Программирование и управление промышленными роботами

Конструкторы LEGO знакомы каждому. За несколько десятилетий наборы разноцветных пластмассовых деталек стали поистине культовыми: дети с удовольствием собирают из них замки, машины и космические корабли, а взрослые – целые настоящие города.

Сегодня LEGO не только развивает мелкую моторику и фантазию. Новый набор LEGO Boost предлагает в буквальном смысле оживить собранный конструктор , используя смартфон или планшет.

То есть, собранный киберкот действительно будет мурчать, робот разговаривать и ездить а гитара выдавать бешеные «соляги».

Как это выглядит? Я собрал своего робота и сейчас всё расскажу.

Что такое LEGO Boost

Lego Boost – это развивающий конструктор, состоящий из 847 деталей. из них можно собрать на выбор одну из 5-ти моделей:

1. Робот Верни
2. Кот Фрэнки
3. Гитара 4000
4. Фабрика роботов
5. Вездеход (M.T.R.4)

Основными элементами каждой модели являются 3 детали: это основной механический блок, датчик определения цветов и расстояния и интерактивный двигатель.

Основной механический блок является «сердцем» LEGO Boost, который приводит собранный конструктор в движение. Именно к нему можно подключить свой iPhone или iPad, чтобы запрограммировать собранную модель на выполнение разных команд и даже общение с владельцем.

К механическому блоку подключаются два других: датчик цвета и расстояния реагирует на внешние раздражители, помогая игрушке объезжать препятствия или следовать своему сценарию поведения при виде определённого цвета, а интерактивный двигатель оживляет конструктор, вращая гусеницы или колёса (смотря что соберёте).

Для программирования конструктора понадобится приложение LEGO Boost Creative Toolbox [скачать в App Store ]. Скачать его придётся в обязательном порядке, потому что в коробке с конструктором нет бумажных инструкций – все этапы сборки каждой из 5-ти моделей наглядно показываются в приложении.

Про каждую модель можно написать отдельный обзор, но я расскажу кратко о возможностях каждого робота LEGO Boost:

1. Робот Верни. Отличный собеседник и друг

Робот Верни может ездить и крутиться вокруг своей оси, разговаривать, различать цвета и объезжать препятствия. К роботу можно собрать пушку и стрелять по мишени.

С помощью дополнительных аксессуаров робота можно превратить в танцора, диджея, полицейского или хоккеиста. Чтобы разобраться и попробовать все возможности Верни уйдет не один час.

Верни умеет выражать эмоции с помощью подвижных бровей: удивление, злость и радость. Это просто нужно видеть, чтобы оценить как удивительно точно игрушке удаётся радоваться или грустить при помощи всего лишь нескольких двигающихся деталек.

Вот короткое видео, в котором робот Верни ведет себя неприлично:

Робот не умеет сам двигать руками, однако он может сжать в «пальцах» мелкие предметы и отвезти их из одной точки в другую.

Нет, пиццу не принесет. Может быть, это в следующем поколении LEGO Boost пофиксят:)

2. Киберкот Френки. Идеальный питомец без шерсти и неприятных запахов

Киберкот по имени Френки не умеет передвигаться сам, зато может вставать на задние лапы, двигать ушами и вилять хвостом. Френки можно погладить, и он отзовётся довольным мурлыканием, а можно заставить его сыграть на губной гармошке, причём мелодия зависит от цвета, который нужно показать киберкоту.

У Френки тоже есть мимика, правда брови ему нужно двигать руками. Интерактивные элементы заняты в вышеописанных процессах виляния хвостом и вставанием на задние лапы.

Да, мы всё ещё говорим про конструктор LEGO.

3. Гитара 4000. Играет как настоящая

Гитара 4000 является почти настоящим музыкальным инструментом, с помощью которого можно играть музыку. Аккорды зажимать не нужно, вместо этого предлагается передвигать «слайдер» по грифу гитары. Датчик движения отслеживает положение «слайдера» и даёт команды на воспроизведение разных звуков.

Вторая рука тоже нужна, чтобы имитировать удары по невидимым струнам с помощью специального рычажка. Есть даже специальный контроллер для получения звука «тремоло» во время сольных запилов.

Кстати, эта модель может проигрывать не только гитарные звуки, но и любые другие. Так что почему бы не использовать её в качестве сэмпл-машины, чтобы почувствовать себя настоящим диджеем?

4. Фабрика роботов. Для создания своей армии Терминаторов

Это самая сложная модель из всех пяти, но и самая крутая. После сборки фабрика может сама собирать небольших роботов из кубиков LEGO.

Натурально, весь процесс автоматический. Выглядит завораживающе, но лучше всего это может передать видео.

Краткий гайд по созданию армии роботов:

Я жалею, что сначала собрал робота Верни. Надо было собирать вот эту фабрику, чтобы завалить видеороликами, какой LEGO Boost крутой конструктор, весь инстаграм.

5. Вездеход (M.T.R.4). Проедет по любому ковру

Тяжёлая машина на гусеничном ходу с большими колёсами с лёгкостью проедет по заданному маршруту, объезжая препятствия. На вездеход можно собрать дополнительные аксессуары: пушку, ковш, катапульту и даже строительные конусы, которые игрушка будет аккуратно объезжать.

Датчик расстояния здесь выполняет роль обнаружителя предметов: если вездеход с ковшом подъедет к небольшому «грузу», то датчик даст команду игрушке поднять ковш и положить предмет в кузов.

Лучше всего один раз увидеть, как это происходит:

По схожему принципу работают и другие аксессуары вместе с датчиком движения. Если нет доверия датчикам, можно перейти в режим ручного управления: на экране iPhone или iPad появятся виртуальные джойстики, с помощью которых можно управлять движением вездехода и работой ковша, катапульты или пушки.

Как программировать конструктор?

Приложение LEGO Boost напоминает игру, где каждый уровень помогает освоить новые навыки взаимодействия с конструктором. В самом начале можно увидеть всех роботов и выбрать того, кого хочется собрать.

Для программирования готового робота не нужно уметь даже читать и писать: все команды выглядят как разноцветные блоки, которые нужно просто перетащить на временную шкалу в желаемом порядке.

Все блоки команд разделены по типам и цвету. В некоторых случаях можно самому задать время выполнения той или иной команды, а некоторые блоки выполняют случайные действия, что делает робота более «живым» и самостоятельным.

Конструктор LEGO Boost способен воспринимать и интерактивные команды: можно помахать перед роботом рукой, произнести кодовое слово или прикоснуться, чтобы начал выполняться заранее заданный алгоритм. При составлении алгоритмов действий доступны целые циклы, что уже приближает управление игрушкой к настоящему программированию.

Сложно собрать своего робота?

Для взрослого человека сборка любой модели LEGO Boost займёт 2-3 часа. Для ребенка же весь процесс растянется на несколько дней, особенно если чаду еще нет 10-ти лет.

Работающий на стыке кибернетики, психологии и бихевиоризма (науки о поведении), и инженер, составляющий алгоритмы для промышленных роботизированных комплексов, среди основных инструментов которого - высшая математика и мехатроника, работают в самой перспективной отрасли ближайших лет - робототехнике. Роботы, несмотря на сравнительную новизну термина, издавна знакомы человечеству. Вот лишь несколько фактов из истории развития умных механизмов.

Железные люди Анри Дро

Еще в мифах Древней Греции упоминались механические рабы, созданные Гефестом для выполнения тяжелых и однообразных работ. А первым изобретателем и разработчиком человекоподобного робота стал легендарный Леонардо да Винчи. До наших дней сохранились подробнейшие чертежи итальянского гения, описывающие механического рыцаря, способного имитировать человеческие движения руками, ногами, головой.

Созданию первых автоматических механизмов с программным управлением положили начало в конце XVΙΙΙ века европейские часовые мастера. Наиболее преуспели на этом поприще швейцарские специалисты отец и сын Пьер-Жак и Анри Дро. Ими создана целая серия ("пишущий мальчик", "рисовальщик", "музыкантша") в основе управления которыми лежали часовые механизмы. Именно в честь Анри Дро в дальнейшем все программируемые человекоподобные автоматы стали называть "андроидами".

У истоков программирования

Основы программирования промышленных роботов были заложены на заре XIX века во Франции. Здесь же и были разработаны первые программы для автоматических текстильных станков (прядильных и ткацких). Стремительно растущая армия Наполеона остро нуждалась в обмундировании и, следовательно, тканях. Изобретатель из Лиона Жозеф Жаккар предложил способ быстрой перенастройки ткацкого станка для производства различных видов продукции. Нередко эта процедура требовала огромного количества времени, колоссальных усилий и внимания целого коллектива. Суть нововведения сводилась к использованию картонных карточек с перфорированными отверстиями. Иглы, попадая в просеченные места, необходимым образом смещали нити. Смена карт быстро проводилась оператором станка: новая перфокарта - новая программа - новый тип ткани или узора. Французская разработка стала прообразом современных автоматизированных комплексов, роботов с возможностью программирования.

Идею, предложенную Жаккаром, с восторгом использовали в своих автоматических устройствах многие изобретатели:

• Начальник статистического управления С. Н. Корсаков (Россия, 1832 г.) - в механизме для сравнивания и анализа идей.
• Математик Чарльз Бэббидж (Англия, 1834 г.) - в аналитической машине для решения широкого круга математических задач.
• Инженер (США, 1890 г.) - в устройстве для хранения и обработки статистических данных (табуляторе). Для заметки: в 1911 году компания. Холлерита получила название IBM (International Business Machines).

Перфокарты были основными носителями информации вплоть до 60-х годов прошлого века.

Своим названием интеллектуальные машины обязаны чешскому драматургу В пьесе "R.U.R.", увидевшей свет в 1920 году, писатель назвал роботом искусственного человека, созданного для тяжелых и опасных участков производства (robota (чешск.) - каторга). А что отличает робота от механизмов и автоматических устройств? В отличие от последних, робот не только выполняет определенные действия, слепо следуя заложенному алгоритму, но и способен более тесно взаимодействовать с окружающей средой и человеком (оператором), адаптировать свои функции при изменении внешних сигналов и условий.

Принято считать, что первый действующий робот был сконструирован и реализован в 1928 году американским инженером Р. Уэнсли. Человекоподобный "железный интеллектуал" получил имя Герберт Телевокс. На лавры пионеров претендуют также ученый-биолог Макото Нисимура (Япония, 1929 г.) и английский военнослужащий Уильям Ричардс (1928 г.). Созданные изобретателями антропоморфные механизмы имели схожий функционал: способны были двигать конечностями и головой, выполнять голосовые и звуковые команды, отвечать на простые вопросы. Основным предназначением устройств была демонстрация научно-технических достижений. Очередной виток в развитии технологий позволил в скором времени создать и первых индустриальных роботов.

Поколение за поколением

Разработка робототехники представляет собой непрерывный, поступательный процесс. К настоящему моменту сформировались три ярко выраженных поколения "умных" машин. Каждое характеризуется определенными показателями и сферами применения.

Первое поколение роботов создавалось для узкого вида деятельности. Машины способны выполнять только определенную запрограммированную последовательность операций. Устройства управления роботами, схемотехника и программирование практически исключают автономное функционирование и требуют создания специального технологического пространства с необходимым дополнительным оборудованием и информационно-измерительными системами.

Машины второго поколения называют очувствленными, или адаптивными. Программирование роботов осуществляется с учетом большого набора внешних и внутренних сенсоров. На основе анализа информации, поступающей с датчиков, вырабатываются необходимые управляющие воздействия.

И наконец, третье поколение - интеллектуальные роботы, которые способны:

• Обобщать и анализировать информацию,
• Совершенствоваться и самообучаться, накапливать навыки и знания,
• Распознавать образы и изменения ситуации, и в соответствии с этим выстраивать работу своей исполнительной системы.

В основе искусственного интеллекта лежит алгоритмическое и программное обеспечение.

Общая классификация

На любой представительной современной выставке роботов многообразие "умных" машин способно поразить не только простых обывателей, но и специалистов. А какие бывают роботы? Наиболее общую и содержательную классификацию предложил советский ученый А. Е. Кобринский.

По назначению и выполняемым функциям роботов подразделяют на производственно-промышленные и исследовательские. Первые, в соответствии с характером выполняемых работ, могут быть технологическими, подъемно-транспортными, универсальными или специализированными. Исследовательские предназначены для изучения областей и сфер, опасных или недоступных для человека (космическое пространство, земные недра и вулканы, глубоководные слои мирового океана).

По типу управления можно выделить биотехнические (копирующие, командные, киборги, интерактивные и автоматические), по принципу - жестко программируемые, адаптивные и гибко программируемые. Бурное развитие современной предоставляет разработчикам практически безграничные возможности при проектировании интеллектуальных машин. Но отличное схемное и конструктивное решение будет служить лишь дорогостоящей оболочкой без соответствующего программного и алгоритмического обеспечения.

Чтобы кремний микропроцессора смог взять на себя функции мозга робота, необходимо "залить" в кристалл соответствующую программу. Обычный человеческий язык не способен обеспечить четкую формализацию задач, точность и надежность их логической оценки. Поэтому требуемая информация представляется в определенном виде с помощью языков программирования роботов.

В соответствии с решаемыми задачами управления выделяют четыре уровня такого специально созданного языка:

• Низший уровень используется для управления исполнительными приводами в виде точных значений линейного или углового перемещения отдельных звеньев интеллектуальной системы,
• Уровень манипулятора позволяет осуществлять общее управление всей системой, позиционируя рабочий орган робота в координатном пространстве,
• Уровень операций служит для формирования рабочей программы, путем указания последовательности необходимых действий для достижения конкретного результата.
• На высшем уровне - заданий - программа без детализации указывает что надо сделать.

Робототехники стремятся свести программирование роботов к общению с ними на языках высшего уровня. В идеале оператор ставит задачу: "Произвести сборку двигателя внутреннего сгорания автомобиля" и ожидает от робота полного выполнения задания.

Языковые нюансы

В современной робототехнике программирование роботов развивается по двум векторам: роботоориентированное и проблемно ориентированное программирование.

Наиболее распространенные роботоориентированные языки - AML и AL. Первый разработан фирмой IBM только для управления интеллектуальными механизмами собственного производства. Второй - продукт специалистов Стэндфордского университета (США) - активно развивается и оказывает существенное влияние на формирование новых языков этого класса. Профессионал легко разглядит в языке характерные черты Паскаля и Алгола. Все языки, ориентированные на роботов, описывают алгоритм, как последовательность действий "умного" механизма. В связи с этим программа зачастую выходит очень громоздкой и неудобной в практической реализации.

При программировании роботов на проблемно ориентированных языках, в программе указывается последовательность не действий, а целей или промежуточных позиций объекта. Наиболее популярным в этом сегменте является язык AUTOPASS (IBM), в котором состояние рабочей среды представлено в виде графов (вершины - объекты, дуги - связи).

Обучение роботов

Любой современный робот представляет собой обучаемую и адаптивную систему. Вся необходимая информация, включающая знания и умения, передается ей в процессе обучения. Это осуществляется, как непосредственным занесением в память процессора соответствующих данных (детальное программирование - семплинг), так и с использованием сенсоров робота (методом наглядной демонстрации) - все движения и перемещения механизмов робота заносятся в память и затем воспроизводятся в рабочем цикле. Обучаясь, система перестраивает свои параметры и структуру, формирует информационную модель внешнего мира. Это и есть основное отличие роботов от автоматизированных линий, промышленных автоматов с жесткой структурой и других традиционных средств автоматизации. Перечисленные методы обучения обладают существенными недостатками. Например, при семплинге перенастройка требует определенного времени и труда квалифицированного специалиста.

Весьма перспективной выглядит программа для программирования роботов, представленная разработчиками Лаборатории информационных технологий при Массачусетском технологическом институте (CSAIL MIT) на международной конференции промышленной автоматизации и робототехники ICRA-2017 (Сингапур). Созданная ими платформа C-LEARN обладает достоинствами обоих методов. Она предоставляет роботу библиотеку элементарных движений с заданными ограничениями (например, усилие хвата для манипулятора в соответствии с формой и жесткостью детали). В то же время, оператор демонстрирует роботу ключевые движения в трехмерном интерфейсе. Система, исходя из поставленной задачи, формирует последовательность операций для выполнения рабочего цикла. C-LEARN позволяет переписать существующую программу для робота другой конструкции. Оператору при этом не требуются углубленные знания в области программирования.

Робототехника и искусственный интеллект

Специалисты Оксфордского университета предупреждают, что в ближайшие два десятилетия машинные технологии заменят более половины сегодняшних рабочих мест. Действительно, роботы давно уже трудятся не только на опасных и трудных участках. Например, программирование значительно потеснило брокеров-людей на мировых биржах. Несколько слов об искусственном интеллекте.

В представлении обывателя это антропоморфный робот, способный заменить человека во многих сферах жизни. Отчасти так и есть, но в большей степени искусственный интеллект - это самостоятельная отрасль науки и технологии, с помощью компьютерных программ, моделирующая мышление "Homo sapiens", работу его мозга. На сегодняшнем этапе развития ИИ больше помогает людям, развлекает их. Но, по прогнозам экспертов, дальнейший прогресс в области робототехники и искусственного интеллекта может поставить перед человечеством целый ряд морально-этических и юридических вопросов.

В этом году на выставке роботов в Женеве самый совершенный андроид София заявила, что учится быть человеком. В октябре София впервые в истории искусственного интеллекта была признана гражданкой Саудовской Аравии с полноценными правами. Первая ласточка?

Основные тенденции робототехники

В 2017 году специалисты цифровой индустрии отметили несколько выдающихся решений в области технологий виртуальной реальности. Не осталась в стороне и робототехника. Очень перспективным выглядит направление совершенствующее управление сложным робомеханизмом через виртуальный шлем (VR). Эксперты пророчат востребованность такой технологии в бизнесе и промышленности. Вероятные сценарии использования:

• Управление беспилотной техникой (складскими погрузчиками и манипуляторами, дронами, трейлерами),
• Проведение медицинских исследований и хирургических операций,
• Освоение труднодоступных объектов и областей (дно океана, полярные области). Кроме того, программирование роботов позволяет им осуществлять и автономную работу.

Еще один популярный тренд - connected car. Совсем недавно представители гиганта Apple заявили о старте разработок собственного "беспилотника". Все больше фирм выражают свою заинтересованность в создании машин, способных самостоятельно перемещаться по пересеченным трассам, сохраняя грузы и оборудование.

Возрастающая сложность алгоритмов программирования роботов и машинного обучения предъявляет повышенные требования к вычислительным ресурсам и, следовательно, к "железу". По-видимому, оптимальным выходом в этом случае будет подключение устройств к облачной инфраструктуре.

Важное направление - когнитивная робототехника. Стремительный рост количества "умных" машин заставляет разработчиков все чаще задумываться о том, как научить роботов слаженно взаимодействовать.

Программирование виртуальных роботов на языке Java

Робототехника давным давно вышла за пределы научно-фантастических романов и в настоящее время является одной из движущих сил, определяющих прогресс во многих областях, таких как автоматизация производства, медицина, космос и т.д. Важную роль в робототехнике играют программные симуляторы, т.к. они не только упрощают работу инженеров, но и позволяют исследователям испытывать новейшие алгоритмы искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения. Одним из таких симуляторов является Simbad – проект с открытым кодом, разработанный на основе технологии Java 3D (см. ). В данной статье мы расскажем, как программировать виртуальных роботов, используя инструментарий Simbad, для получения лучшего представления об одной из философий проектирования роботов – архитектуре поглощения (subsumption architecture ).

Начало статьи посвящено краткому обзору робототехники и концепции архитектуры поглощения. Затем мы перейдем к инструментарию Simbad и расскажем, как, используя его, можно реализовать данную архитектуру. После этого придет время создания простого робота в соответствии с описанной архитектурой. В конце концов, вы окунетесь в занимательный мир лабиринтов и создадите второго робота, который, подобно Гомеру из Симпсонов (см. ), сможет самостоятельно из них выбираться. Разумеется, созданные роботы будут “виртуальными”, т.е. будут жить в виртуальной среде Simbad.

Программирование роботов

На данный момент не существует единого, всеми признаваемого определения термина “робот”. В нашей статье, под роботом мы будем подразумевать нечто, состоящее как минимум из следуюших компонентов:

• Набора сенсоров
• Программы, определяющей поведение робота
• Набора приводов и эффекторов

Традиционная робототехника

Под традиционной робототехникой обычно понимается период развития данной области вплоть до 1986 года. Для того времени было характерно представление о роботе, как о механизме, управляемом центральным контроллером (мозгом), который постоянно обновляет свое представление об окружающем мире и вырабатывает план поведения, исходя из этого представления. Новая информация о мире поступает от сенсоров, например, осязания, света, ультразвука и т.д. Мозг анализирует всю информацию от сенсоров и обновляет представление об окружающей среде, а затем принимает решение о том или ином действии. Все действия выполняются с помощью приводов и эффекторов. Первые обычно представляют собой некие двигатели, подсоединенные к устройствам, непосредственно взаимодействующим с окружающим миром — эффекторам. Примерами последних могут служить колеса или руки. При этом иногда под приводами (actuators) понимаются как сами приводы, так и эффекторы.

Таким образом, традиционный робот получает данные от множества сенсоров, комбинирует эти данные в процессе обновления картины мира, затем вырабатывает план действий на основе данной картины, и наконец, приводит его в исполнение. К сожалению, данный подход сопряжен с определенными трудностями. Во-первых, он требует большого объема вычислений. Во-вторых, поддержка актуальной картины окружающего мира – задача очень сложная, т.к. мир меняется постоянно. При этом известно, что многие организмы, например, насекомые, благополучно существуют и без поддержки полной картины мира, более того, даже не имея памяти как таковой. Так может стоит попробовать перенять их подход к функционированию? Подобные размышления стали отправной точкой нового течения в робототехнике, доминирующего в настоящее время. Оно получило название “поведенческая робототехника” (behavior-based robotics - BBR).

Архитектура поглощения

Одним из способов организации BBR-роботов является архитектура поглощения, предложенная в 1986 г. Родни Бруксом (Rodney A. Brooks) — в настоящее время главой лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском Технологическом Институте (MIT) — в его фундаментальной статье под названием “Слоны не играют в шахматы” (см. ). Согласно Бруксу, поведенческие роботы можно рассматривать как набор простых и независимых поведенческих узлов (behaviors), каждый из которых определяется двумя вещами – тем, что вызывает данное поведение (как правило, информация, поступающая от сенсоров), и тем действием, что является его результатом (как правило, выполненным с помощью эффектора). Поведения могут наслаиваться друг на друга, а также конфликтовать между собой. В этом случае, в действие вступает специальный механизм арбитража , который решает, какое поведение в данный момент является приоритетным. Ключевым моментом является то, что поведение робота, как единого целого, не закладывается заранее, а вырисовывается из взаимодействия его поведенческих узлов. Более того, по мнению сторонников BBR, глобальное поведение является чем-то большим, чем просто суперпозицией его частей. Оно поглощает каждое из локальных, низкоуровневых поведений. В целом, идея заключается в том, что вместо проектирования робота и точного описания его поведения во всех ситуациях, можно просто добавлять поведенческие узлы и смотреть, что получится в результате.

Simbad: среда для моделирования роботов

LEGO Mindstorms

В данной статье рассматривается создание программных агентов (ботов), но если вас интересуют реальные физические роботы, то обратите внимание на LEGO Mindstorms – замечательный инструментарий для робототехника.

Слоган в штаб-квартире LEGO Mindstorms гласит: “Мы сделаем для робототехники то, что iPod сделал для музыки” ("We will do for robotics what iPod did for music"). Первая версия Mindstorms была представлена в 1998 г. и сразу же превзошла ожидания LEGO по объему продаж. Цена комплекта ($250) может показаться слегка завышенной, но не забывайте, что столько же стоит iPod Classic, а он есть практически у каждого .

При этом iPod не предоставляет собой такого интереса для взлома как Mindstorms. Стоило выйти первому релизу Mindstorms, как различного рода хакеры начали взламывать и анализировать блоки RCX, являющиеся “мозгами” роботов. LEGO пребывала в некотором недоумении и сначала не могла решить, оставить ли все как есть или же выпустить официальное требование прекратить подобные действия. К чести руководства компании, они решили предоставить хакерам полную свободу действий в отношении Mindstorms.

Это привело к расцвету сообщества Mindstorms (см. ). Одним из следствий стало стороннее портирование платформы Mindstorms под другие языки, такие как C и Java, в то время, как сам инструментарий изначально поставлялся только вместе с графическим языком программирования NXT-G. В итоге, более половины пользователей инструментария – это взрослые специалисты.

Simbad предназначен для программного моделирования роботов. Согласно Web-странице проекта, Simbad “предоставляет программные средства для разработки роботов, описания их воздействия на окружающий мир, а так же использования сенсоров. Simbad был в первую очередь разработан для исследователей, которым необходим простой инструментарий для изучения ситуационного искусственного интеллекта, машинного обучения и алгоритмов AI вообще, особенно применительно к автономным роботам и агентам”.

Simbad был разработан на Java Луи Уге (Louis Hugue) и Николя Бредешем (Nicolas Bredeche). Проект размещен на сервере SourceForge.net и может свободно использоваться или модифицироваться в соответствии с лицензией GNU GPL (General Public License).

Технические подробности

Мир в среде Simbad может содержать как агентов (роботов), так и различные неодушевленные предметы, такие как, ящики, стены, источники света и т.д. Время в этом мире дискретно, т.е. разбито на интервалы. Simbad включает в себя планировщик, распределяющий время между агентами. Аналогично реальным роботам, агенты Simbad имеют как сенсоры (датчики расстояния, осязания, света и т.д.), так и приводы (как правило, колеса). В любой отведенный ему момент времени, робот может выполнять какое-то действие.

Классы, реализующие агентов, должны переопределять метод performBehavior() , который описывает их поведение. Внутри этого метода робот может анализировать поступающую от сенсоров информацию и изменять вращательную и поступательную составляющие скорости движения. На исполнение метода performBehavior() отводится короткий промежуток времени, поэтому нельзя отдавать такие команды, как, например, “продвинуться вперед на один метр”. Для того чтобы обойти это ограничение как правило приходится постоянно контролировать состояние, в котором находится робот. Кроме этого можно использовать таймер для отслеживания количества временных интервалов, в течение которых робот находился в текущем состоянии.

Simbad API

В примерах к данной статье в основном затрагиваются вопросы, связанные со следующими двумя пакетами, входящими в состав Simbad API:

• simbad.sim : Классы данного пакета описывают как самих роботов, так и окружающий их мир. Основными классами являются:
  • Agent: Сами роботы.
  • Arch: Арки, которые роботы могут объезжать либо проезжать под ними.
  • Box: Описывают препятствия на пути робота.
  • CameraSensor: Позволяет получать доступ к картине окружающего мира с точки зрения робота.
  • EnvironmentDescription: Описывает среду, в которую можно добавлять как роботов, так и неодушевленные объекты, например, стены и другие препятствия.
  • LampActuator: Фары, которые можно добавлять к своему роботу.
  • LightSensor: Сенсоры света.
  • RangeSensorBelt: Набор датчиков расстояния, которые могут быть расположены по периметру робота.
  • RobotFactory: Используется для добавления различных сенсоров к роботу.
  • Wall: Еще один тип препятствия для движения робота.
• simbad.gui : Классы из данного пакета отображают самого робота и позволяют его контролировать. Основным классом являются следующий:
  • Simbad: Окно, отображающее картину мира робота, информацию, поступающую с его сенсоров, а так же управляющие элементы.

Реализация архитектуры поглощения с помощью Simbad

Румба

В то время как я пишу эти строки, Румба (Roomba) пылесосит ковер у меня под ногами (при этом периодически наталкиваясь на котенка). Румба – это робот, разработанный компанией iRobot, основанной тремя выпускниками MIT: Родни Бруксом, Колином Энглом (Colin Angle) и Хелен Грейнер (Helen Greiner). Он был создан в согласии с принципами архитектуры поглощения и предоставляет открытый интерфейс, позволяющий менять его поведение самым произвольным образом. Книга Тода Курта (Tod E. Kurt) “Взламывая Румбу” рассказывает о множестве таких возможностей (см. ).

Реализовывать архитектуру поглощения на основе Simbad мы начнем с объявления класса-потомка Agent под названием BehaviorBasedAgent . Каждый экземпляр данного класса будет содержать массив поведений (объектов типа Behavior), а так же булеву матрицу, хранящую информацию об их попарном поглощении.

Класс BehaviorBasedAgent выступает в роли планировщика поведений. В листинге 1 приведен фрагмент кода, итерирующего по массиву поведений и регулирующего их запуск. При этом переменная currentBehaviorIndex используется для хранения ссылки на поведение, которое должно быть активировано на следующем шаге алгоритма.

Листинг 1. Цикл для поочередной активации поведений и разрешения конфликтов

Отметьте, что метод performBehavior() перегружает аналогичный метод в классе simbad.sim.Agent .

В классе поведения Behavior объявлено два абстрактных (abstract) метода:

• isActive() : Метод возвращает булево значение, показывающее, должно ли данное поведение быть активировано в данный момент времени, учитывая информацию, поступающую от сенсоров. При этом все экземпляры класса Behavior имеют доступ к общему набору сенсоров.
• act() : Метод возвращает новые значения поступательной и вращательной скорости (именно в таком порядке), являющиеся результатом активации поведения.

Пример блуждающего робота, притягивающегося к источникам света

Теперь пришло время создать программного робота (или бота), который будет включать 4 нижеперечисленных поведения, хранящихся в порядке убывания приоритета. Код бота показан в листингах со второго по пятый (код примеров к данной статье доступен для ).

• Avoidance: Изменяет направление движения после столкновения или в попытке предотвратить столкновение.
• LightSeeking: Направляет движение в сторону источника света.
• Wandering: Периодически меняет направление движения произвольным образом.
• StraightLine: Направляет движение по прямой.

Листинг 2. Класс Avoidance (на основе демонстрационного примера SingleAvoiderDemo.java из поставки Simbad)

Листинг 3. Класс LightSeeking (на основе демонстрационного примера LightSearchDemo.java из поставки Simbad)

Листинг 4. Класс Wandering

Листинг 5. Класс StraightLine class

В листинге 6 показано поглощение одних поведений другими.

Листинг 6. Объявление булевой матрицы, описывающей попарное поглощение поведений

В данном примере набор поведений полностью упорядочен в соответствии с приоритетом. В общем случае, это необязательно.

В качестве упражнения вы можете попробовать реализовать следующие вещи:

• Социальное поведение: движение навстречу друзьям и в сторону от врагов.
• Избегание источников света.
• Добавить фары к некоторым роботам, так, чтобы они начали притягиваться друг к другу.

Лабиринты

"Ну, наконец-то! Я так и знала, что из этого лабиринта можно выбраться, действуя по алгоритму Тремо!" — Лиза Симпсон

Из всей массы алгоритмов выхода из лабиринтов, два выделяются тем, что используют объем памяти, не зависящий от размера самого лабиринта. Они известны под названиями “следование вдоль стены” (wall-following) и алгоритм Пледжа . Последний был назван в честь Джона Пледжа (Jon Pledge) из Эксетера, который изобрел алгоритм в возрасте 12 лет. Кроме этого есть еще великолепный алгоритм Тремо (Tremaux algorithm) – любимый алгоритм Лизы Симпсон – но в целях упрощения мы рассмотрим только первые два.

Алгоритмы генерации лабиринтов

Интерес представляют не только алгоритмы выхода из лабиринтов, но и их генерации. Лабиринты, рассматриваемые в данной статье, называются совершенными (perfect), благодаря тому, что существует один и только один вариант прохода между любыми двумя точками лабиринта. Благодаря этому условию исключаются петли, острова, а так же изолированные участки. Большинство алгоритмов, генерирующих совершенные лабиринты, работают следующим образом: они начинают с простого лабиринта, представляющего собой только внешнюю стену и постепенно добавляют внутренние участки. При этом на каждом шаге необходимо исключать возможность появления петель, изолированных секций и т.д.

Следование вдоль стены

Этот алгоритм настолько прост, что многие обучаются ему еще в детстве. Все что требуется для выхода — это вести левой рукой по левой стене (или правой рукой по правой стене) пока не встретите выход. Несложно видеть, что данный алгоритм работает безупречно для лабиринтов, в которых вход и выход расположены на периметре. К сожалению, алгоритм нельзя применять в случае, если выход расположен на острове — части лабиринта, не соединенной с остальными стенами. В этой ситуации алгоритм не найдет выход, потому что нельзя перепрыгнуть пустое пространство до острова, не отрывая руку от стены.

Алгоритм Пледжа

Алгоритм Пледжа более сложен, но зато способен находить выход из большего числа лабиринтов за счет возможности переходов от одного острова к другому. Идея алгоритма заключается в том, что надо выбрать некое абсолютное направление (север, юг, запад или восток) и всегда стараться ему следовать. Назовем его предпочтительным направлением . В случае если вы упираетесь в стену, вы поворачиваете направо и движетесь в соответствии с алгоритмом “следование вдоль стены” до тех пор, пока не выполнится два условия. Первое – это поворот в предпочтительном направлении, а второе – сумма всех ранее сделанных поворотов равна нуля (при этом каждый поворот против часовой стрелки принимается за единицу, а по часовой стрелке, соответственно, за минус единицу). После этого вы продолжаете двигаться в предпочтительном направлении пока это возможно и так далее. Условие на нулевую сумму поворотов необходимо для избегания разного рода ловушек, например, участков лабиринтов, имеющих форму G (нарисуйте ее на бумаге и сразу поймете, о чем я).

Алгернон: робот, выбирающийся из лабиринтов

Пришло время удивить ваших друзей, создав робота по имени Алгернон (Algernon), задачей которого будет выход из лабиринтов.

Проектирование робота

Для реализации как алгоритма Пледжа, так и следования вдоль стены необходимо точно определять момент, когда робот подходит к разветвлению в лабиринте, а также иметь возможность указать, какое направление выбрать.

Наверняка это можно реализовать множеством способов, но мы будем использовать специальный сенсор — эхолокатор, расположенный на левой стороне робота. Этот сенсор будет посылать сигналы при пересечении ответвлений слева по ходу движения. Для того чтобы определять, что впереди тупик, мы добавим еще один сенсор — датчик касания, расположенный в лобовой части робота.

Реализация алгоритма следования вдоль стены

Весь код Алгернона будет размещен в пакете algernon.subsumption (весь код доступен для ). Алгернон — это достаточно простой робот и его вполне можно запрограммировать в процедурном стиле. В то же время, даже для такого простого робота, подход, основанный на поглощении поведений, делает код намного чище, легче для понимания, а также способствует лучшей организации модулей.

Мы сделаем еще одно допущение в целях упрощения примера: будем считать, что все стены пересекаются под прямыми углами. Другими словами, все повороты налево и направо осуществляются исключительно на 90 градусов.

Леворукий алгоритм следования вдоль стены можно декомпозировать на четыре различных поведения:

• Идти прямо.
• Упершись в стену, повернуть направо.
• Встретив ответвление влево, повернуть.
• Остановиться при нахождении выхода.

Поведениям необходимо присвоить приоритеты. В данном примере, мы их выберем в том же порядке, в каком они перечислены выше. В итоге нам понадобятся четыре класса-наследника Behavior:

• GoStraight
• TurnRight
• TurnLeft
• ReachGoal

В листинге 7 показан код класса GoStraight , в котором TRANSLATIONAL_VELOCITY – это константа, равная 0.4:

Листинг 7. Реализация поведения для движения по прямой

Код класса TurnRight показан в листинге 8. Метод getRotationCount() возвращает количество временных интервалов, необходимых для поворота на 90 градусов при данной скорости вращения.

Листинг 8. Реализация поведения для поворота направоBehavior code for turning right

Для поворота налево, Алгернон должен сначала чуть продвинуться вперед так, что стена слева от него закончится. Затем он поворачивается налево и проходит еще немного вперед так что, по его левую сторону опять находится стена. Код показан в листинге 9.

Листинг 9. Реализация поведения для поворота налево

Код класса ReachGoal показан в листинге 10.

Листинг 10. Поведение при обнаружении выхода из лабиринта

Главный метод, определяющий поведение Алгернона приведен в листинге 11.

Листинг 11. Код управления поведениями Алгернона

На рисунке 1 показано, как Алгернон движется по лабиринту.

Рисунок 1. Алгернон, двигающийся по лабиринту

Заметим, что робот успешно решает задачу выхода, несмотря на то, что ни один из его компонентов ничего не знает не только о лабиринтах, но даже о стенах. Не существует никакого центрального узла, выступающего в роли мозга, просчитывающего путь выхода. В этом и заключается суть архитектуры поглощения: сложное поведение, будто бы специально спроектированное для решения конкретной задачи, вырисовывается при взаимодействии простых, наслоенных друг на друга поведений.

Заключение

В данной статье рассматривалось создание простого программного робота. Программирование реального, физически существующего робота представляет собой значительно более сложную задачу, в основном из-за того, что приходится учитывать все аспекты влияния окружающего мира. Например, в рассмотренном примере было достаточно просто заставить робота двигаться прямо вдоль стены. В реальном мире с его неровными поверхностями, весьма непросто реализовать движение робота таким образом, чтобы он не ударялся об стену и одновременно не удалялся от нее слишком далеко. Так что, даже если вы любите программировать, не факт, что программирование роботов доставит вам удовольствие, т.к. зачастую это требует больше механической, чем творческой работы.

Обратите внимание на инструментарий LEGO Mindstorms, если вы заинтересовались проектированием и программированием роботов. В качестве альтернативы, можно поработать с роботами BEAM (Biological Electronic Aesthetics Mechanics). BEAM далее развивает идею поведенческой робототехники, вообще убирая программирование как таковое. Глобальное поведение робота определяется жестко заданными соединениями поведенческих узлов, работающих на рефлексах. Заплатив не более $30 вы сможете построить своего первого BEAM-робота. Также можно спроектировать робота по чертежам, которые вы найдете в книге Гарета Бранвина (Gareth Branwyn) “Создание роботов для абсолютных новичков” (см. ). Ну и, наконец, всегда можно купить Румбу и взломать его.

Один из поразительных выводов, к которому я пришел, начав заниматься программированием роботов, а также после поверхностного знакомства с кодом других разработчиков, - это то, что необязательно писать длинные программы, чтобы создать робота, обладающего весьма обширной функциональностью. При этом, правда, зачастую приходится долго шлифовать программу и экспериментировать с константами, чтобы робот делал именно то, что нужно. Используя же инструментарий LEGO Mindstorms, вы вполне сможете создать простого робота за вечер.

Робототехника – это своего рода захватывающая субкультура, включающая в себя книги, соревнования, видео и т.д. Вполне возможно, что даже недалеко от вас есть клуб или кружок любителей роботов.

Р оботы, особенно человекоподобные, не могут оставить равнодушными даже тех людей, которые мало интересуются современными технологиями. Наверное, программирование таких роботов очень интересное и увлекательное занятие. Так оно и есть, только вот мало кто знает, как трудно научить робота даже самым простым вещам, которые нам кажутся совершенно естественными. Вы бы и сами смогли в этом убедиться, если бы имели доступ к современной робототехнике.

Программирование роботов сегодня - прерогатива узких специалистов, а всем остальным, кто интересуется робототехникой, остаётся либо молча завидовать, либо удовлетворяться работой с симуляторами, например, V-REP - робосимулятором, разработанным швейцарской компанией Coppelia Robotics. Впрочем, почему бы и нет? Система V-REP обладает на удивление широким функционалом, поддерживается несколькими операционными системами, включая Windows, а самое главное - бесплатна для домашнего использования. А ещё в ней имеются библиотеки для программирования роботов с помощью C/C++, Python, Java, Matlab и некоторых других языков.

V-REP поставляется с набором готовых моделей - стационарных и мобильных роботов, управлять которыми можно редактируя скрипты. Для управления некоторыми моделями имеются специальный набор ползунков. Все роботы уже имеют базовую программу и подчиняются реальным законам физического мира, той же гравитации. Распространяется платформа в трёх редакциях: EVAL , EDU и Player . Первая - полнофункциональная версия без ограничений, вторая - образовательная версия с лицензионными ограничениями, ориентированная на школьников старших классов, студентов и просто увлеченных пользователей. Плеер (Player) - это программа, предназначенная для запуска сцен, созданных в профессиональной версии. Возможность редактирования скриптов в ней отсутствует.

Для знакомства с платформой вполне подойдёт второй вариант - V-REP PRO EDU. Устанавливается робосимулятор как обычная программа. После запуска вы увидите окно, разделённое на три части.

Правая и самая большая область - это масштабируемая сцена, где и происходят все действия. У левого края размещается библиотека объектов - роботов, а также различных дополнительных элементов, что-то вроде реквизита. Средняя панель содержит иерархию объектов - сцены, камеры, фигуры, источники света, модели и управляющие ими скрипты.

Как работать с V-REP

На первый взгляд всё просто - перетаскиваем из библиотеки на сцену модель, жмём кнопку Play и наблюдаем за движениями подопечного. Некоторые модели довольно умны, например, «человек» Bill прекрасно понимает, как обходить препятствия, где находятся границы поверхности сцены и что нужно делать, чтобы не свалиться в «пропасть» .

А вот человекоподобный робот Ansi будет идти по прямой, пока не упадёт за край и не распрощается с жизнью.

Будучи предоставленными сами себе, роботы бродят вслепую, сталкиваются и падают, а упав на поверхность, неуклюже и беспомощно перебирают конечностями.

Ваша задача - обучить их, но для этого потребуется знание базовых основ программирования, в идеале - языка Lua , ведь именно на нём написаны внутренние скрипты V-REP. Открыть исходный код управляющего скрипта очень просто - нужно лишь дважды кликнуть по иконке «файл» в колонке иерархии объектов.

Ради интереса можете поэкспериментировать, изменяя значения параметров, а затем наблюдая за поведением роботов. Имеется в V-REP также неплохой набор готовых примеров - сцен в формате ТТТ , получить доступ которым можно через главное меню File –> Open scenes .

Робототехника - одно из перспективнейших направлений в сфере интернет-технологий, а то, что за ИТ-сферой будущее, в наше время и объяснять не надо. Кроме того, роботостроение может показаться занимательней прочего: сконструировать робота значит почти что создать новое существо, пусть и электронное, что, конечно же, привлекает. Впрочем, и в этой отрасли все может оказаться непросто, особенно на первых порах. Вместе с экспертами попытаемся разобраться, зачем нужна роботехника и как к ней подступиться.

Робототехника — одно из перспективнейших направлений в сфере интернет-технологий, а то, что за ИТ-сферой будущее, в наше время и объяснять не надо. Роботостроение — увлекательнейшая штука: сконструировать робота значит почти что создать новое существо, пусть и электронное.

С 60-х годов прошлого века автоматизированные и самоуправляющиеся устройства, делающие какую-либо работу за человека, стали использоваться для исследований и в производстве, затем в сфере услуг и с тех с каждым годом прочнее занимают свое место в жизни людей. Конечно, нельзя сказать, что в России все сплошь выполняется самостоятельными механизмами, однако определенный вектор в эту сторону точно намечается. Вот уже и Сбербанк планирует заменить три тысячи юристов умными машинами.

Вместе с экспертами попытаемся разобраться, зачем нужна роботехника и как к ней подступиться.

Чем отличается робототехника для детей от профессиональной?

Если коротко, то робототехника для детей направлена на изучение предмета, тогда как профессиональная - на решение конкретных задач. Если специалисты создают промышленные манипуляторы, выполняющие разные технологические задачи, или специализированные колесные платформы, то любители и дети, конечно же, занимаются вещами попроще.

Татьяна Волкова, сотрудник Центра интеллектуальной робототехники: «Как правило, с чего все начинают: разбираются с моторами и заставляют робота элементарно ехать вперед, потом - делать повороты. Когда робот выполняет команды движения, можно уже подключить датчик и сделать так, чтобы робот ехал на свет или, наоборот, «убегал» от него. А дальше идет любимая задача всех новичков: робот, который ездит по линии. Устраиваются даже различные гонки роботов».

Как понять, есть ли у ребенка склонность к робототехнике?

Для начала нужно купить конструктор и посмотреть, нравится ли ребенку собирать его. А дальше и в кружок можно отдать. Занятия помогут ему развить мелкую моторику, фантазию, пространственное восприятие, логику, концентрацию и терпеливость.

Чем быстрее получится определиться с направлением роботехники — конструирование, электроника, программирование — тем лучше. Все три области обширны и требуют отдельного изучения.

Александр Колотов, ведущий специалист STEM-программ в Университете Иннополис: «Если ребенку нравится собирать конструктор, то ему подойдёт конструирование. Если ему интересно изучать, как устроена вещь, то ему понравится заниматься электроникой. Если у ребенка тяга к математике, то его заинтересует программирование».

Когда начинать обучение робототехнике?

Начинать изучение и записываться в кружки лучше всего с детства, впрочем, не слишком рано — в 8-12 лет , говорят специалисты. Раньше ребенку сложнее уловить понятные абстракция, а позднее, в подростковом возрасте, у него могут появиться другие интересы, и он станет отвлекаться. Также ребенка необходимо мотивировать на изучение математики, чтобы ему было интересно и легко в будущем проектировать механизмы и схемы, составлять алгоритмы.

С 8-9 лет ребята уже могут понимать и запоминать, что такое резистор, светодиод, конденсатор, а позже и понятия из школьной физики осваивать с опережением школьной программы. Не важно, станут они специалистами в этой области или нет, полученные знания и навыки точно даром не пропадут.

В 14-15 лет нужно продолжать заниматься математикой, отодвинуть занятия в кружке по робототехнике на второй план и начать изучение программирования более серьезно - разбираться не только в сложных алгоритмах, но и в структурах хранения данных. Далее идут математический базис и знания в алгоритмизации, погружение в теорию механизмов и машин, проектирование электромеханической оснастки робототехнического устройства, реализацию алгоритмов автоматической навигации, алгоритмы компьютерного зрения и машинное обучение.

Александр Колотов: «Если в этот момент познакомить будущего специалиста с основами линейной алгебры, комплексным счислением, теорией вероятности и статистики, то к поступлению в вуз он уже будет хорошо представлять, зачем ему стоит обращать дополнительное внимание на эти предметы при получении высшего образования».

Какие конструкторы выбрать?

Для каждого возраста существуют свои образовательные программы, конструкторы и платформы, различающиеся степенью сложности. Можно найти как зарубежные, так и отечественные продукты. Есть дорогие наборы для робототехники (в районе 30 тыс. руб. и выше), есть и подешевле, совсем простые (в пределах 1-3 тыс. руб.).

Если ребенку 8-11 лет , можно купить конструкторы Lego или Fischertechnik (хотя, конечно, производители имеют предложения как для более младшего, так и для старшего возрастов). Конструктор Lego для робототехники обладает интересными деталями, яркими фигурками, он легок в сборке и снабжен подробной инструкцией. Серия конструкторов Fischertechnik для робототехники приближает к настоящему процессу разработки, здесь вам и провода, и штекеры, и визуальная среда программирования.

В 13-14 лет можно начать работать с ТРИК или модулями Arduino, которые, по словам Татьяны Волковой, является практически стандартом в области образовательной робототехники, а также Raspberry. ТРИК сложнее Lego, но легче Arduino и Raspberry Ri. Последние две уже требуют базовых навыков программирования.

Что еще потребуется изучить?

Программирование . Избежать его возможно только на первоначальном этапе, потом же без него никуда. Начать можно с Lego Mindstorms, Python, ROS (Robot Operating System).

Базовую механику. Начинать можно с поделок из бумаги, картона, бутылок, что важно и для мелкой моторики, и для общего развития. Самого простого робота можно сделать вообще из отдельных деталей (моторчики, провода, фотодатчик и одна несложная микросхема). Познакомиться с базовой механикой поможет «Мастерилка с папашей Шперхом».

Основы электроники. Для начала научиться собирать простые схемы. Для детей до восьми лет эксперты советуют конструктор «Знаток», дальше можно перейти к набору «Основы электроники. Начало».

Где заниматься робототехникой детям?

Если видите у ребенка интерес, можно отдать его в кружки и на курсы, хотя можно заниматься и самостоятельно. На курсах ребенок будет под руководством специалистов, сможет найти единомышленников, займется робототехникой на регулярной основе.

Также желательно сразу понять, чего хочется от занятий: участвовать в соревнованиях и бороться за призовые места, участвовать в проектной деятельности или просто заниматься для себя.

Алексей Колотов: «Для серьезных занятий, проектов, участия в соревнованиях нужно выбирать кружки, с небольшими группами по 6—8 человек и тренером, который приводит учеников к призовым местам на соревнованиях, который постоянно сам развивается и дает интересные задачи. Для занятий в виде хобби можно пойти в группы до 20 человек».

Как выбирать курсы для занятий робототехникой?

При записи на курсы обратите внимание на педагога , рекомендует коммерческий директор компании Promobot Олег Кивокурцев. «Бывают прецеденты, когда педагог просто отдает ребятам оборудование, а дальше занимайтесь кто чем хочет», — согласна с Олегом Татьяна Волкова. От таких занятий толку будет мало.

При выборе курсов также стоит обратить внимание и на имеющуюся материально-техническую базу . Есть ли там конструкторские наборы (не только Lego), имеется ли возможность писать программы, изучать механику и электронику, самому делать проекты. На каждую пару учащихся должен быть свой робототехнический комплект. Желательно с дополнительными деталями (колесами, шестернями, элементами каркаса), если хочется участвовать в соревнованиях. Если с одним набором работает сразу несколько команд то, скорее всего, никаких серьезных соревнования не предполагается.

Поинтересуйтесь, в каких соревнованиях участвует клуб робототехники . Помогают ли эти конкурсы закрепить полученные навыки и дают ли возможность для дальнейшего развития.

Соревнование Robocup 2014

Как изучать робототехнику самостоятельно?

Курсы требуют денег и времени. Если первого не хватает и регулярно ходить куда-либо не получится, можно заняться с ребенком самостоятельным изучением. Важно, чтобы родители обладали необходимой компетенцией в этой сфере: без помощи родителя, ребенку освоить робототехнику будет достаточно сложно, предостерегает Олег Кивокурцев.

Найдите материал для изучения. Их можно брать в Интернете, из заказываемых книг, на посещаемых конференциях, из журнала «Занимательная робототехника». Для самостоятельного изучения есть бесплатные онлайн-курсы, например, «Строим роботов и другие устройства на Arduino: от светофора до 3D-принтера».

Нужно ли изучать роботехнику взрослым?

Если Вы уже вышли из детского возраста, это не значит, что двери робототехники для Вас закрыты. Можно так же записаться на курсы или изучать ее самостоятельно.

Если человек решил заниматься этим как хобби, то путь его будет таким же, как у ребенка. Однако понятно, что дальше любительского уровня без профессионального образования (инженера-конструктора, программиста и электронщика) продвигаться вряд ли получится, хотя, конечно, устраиваться на стажировки в компании и упорно грызть гранит нового для вас направления никто не запрещает.

Олег Кивокурцев: «Взрослому будет проще освоить робототехнику, но важным фактором является время».

Для тех, у кого близкая специальность, но хочется переучиться, также есть разные курсы в помошь. Например, для специалистов по машинному обучению одойдет бесплатный онлайн-курс по вероятностной робототехнике «Искусственный интеллект в робототехнике». Также существуют образовательная программа Intel, просветительский проект «Лекториум», дистанционные курсы ИТМО. Не забудьте и про книги, например, есть много литературы для начинающих («Основы робототехники», «Введение в робототехнику», «Настольная книга робототехника»). Подберите то, что больше всего понятно и подходит вам.

Следует помнить, что серьезная работа отличается от любительского увлечения как минимум стоимостью затрат на оборудование и перечнем поставленных перед работником задач. Одно дело - своими руками собирать самого простого робота, совсем другое - заниматься, например, машинным зрением. Поэтому изучать основы конструирования, программирования и аппаратной инженерии все-таки лучше с ранних лет и впоследствии, если понравилось, поступать в профильный университет.

В какие вузы идти учиться?

Направления, связанные с робототехникой, можно найти в следующих вузах:

— Московский технологический университет (МИРЭА, МГУПИ, МИТХТ);

— Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана;

— Московский государственный технологический университет «Станкин»;

— Национальный исследовательский университет «МЭИ» (Москва);

— Сколковский институт науки и технологий (Москва);

— Московский государственный университет путей сообщения Императора Николая II;

— Московский государственный университет пищевых производств;

— Московский государственный университет леса;

— Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (СГУАП);

— Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (ИТМО);

— Магнитогорский государственный технический университет;

— Омский Государственный технический университет;

— Саратовский государственный технический университет;

— Университет Иннополис (Республика Татарстан);

— Южно-Российский федеральный университет (Новочеркасский ГТУ).

Самое главное

Знать азы робототехники в скором времени может оказаться полезно и обывателям, а возможность стать специалистом в этой сфере выглядит очень перспективно, так что хотя бы попробовать себя в «роботостроительстве» определенно стоит.