь людей и общественные процессы, перед исследователями встает ключевой вопрос: можем ли…
-
Оптимизация траекторий в автономных системах
Современные автономные системы — от беспилотных автомобилей до промышленных дронов и морских роботов — немыслимы без точного управления движением. Основой их работы является оптимизация траекторий, то есть поиск наилучшего пути или режима движения, который позволяет достичь цели с минимальными затратами энергии, времени или риска столкновений. Эта область объединяет достижения прикладной математики, кибернетики, теории управления и…
-
Edge computing: зачем обрабатывать данные «на месте»
Современные технологии Интернета вещей порождают колоссальные объёмы данных. Миллиарды датчиков и устройств ежедневно передают информацию о температуре, движении, звуке, вибрациях, уровне загрязнения и многих других параметрах. Традиционно все эти данные отправлялись в облако — огромные центры обработки, где выполняется анализ и принятие решений. Однако с ростом числа подключённых устройств стало очевидно, что такой подход не…
-
Зачем роботам зрение на основе событийных камер
Современные роботы становятся всё более самостоятельными, но для того чтобы эффективно взаимодействовать с окружающим миром, им нужно «видеть». Камеры стали глазами машин, однако классические видеосенсоры имеют серьёзные ограничения. Они фиксируют изображение с определённой частотой кадров, что приводит к избыточной информации и потере быстродействия в динамичных сценах. Решением этой проблемы стали событийные камеры — принципиально новый…
-
Алгоритмы SLAM: как роботы строят карты мира
Современные роботы уже давно перестали быть просто механическими исполнителями команд. Сегодня они способны понимать окружающее пространство, адаптироваться к новым условиям и действовать автономно. Одним из ключевых инструментов, обеспечивающих такую самостоятельность, стали алгоритмы SLAM — Simultaneous Localization and Mapping, то есть «одновременная локализация и построение карты». Эта технология лежит в основе навигации беспилотных автомобилей, промышленных дронов,…
-
Как роботы распознают препятствия в тумане
Туман — один из самых сложных факторов, с которыми сталкиваются робототехнические системы, особенно автономные автомобили, дроны и промышленные машины, работающие на открытом воздухе. Для человека туман снижает видимость, и даже при хорошем зрении мы теряем способность различать объекты на расстоянии. Для роботов ситуация аналогична, только вместо глаз у них — камеры, лидары, радары и другие…
-
Как кибернетика формирует транспорт будущего
Кибернетика, как наука о системах управления и обмене информацией, стала краеугольным камнем технологической революции в транспорте. Современные автомобили, поезда, самолёты и даже дроны уже давно перестали быть просто машинами — они превратились в самообучающиеся, взаимосвязанные и интеллектуальные системы. В XXI веке именно кибернетика обеспечивает переход от традиционного транспорта к умным сетям передвижения, где главная роль…
-
Реактивные роботы: управление движением без колёс
В традиционной робототехнике движение обычно ассоциируется с колёсами, гусеницами или ногами. Однако в последние годы инженеры и учёные начали активно исследовать альтернативные способы перемещения, вдохновлённые аэрокосмическими технологиями. Одним из самых перспективных направлений стала разработка реактивных роботов — автономных систем, способных перемещаться с помощью струй реактивных газов или воздуха, не используя механические опоры. Это открывает совершенно…