Радар РОБОТ — как работает, что его берет, характеристики и возможности устройства
Радар-РОБОТ или ROBOT-MultiRadar – это разработка немецкой компании “Jenoptik Traffic Solution Division” из города Йена в Тюрингии. С работой данного комплекса уже успели познакомиться многие водители из стран Европы, получившие квитанции об оплате штрафов, а с недавнего времени этот радар начали применять и в России. Главное преимущество “Робота” – автоматический режим работы, он практически не нуждается в обслуживании, способен мониторить одновременно до шести полос движения, а передача данных ведется через единую компьютерную сеть.
Радар-РОБОТ можно увидеть в больших мегаполисах, его обычно помещают на столбах, и по форме он напоминает скворечник с двумя отверстиями для камер. Высокоточная 11-ти мегапиксельная камера способна запечатлеть номера авто и даже лицо водителя с расстояния до 1-го километра, а видеокамера делает запись в моменты до и после фиксации. Причем скорость затвора фотокамеры составляет 1/10 000 секунды.
Замер скорости ведется радаром на частоте 24,1 ГГц, фиксируются скорости от 10-ти до 250-ти км/час, максимально возможная погрешность измерения – +/- 1 км/час при скоростях до 100 км/час и +/- 1% при скоростях выше 100 км/час. Быстродействующий цифровой процессор анализирует отраженные от автомобиля волны и замеряет среднюю скорость движения на определенном участке.
На данный момент выпущено три модели “Робота”:
- MultaRadar SD 580
- TraffiStar SR 590
- MultaRadar CD – передвижной комплекс.
Вся информация о правонарушениях поступает по внутренней сети на диспетчерский пункт. Устройства помещены в антивандальный корпус, оснащены датчиками температуры и вибрации, и при несанкционированных попытках взлома сразу сигнализируют в полицейский отдел. “РОБОТ” может выдерживать колебания температур от -40 до +60 градусов.
Естественно, водителей интересует вопрос, какими радар-детекторами можно ловить “РОБОТ”? Для этой цели лучше всего подойдут антирадары Премиум-класса: корейские Street Storm STR 9520 или 9540EX, американские Whistler 68 PRO, – которые по отзывам водителей пеленгуют Мультирадар с расстояния до 2-х км. Подойдут также детекторы с GPS-модулем и доступом к базе полицейских стационарных скоростемеров и камер фото и видео фиксации.
Обратить внимание нужно на дальность обнаружения: радиус действия “Робота” составляет 1 километр, если ваш детектор предупредит вас заранее, то сбросить скорость вы успеете, если же вы находитесь в зоне действия и действительно превышаете, то никакой антирадар не поможет, остается только ждать вызова в суд. Российским аналогом мультирадара “РОБОТ” является комплекс “СТРЕЛКА-СТ”.
TR-B20VS — teXet — цифровая техника
«Антистрелка» teXet TR-B20VS: всегда на шаг впереди
Компания «Электронные системы «Алкотел» противопоставляет самым современным радарным и лазерным измерителям скорости новый продукт – технологичный радар-детектор teXet TR-B20VS.
Модель способна на расстоянии обнаруживать все типы радаров ГИБДД, в том числе и неуловимую «Стрелку». При многочисленных преимуществах и высоком качестве корейской сборки новинка, как и предыдущие модели компании, ориентирована на массовый рынок и имеет невысокую стоимость для своего функционала.
Совместные разработки teXet и корейских партнеров позволили создать радар-детектор на принципиально новой элементной базе, которая включает в себя высокопроизводительный контроллер, чувствительный к коротким импульсам радарного комплекса «Стрелка». Эффективное определение сигнала происходит на расстоянии 800 метров в попутном и встречном направлении, что дает возможность плавно сбросить скорость перед зоной действия прибора.
Кроме того, teXet TR-B20VS способен распознавать все основные типы российских радаров (Стрелка, Робот, Кордон, Беркут, Искра, Радис, Визир, Амата, ЛИСД, Арена, Сокол и др.) с диапазонами X, K, Ka, в том числе Робот-Мультарадар, и работающих в импульсном режиме «POP».
Эффективность устройства повышается за счет использования расширенных диапазонов. Модель имеет защиту от обнаружения VG2, а оптический сенсор обеспечивает круговое детектирование лазерных радаров.
Отдельное внимание было уделено защите от ложных срабатываний. Автовладелец может самостоятельно регулировать чувствительность датчика, выбирая между тремя режимами Город1/Город2/Трасса. Заданная конфигурация автоприглушения автоматически отключает уведомления о ближайших радарах, если в данный момент автомобиль движется без превышения скорости.
Новый радар-детектор устойчив к погодным перепадам и прекрасно функционирует в интервале температур от –20 °С до +70 °С.
В teXet TR-B20VS реализовано множество гибких параметров: отключение выбранных диапазонов, цифровой регулятор громкости и сохранение настроек в памяти, режим приглушения (Dimmer), настройка яркости индикации LED-дисплея и многое другое. Кроме стандартного звукового оповещения, модель поддерживает голосовое сопровождение – подсказки и информацию произносит приятный женский голос.
За счет компактных размеров детектор можно удобно расположить на стекле автомобиля, при этом не загораживая обзор водителю. Устройство обладает продуманным эргономичным дизайном, а корпус радар-детектора изготовлен из приятного на ощупь материала soft-touch.
В то время как большинство дорогостоящих радар-детекторов не в состоянии определять импульсы комплекса «Стрелка», teXet выводит на рынок TR-B20VS с корректным и заблаговременным распознаванием самых современных на сегодняшний день радаров ГИБДД. Оптимальные технические возможности и высокое качество комплектующих из Кореи сочетаются с доступной ценой новой модели.
Радар-детектор доступен в фирменных магазинах teXet и интернет-магазине бренда!
г. Санкт-Петербург, ул. Звездная, дом 1, ТРК «Континент», ст. м. «Звездная»
тел.: (812) 383-56-12, время работы: с 10:00 до 22:00, без выходных
г. Санкт-Петербург, Пулковское шоссе, дом 25, корп. 1, ТРК «Лето», 1 этаж, секция 1-035, ст.
тел.: (812) 386-00-32, время работы: с 10:00 до 22:00, без выходных
г. Санкт-Петербург, ул. Маршала Говорова, дом 8А, ст. м. «Кировский завод»
тел.: (812) 784-87-42, время работы: с 9:00 до 18:00, Сб-Вс: выходной
Антирадар iBox X 10
Купить Антирадар iBox X 10 в Караганде с доставкой по Казахстану в интернет-магазине «ARSTON»
Предлагаем вашему вниманию очередной радар-детектор «все в одном», модель Ibox x10 gps, и по лучшей цене! Данный антирадар оснащен радио уловителем всех стандартных диапазонов (подробнее смотрите технические характеристики Ibox x10 gps ниже), улавливает лазерные радары, и оснащен модулем GPS для определения положения постов контроля скорости по координатам gps/глонасс. Обновление базы координат камер и радаров доступно на сайте производителя Ibox x10 gps и регулярно актуализируется. Покупая антирадар Ibox x10 gps, вы получаете устройство, определяющее большинство современных полицейских и стационарных радаров, как радио, так и лазерных.
Так же радар-детектор Ibox x10 gps оснащен массой приятных и нужных опций, например голосовым оповещением, радар детектор Ibox x10 gps определяет тип радара, расстояние до него и голосом оповещает об этом. В Ibox x10 gps есть режим программирования настроек, вы можете отключить ненужные диапазоны, настроить громкость оповещения и т.д. Купив антирадар Ibox x10 gps, вы сможете насладиться поездкой и не переживать за неожиданные засады полиции на пути следования. Более подробная информация о радар-детекторе Ibox x10 gps, а именно его технические характеристики и комплектация, описаны ниже.Технические характеристики радар-детектора (антирадара) Ibox x10 gps
Приемник Диапазон К: 24050 — 24250 МГцДиапазон Ka: 33400 — 36000 МГц
Диапазон Ku: 13400 — 13500 МГц
Диапазон X: 10475 — 10575 МГц
Детектор лазерного излучения: есть, 800-1100 нм
Угол обзора лазерного детектора: 360°
Поддержка режимов: POP
Приемник сигнала (радиоканал): супергетеродин
Обработка сигнала (радиоканал): цифровая Настройки Режим Город: есть, количество уровней — 4
Режим Трасса: есть
Режим Авто: есть
Отключение отдельных диапазонов: есть Функции Обнаружение радаров типа «Стрелка»: есть
Обнаружение радаров типа «Robot»: есть
Определение координат: ГЛОНАСС, GPS, база стац.
радаров Защита от обнаружения: VG-2
Антисон: есть
Память настроек: есть Вывод информации Отображение информации: символьный дисплей
Регулировка яркости: есть
Регулировка громкости: есть
Голосовое оповещение: есть
Отключение звука: есть Корпус Крепление: на присоске, на коврике, на магните Дополнительно Рабочая температура: -30 — 70 °C
Комплектация Радар-детектора (антирадара) Ibox x10 gps
Радар-детектор – 1штКронштейн с присоской – 1шт
Зарядное устройство – 1шт
Липкий коврик – 1шт
USB-кабель – 1шт
Магнитное крепление – 1шт
5
Доплеровский радарный датчик Руководство пользователя Краткое руководство JENOPTIK Robot GmbHЛАЗЕР И МАТЕРИАЛИЗАЦИЯ | ПРОМЫШЛЕННАЯ МЕССТЕХНИКА | ВЕРКЕРСТЕХНИК | ВЕРТЕЙДИГУНГ И ЖИВИЛЬНАЯ СИСТЕМА Инструкция по началу работы РРС24Ф-СД2/20 Идентификатор FCC: QJJ-5 Идентификатор микросхемы: 8226A-5 Робот/5/250610/En/A РРС24Ф-СД/20 Официальное уведомление ДЖЕНОПТИК Робот ГмбХ Опладенер штрассе 202 D-40789 Монхайм-на-Рейне Германия Телефон: +49 2173 3940-0 Факс: +49 2173 3940-169 www.jenoptik.com/ts Юридические примечания Содержание Мы стремимся предоставлять правильную, актуальную и полную информацию, и мы тщательно подготовили этот документ. Тем не менее, мы не можем дать какой-либо гарантия на указанную информацию. Мы однозначно исключаем любую ответственность за ущерб и косвенный ущерб, каким-либо образом связанный с использованием данного документа. Мы оставляем за собой право изменять задокументированные продукты и информацию о продуктах в любое время. Защита данных Пользователь как владелец данных несет ответственность за защиту любых личных данных, созданных с помощью системы.Особенно это относится к хранение, передача, блокирование и удаление персональных данных. Пользователь должен соблюдать применимые правила защиты данных, действующие в стране, где зарегистрирован пользователь. ROBOT Visual Systems GmbH не может быть задержана ответственность за любые последствия, возникшие в результате неправильного использования данных или правонарушений совершенное пользователем против закона в отношении защиты личной данные.
%MINIFYHTMLd232dbf79dbca78d7ecdd4573fe54a5022% /250610/En/A РРС24Ф-СД/20 Содержание Важная информация ................................................ ................................................. ... 4 1.1 Обязанность читать ..................................................... ................................%MINIFYHTMLd232dbf79dbca78d7ecdd4573fe54a5024% ..................... ............ 7 Робот/5/250610/En/A РРС24Ф-СД/20 Важная информация Этот документ предназначен для ознакомления пользователя с устройством, чтобы используется по прямому назначению. В этом документе содержится важная информация. Следование этим инструкциям помогает избежать опасностей и затрат на ремонт, а также сократить время отказа.1.1 Обязательство читать Этот документ должен быть внимательно прочитан, понят и применен всеми лицами. лица, участвующие в работе устройства или системы. Для вашей же безопасности, внимательно прочтите раздел «Инструкции по технике безопасности». После всех инструкции точно позаботятся о том, чтобы ни вы сами, ни кто-либо другой не попал риску и позволит избежать повреждения устройства или системы. Пожалуйста, свяжитесь со службой поддержки ROBOT Visual Systems GmbH, если у вас есть какие-либо вопросы, которые в данном документе не рассматриваются.1,2 Целевая группа Этот документ предназначен для квалифицированного персонала, прошедшего специальное обучение работе с устройством.
jenoptik.com/ts
Юридические примечания
Содержание
Мы стремимся предоставлять правильную, актуальную и полную информацию, и
мы тщательно подготовили этот документ. Тем не менее, мы не можем дать какой-либо
гарантия на указанную информацию. Мы однозначно исключаем любую ответственность за
ущерб и косвенный ущерб, каким-либо образом связанный с использованием данного документа. Мы оставляем за собой право изменять задокументированные продукты и информацию о продуктах в любое время.
Защита данных
Пользователь как владелец данных несет ответственность за защиту любых личных данных, созданных с помощью системы.Особенно это относится к
хранение, передача, блокирование и удаление персональных данных. Пользователь должен
соблюдать применимые правила защиты данных, действующие в стране, где зарегистрирован пользователь. ROBOT Visual Systems GmbH не может быть задержана
ответственность за любые последствия, возникшие в результате неправильного использования данных или правонарушений
совершенное пользователем против закона в отношении защиты личной
данные.
%MINIFYHTMLd232dbf79dbca78d7ecdd4573fe54a5021%Авторские права/права на промышленную собственность
Любые тексты, изображения, графика и тому подобное, а также их расположение подлежат охране авторским правом и другими законами об охране.Воспроизведение, изменение, передача или публикация любой части этого документа или
весь документ в любой форме запрещен.
Документ служит исключительно целям информации и работы в
в соответствии с правилами и не оправдывает подделку
соответствующие продукты.
Все знаки, содержащиеся в этом документе (защищенные знаки, такие как логотипы и торговые
названия) являются собственностью ROBOT Visual Systems GmbH или третьих лиц.
и не должны использоваться, копироваться или распространяться без предварительного письменного согласия.Робот/5
%MINIFYHTMLd232dbf79dbca78d7ecdd4573fe54a5023%................. ...................... 4
1,2
Целевая группа ................................................................ ................................................. ................................ 4
1,3
Хранение документа................................................................ ................................................ 4
1,4
Информация о соответствии требованиям FCC / IC .................................. ................................................ 4
Информация о продукте ................................................ ................................................. ...... 5
2.1
RRS24F-SD2/20 Функциональное описание ...................................... ................................................ 5
2.2
Технические данные RRS24F-SD2/20.................................................. ................................................ 6
Расположение датчика ................................................................ ............................
1,3
Хранение документа
Этот документ необходимо сохранить для использования в будущем и сделать доступным для сотрудников
в любой момент. Выдержки не допускаются.
1,4
Информация о соответствии требованиям FCC/IC
Радар K-диапазона, поставляемый с этим продуктом, был протестирован и
признано соответствующим ограничениям для цифрового устройства класса А в соответствии с частью 15
Правил FCC и с RSS-210 Министерства промышленности Канады.
Эти ограничения предназначены для обеспечения разумной защиты от вредных помех при эксплуатации оборудования в коммерческих условиях.Этот
оборудование генерирует, использует и может излучать радиочастотную энергию и, если не
установлены и используются в соответствии с инструкцией по эксплуатации, могут создавать вредные помехи для радиосвязи. Эксплуатация этого оборудования в жилом районе может вызвать вредные помехи, и в этом случае пользователь
обязан устранить помехи за свой счет.
Эксплуатация осуществляется при следующих двух условиях:
1. это устройство не должно создавать вредных помех, и
2.
это устройство должно принимать любые получаемые помехи, в том числе помехи
это может привести к нежелательной работе.Изменения или модификации данного оборудования, не одобренные в явной форме
JENOPTIK Robot GmbH может аннулировать разрешение Федеральной комиссии по связи США (FCC) на использование этого оборудования.
Робот/5/250610/En/A
РРС24Ф-СД/20
информация о продукте
RRS24F-SD2/20 — радарный датчик K-диапазона, предназначенный для мониторинга
скорости автомобиля в дорожном движении. Особенности датчика:
−
Работает в диапазоне ISM 24 ГГц.
−
Мощность передатчика < 20 дБм э.и.и.м., соответствие R&TTE.
−
Непрерывная передача (CW).
−
Пиковая передача мощности при 20°l к передней поверхности изделия (20°
угол косоглазия).−
Ширина горизонтального луча в пределах -3 дБ ±2,5°.
−
Ширина луча по вертикали в пределах -3 дБ ±10°.
−
Скорость в км/ч, продолжительность движения транспортного средства в метрах, расстояние до транспортного средства в дециметрах и направление транспортного средства для каждого измеряемого транспортного средства.
−
Один кабель для питания и связи.
−
Связь с использованием проприетарного протокола сообщений вместо стандартного
Последовательный интерфейс ‘232/’422.
Обычно датчик подключается к интеллектуальной системе камеры, которая обеспечивает
мощность и контроль. При активации датчик отправляет сообщение на камеру
в ответ на транспортные средства, проходящие через его луч.Каждое сообщение анализируется
в камеру и может инициировать запись фотографии для доказательства.
2.1
RRS24F-SD2/20 Функциональное описание
RRS24F-SD2/20 включает в себя все компоненты, необходимые для скорости трафика.
мониторинга в едином прочном водонепроницаемом корпусе. Используя простое свойство
протокол команды датчик может быть сконфигурирован в соответствии с требованиями места измерения. После активации внутренний ЦП преобразует комплексный доплеровский сигнал на выходе трансивера в проверенные значения скорости автомобиля,
расстояние, продолжительность и направление.Все действительные измерения автоматически пересылаются на хост с помощью последовательного интерфейса.
Только один соединительный кабель
обязательный.
Интерфейс сенсора оптимизирован для использования с интеллектуальной системой камер.
от JENOPTIK Robot GmbH.
Антенна K-диапазона
и трансивер
ИВС-157_В2_
косоглазие
'232/'422 Серийный
Интерфейс
Серийный
Интерфейс
АЦП
Процессор
Сила
поставка
Система
монитор
Соединитель с
Хост-система
Процессор с
Кварц стабилизированный
Часы
Робот/5/250610/En/A
РРС24Ф-СД/20
Антенна и трансивер K-диапазона
IVS-157_V2_squint Антенна и приемопередатчик K-диапазона объединяет следующие компоненты:
части:
−
Структура массива патчей с постоянной формой и направлением луча.−
Передатчик K-диапазона с регулируемой частотой генератора.
−
Малошумящий приемник и квадратурный смеситель.
−
Двойной выход основной полосы восстановленного доплеровского сигнала.
Направление максимальной мощности передатчика нормально к лицевой стороне датчика. Измерено между точками на 3 дБ ниже пиковой мощности, ширина луча составляет ±2,5°.
в горизонтальном направлении и ±10° в вертикальном направлении.
Все боковые лепестки
измеренные в горизонтальном направлении, по крайней мере на 20 дБ ниже пикового уровня передатчика
сила.
Передатчик активен только тогда, когда датчик переведен в режим измерения хостом (камерой).АЦП
Двойные выходы IVS-157_V2 оцифровываются с фиксированной скоростью. Непрерывный поток сэмплов передается непосредственно на ЦП для обработки.
Процессор
ЦП ищет в потоке выборок от АЦП движущиеся транспортные средства.
При распознавании его скорость и расстояние измеряются на протяжении всего его прохождения через луч радара. При выходе полученные измерения
проверяется на качество и согласованность, затем корректируется угол между движением автомобиля и направлением датчика (предположительно 20°).
Верифицированное измерение скорости/расстояния упаковывается вместе с автомобилем.
длительность в луче РЛС и его направление.Затем этот пакет отправляется напрямую
к камере через последовательный интерфейс.
Все измерения скорости и расстояния относятся к кварцевому стабилизированному датчику.
Часы.
Последовательный интерфейс
Последовательный интерфейс работает в режиме ‘232 или ‘422, в зависимости от используемого соединительного кабеля.
Системный монитор
Все напряжения питания и температура датчика постоянно контролируются.
Если какой-либо параметр выходит за допустимые пределы, режим измерения немедленно завершается, и преобразователь отключается. Датчик, чем ждет
неисправность должна быть устранена до перезапуска измерения скорости.Источник питания
Питание от камеры преобразуется и регулируется на различные напряжения
требуется датчиком. Все напряжения, включая входное напряжение питания,
постоянно сравниваются с верхним и нижним допусками. Работа датчика есть
возможно только тогда, когда все напряжения питания находятся в допустимых пределах.
2.2
Технические характеристики RRS24F-SD2/20
Диапазон измерения:
от 10 км/ч до 300 км/ч
Точность измерения:
от 10 км/ч до 100 км/ч
100 км/ч до 300 км/ч
Робот/5/250610/En/A
± 1 км/ч
± 1%
РРС24Ф-СД/20
Лимит ошибок трафика:
от 10 км/ч до 100 км/ч
100 км/ч до 300 км/ч
± 3 км/ч
± 3%
Измерение расстояния:
от 1 м до 99 м
Угол измерения:
20° относительно придорожной границы
Угол косоглазия:
20°
Горизонтальный угол раскрытия:
5° (ширина половинной мощности)
Угол раскрытия по вертикали:
20° (ширина половинной мощности)
Чувствительность:
3 уровня, выбираемые главной камерой
Направление измерения: выбирается главной камерой.
ИВС-157_В2_косоглазие
Частота передатчика:
24,1 ГГц
Мощность передачи:
20 дБм э.и.и.м. (R&TTE-совместимый)
Масса:
2,2 кг
Размеры (Ш х В х Г):
294 мм х 124 мм х 49 мм
Расположение датчика
Существует несколько вариантов установки датчика в месте измерения. Хорошо подходит для установки на штатив на обочине дороги; в
транспортного средства (движущегося или припаркованного) или для установки в стационарном корпусе радара. В целом
ситуациях следующие пункты важны для надежного и точного
измерение.Датчик предполагает, что измеряемое транспортное средство движется со скоростью
под углом 20° к лучу радара и соответствующим образом корректирует измеренную скорость. Для этого необходимо, чтобы RRS24F-SD2/20 был установлен параллельно
к направлению движения автомобиля (то есть к краю дороги).
Ра
да
рБ
шт.
−
Край дороги
Тип массива:
Радар 20°
до края дороги
Датчик
РРС24Ф-СД2/20
−
Автомобиль движется
параллельно дороге
край.
Перед датчиком в направлении измерения должно быть свободное пространство не менее четырех метров.
Робот/5/250610/En/A
РРС24Ф-СД/20
−
Радарному лучу не должны мешать такие препятствия, как припаркованные
автомобили, живые изгороди, кучи песка или снега и т.п.−
Измеряемый датчиком контролируемый участок дороги должен быть
прямо на следующие дистанции:
30 м для однополосной дороги.
40 м для двухполосной дороги
50 м по трехполосной дороге.
Для этого участок дороги можно считать прямым, если кратчайший
расстояние от прямой линии длиной 35 м до обочины дороги не более
0,1м (радиус полосы >1600м).
После сборки в месте измерения интерфейсный кабель от
интеллектуальная камера подключается к датчику, а режим измерения активируется с помощью графического интерфейса камеры.Робот/5/250610/En/A
Радар и робот для картографирования и позиционирования внутри помещений с питанием от ROS
Функция внутреннего картирования и позиционирования робота, управляемого операционной системой робота (ROS), необходима при перемещении по залу, складу, комнате или в любой другой среде.
Поскольку многим сложно начать работу с ROS и создать робота на основе ROS, в этом проекте вы узнаете, как разработать робота, оснащенного 4K LiDAR и диапазоном сканирования 8 м для позиционирования внутри помещений.
Спецификация
Подготовка ROS
Для получения живых 3D-данных от LiDAR настройте Raspberry Pi с ROS, такой как ROS Kinetic, ROS Melodic, ROS Noetic, ROS Indigo и многими другими. Здесь мы будем использовать ROS Kinetic, так как версия LiDAR X2L поддерживает его.
Подготовьте SD-карту с ОС Ubuntu. Его можно загрузить с помощью https://ubuntu.com/download/raspberry-pi для Raspberry Pi.
Теперь приступайте к установке ROS.Если вы столкнулись с какой-либо проблемой или ошибкой, вы можете напрямую загрузить предустановленную ОС ROS, перейдя по ссылке https://downloads.ubiquityrobotics.com/pi.html. Вы также можете вручную установить ROS, выполнив инструкции, указанные на официальном сайте ROS http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu.
Поскольку ОС ROS и Ubuntu теперь присутствуют на Raspberry Pi, у вас все готово для внедрения системы картирования и позиционирования роботов на основе LiDAR.
Прежде чем продолжить, обязательно настройте SDK, драйвер ROS и рабочее пространство YD Lidar.Но если вы используете RPI Lidar, вам необходимо настроить ROS.
Далее настройте драйвер и SDK LiDAR. Поскольку у нас есть YD Lidar, установите Lidar SDK с помощью приведенной ниже команды в LXTerminal и скомпилируйте SDK.
клон git https://github.com/YDLIDAR/YDLidar-SDK
компакт-диск YDLidar-SDK/сборка
cmake .
Сделать
sudo сделать установить
Затем создайте рабочее пространство ROS для лидара.
Для этого установите драйвер ROS, используя следующие команды в LXTerminal.
mkdir -p ~/ydlidar_ws/src
компакт-диск ~/ydlidar_ws
catkin_make
эхо "источник ~/ydlidar_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
источник ~/.bashrc
компакт-диск ~/ydlidar_ws/src/ydlidar_ros_driver/запуск
sudo chmod +x initenv.sh
судо ш initenv.sh
Теперь LiDAR с ROS готов к использованию. Для просмотра карты и окрестностей также установите RIVZ с помощью следующих команд в LXTerminal.
sudo apt-get install python-serial ros-kinetic-serial g++ vim \
Рос-кинетические-черепахи-рвиз-пусковые установки
После установки ROS вы можете проверить LiDAR и ROS, выполнив команды, как показано выше.Затем вы получите сообщение в Терминале в качестве вывода LiDAR Health good и сканирования LiDAR (проверьте таблицу ниже в формате pdf в качестве вывода).
Строительство
Используйте шасси робота, способное выдержать вес LiDAR.
Здесь я использую полноприводное шасси.
Установите батарею электроники Raspberry PI и датчик LiDAR на верхнюю часть робота, чтобы обеспечить плавное и полное сканирование помещения. Поддерживайте положение лидара 0 (в соответствии с типом шасси), чтобы получить правильное направление для робота.
Кодировка
Роботом можно управлять с помощью PHP или графического интерфейса. Обратитесь к статье ниже, чтобы сделать графический интерфейс.
UV Robot
Установите нулевую библиотеку GUI с помощью команды
.sudo pip3 установить гуизеро
Для запуска робота необходимо управлять GPIO. Для этого установите gpiozero с помощью команды
sudo pip3 установить gpiozero
После установки необходимых библиотек импортируйте в код модуль библиотеки guizero и модуль робота gpiozero.После этого установите контакты GPIO на 17.
27.22.23 для управления роботом.
Теперь создайте кнопки (5) для графического интерфейса и задайте их функции.
Настройка кулачкового потока
Чтобы захватить живое видео с камеры Raspberry Pi и покадрово отобразить его в окне рабочего стола Raspberry Pi, используйте OpenCV.
Затем установите сервер VNC в программе просмотра Raspberry Pi и VNC на ПК или смартфоне. Перейдите на рабочий стол Raspberry Pi, откройте VNC и проверьте IP-адрес, чтобы просмотреть экран Raspberry Pi с удаленного ПК или смартфона.
Соединение
Подключите USB-кабель к LiDAR и Raspberry Pi. После этого подключите моторы ко входу Raspberry Pi. Здесь вы можете использовать драйвер двигателя, но также можно использовать голосовую связь, которая напрямую управляет двигателем.
Тестирование
Включите Raspberry Pi, подключив его с помощью VNC, а затем запустите графический интерфейс или код управления роботом. Откройте терминал LX, запустите ROS и выполните сканирование LIDAR с помощью данной команды.
roslaunch ydlidar_ros_driver X2.запуск
При этом лидар начнет работать в ROS. Затем откройте RIVZ, чтобы увидеть карту, отсканированную роботом. Для этого запустите команду в новом терминале.
росран рвиз рвиз
После этого появится РОС РИВЗ с картой комнаты, которая также показывает положение робота в режиме реального времени.
Радар из метаматериала— это именно то, что нужно дронам доставки
Способность принимать решения автономно — это не только то, что делает роботов полезными, но и то, что делает роботов роботов .Мы ценим роботов за их способность чувствовать, что происходит вокруг них, принимать решения на основе этой информации, а затем предпринимать полезные действия без нашего участия. В прошлом роботы принимали решения по четко структурированным правилам: если вы чувствуете это, делайте то. В структурированных средах, таких как фабрики, это работает достаточно хорошо. Но в хаотичных, незнакомых или плохо определенных условиях опора на правила делает роботов общеизвестно плохими в работе с чем-либо, что нельзя точно предсказать и спланировать заранее.
RoMan, наряду с многими другими роботами, включая домашние пылесосы , дроны и автономные автомобили, справляется с проблемами полуструктурированных сред с помощью искусственных нейронных сетей — вычислительного подхода, который в общих чертах имитирует структуру нейронов в биологическом мозге. Около десяти лет назад искусственные нейронные сети начали применяться к широкому спектру полуструктурированных данных, интерпретация которых ранее была очень сложной для компьютеров, выполняющих программирование на основе правил (обычно называемое символическим рассуждением).Вместо того, чтобы распознавать определенные структуры данных, искусственная нейронная сеть способна распознавать шаблоны данных, идентифицируя новые данные, которые похожи (но не идентичны) на данные, с которыми сеть сталкивалась ранее. Действительно, часть привлекательности искусственных нейронных сетей заключается в том, что они обучаются на примере, позволяя сети принимать аннотированные данные и обучаться собственной системе распознавания образов.
Для нейронных сетей с несколькими уровнями абстракции этот метод называется глубоким обучением.
Несмотря на то, что люди обычно участвуют в процессе обучения, и хотя искусственные нейронные сети были вдохновлены нейронными сетями в человеческом мозгу, тип распознавания образов, который делает система глубокого обучения, фундаментально отличается от того, как люди видят мир. Часто почти невозможно понять взаимосвязь между вводом данных в систему и интерпретацией данных, которые система выводит. И это различие — непрозрачность «черного ящика» глубокого обучения — создает потенциальную проблему для таких роботов, как RoMan, и для армейской исследовательской лаборатории.
В хаотических, незнакомых или плохо определенных условиях опора на правила делает роботов общеизвестно плохими в работе с чем-либо, что нельзя точно предсказать и спланировать заранее.
Эта непрозрачность означает, что роботы, использующие глубокое обучение, должны использоваться осторожно. Система глубокого обучения хорошо распознает шаблоны, но ей не хватает понимания мира, которое человек обычно использует для принятия решений, поэтому такие системы работают лучше всего, когда их приложения четко определены и узки по объему.
«Когда у вас есть хорошо структурированные входные и выходные данные, и вы можете инкапсулировать свою проблему в такого рода отношениях, я думаю, что глубокое обучение работает очень хорошо», — говорит
Том Ховард, который руководит Лабораторией робототехники и искусственного интеллекта Рочестерского университета и разработал алгоритмы взаимодействия на естественном языке для RoMan и других наземных роботов. «Вопрос при программировании интеллектуального робота заключается в том, какого практического размера существуют эти строительные блоки для глубокого обучения?» Ховард объясняет, что когда вы применяете глубокое обучение к проблемам более высокого уровня, количество возможных входных данных становится очень большим, и решение проблем такого масштаба может быть сложным.И потенциальные последствия неожиданного или необъяснимого поведения гораздо значительнее, когда это поведение проявляется через 170-килограммового двуручного военного робота.
Через пару минут РоМан не шевелился — он все еще сидит, размышляя о ветке дерева, воздев руки, как богомол.
В течение последних 10 лет альянс Robotics Collaborative Technology Alliance (RCTA) Армейской исследовательской лаборатории работал с робототехниками из Университета Карнеги-Меллона, Университета штата Флорида, General Dynamics Land Systems, JPL, MIT, QinetiQ North America, Университета Центральной Флориды. , Пенсильванский университет и другие ведущие исследовательские институты для разработки автономных роботов для использования в будущих наземных боевых машинах.RoMan является частью этого процесса.
Задача «расчистить путь», которую медленно обдумывает Роман, сложна для робота, потому что задача настолько абстрактна. Роман должен идентифицировать объекты, которые могут блокировать путь, рассуждать о физических свойствах этих объектов, выяснять, как их схватить и какую технику манипуляции лучше всего применить (например, толкать, тянуть или поднимать), а затем Сделай это. Это много шагов и много неизвестного для робота с ограниченным пониманием мира.
Именно этим ограниченным пониманием роботы ARL начинают отличаться от других роботов, которые полагаются на глубокое обучение, говорит Итан Стамп, главный научный сотрудник программы AI for Maneuver and Mobility в ARL.
«Армия может быть призвана действовать практически в любой точке мира. У нас нет механизма для сбора данных во всех различных сферах, в которых мы могли бы действовать. Нас могут отправить в какой-нибудь неведомый лес по другую сторону мира, но от нас ожидают, что мы будем работать так же хорошо, как и у себя на заднем дворе», — говорит он.Большинство систем глубокого обучения надежно функционируют только в тех областях и средах, в которых они были обучены. Даже если доменом является что-то вроде «каждой проезжей дороги в Сан-Франциско», робот справится, потому что это уже собранный набор данных. Но, говорит Стамп, это не вариант для военных. Если армейская система глубокого обучения работает плохо, они не могут просто решить проблему, собрав больше данных.
Роботы ARL также должны хорошо понимать, что они делают.«В стандартном оперативном приказе для миссии у вас есть цели, ограничения, абзац о намерениях командира — по сути, описание цели миссии — который предоставляет контекстную информацию, которую люди могут интерпретировать, и дает им структуру для того, когда им нужно принимать решения и когда им нужно импровизировать», — объясняет Стамп.
Другими словами, Роману может потребоваться расчистить путь быстро или тихо, в зависимости от более широких целей миссии. Это большая просьба даже для самого продвинутого робота.«Я не могу придумать подход глубокого обучения, который мог бы работать с такого рода информацией», — говорит Стамп.
Пока смотрю, RoMan сбрасывается для второй попытки удаления ветки. Подход ARL к автономии является модульным, при котором глубокое обучение сочетается с другими методами, а робот помогает ARL выяснить, какие задачи подходят для каких методов. На данный момент RoMan тестирует два разных способа идентификации объектов по данным 3D-датчиков: подход UPenn основан на глубоком обучении, а Carnegie Mellon использует метод, называемый восприятием через поиск, который опирается на более традиционную базу данных 3D-моделей.Восприятие через поиск работает только в том случае, если вы точно знаете, какие объекты вы ищете заранее, но обучение происходит намного быстрее, поскольку вам нужна только одна модель для каждого объекта.
Это также может быть более точным, когда восприятие объекта затруднено, например, если объект частично скрыт или перевернут. ARL тестирует эти стратегии, чтобы определить, какая из них наиболее универсальна и эффективна, позволяя им работать одновременно и конкурировать друг с другом.
Восприятие — это одна из вещей, в которых глубокое обучение стремится преуспеть.«Сообщество компьютерного зрения добилось невероятного прогресса, используя для этого глубокое обучение», — говорит Мэгги Вигнесс , ученый-компьютерщик из ARL. «У нас был хороший успех с некоторыми из этих моделей, которые были обучены в одной среде, обобщающей для новой среды, и мы намерены продолжать использовать глубокое обучение для таких задач, потому что это современное состояние».
Модульный подход ARL может сочетать несколько методов таким образом, чтобы максимально использовать их сильные стороны.Например, система восприятия, которая использует зрение на основе глубокого обучения для классификации местности, может работать вместе с автономной системой вождения, основанной на подходе, называемом обратным обучением с подкреплением, где модель может быть быстро создана или усовершенствована на основе наблюдений за людьми-солдатами.
Традиционное обучение с подкреплением оптимизирует решение на основе установленных функций вознаграждения и часто применяется, когда вы не уверены, как выглядит оптимальное поведение. Это меньше беспокоит армию, которая, как правило, может предположить, что хорошо обученные люди будут поблизости, чтобы показать роботу, как правильно действовать.«Когда мы используем этих роботов, все может очень быстро измениться», — говорит Вигнесс. «Поэтому нам нужна была техника, в которой солдат мог бы вмешаться, и, имея всего несколько примеров от пользователя в полевых условиях, мы могли бы обновить систему, если нам нужно новое поведение». По ее словам, метод глубокого обучения потребует «намного больше данных и времени».
Глубокое обучение борется не только с проблемами дефицита данных и быстрой адаптацией. Есть также вопросы надежности, объяснимости и безопасности.«Эти вопросы не уникальны для вооруженных сил, — говорит Стамп, — но они особенно важны, когда мы говорим о системах, которые могут быть летальными».
Чтобы было ясно, ARL в настоящее время не работает над смертоносными автономными системами оружия, но лаборатория помогает заложить основу для автономных систем в вооруженных силах США в более широком смысле, что означает рассмотрение способов использования таких систем в будущем.
Требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема.
Безопасность является очевидным приоритетом, но, по словам Стампа, не существует четкого способа сделать систему глубокого обучения надежно безопасной. «Выполнение глубокого обучения с ограничениями безопасности — это крупная исследовательская работа. Добавить эти ограничения в систему сложно, потому что вы не знаете, откуда взялись ограничения, уже существующие в системе. Поэтому, когда миссия меняется или меняется контекст, с этим трудно справиться. Это даже не вопрос данных, это вопрос архитектуры». Модульная архитектура ARL, будь то модуль восприятия, использующий глубокое обучение, или модуль автономного вождения, использующий обучение с обратным подкреплением, или что-то еще, может стать частью более широкой автономной системы, которая включает в себя виды безопасности и адаптивности, которые требуются военным.
Другие модули в системе могут работать на более высоком уровне, используя другие методы, которые более поддаются проверке или объяснению и которые могут вмешиваться для защиты всей системы от неблагоприятного непредсказуемого поведения. «Если поступает другая информация и меняет то, что нам нужно делать, возникает иерархия», — говорит Стамп. «Все происходит рациональным образом».
Николас Рой , который возглавляет группу Robust Robotics Group в Массачусетском технологическом институте и описывает себя как «несколько бунтовщика» из-за своего скептицизма в отношении некоторых заявлений о силе глубокого обучения, согласен с робототехниками ARL, что подходы глубокого обучения часто не могут справиться с проблемами, к которым должна быть готова армия.«Армия всегда входит в новую среду, и противник всегда будет пытаться изменить среду, чтобы процесс обучения, через который прошли роботы, просто не соответствовал тому, что они видят», — говорит Рой. «Таким образом, требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема».
Рой, работавший над абстрактными рассуждениями для наземных роботов в рамках RCTA, подчеркивает, что глубокое обучение является полезной технологией применительно к задачам с четкими функциональными отношениями, но когда вы начинаете рассматривать абстрактные понятия, неясно, является ли глубокое обучение полезным. жизнеспособный подход.«Мне очень интересно выяснить, как можно объединить нейронные сети и глубокое обучение таким образом, чтобы поддерживать рассуждения более высокого уровня», — говорит Рой. «Я думаю, что все сводится к идее объединения нескольких низкоуровневых нейронных сетей для выражения концепций более высокого уровня, и я не верю, что мы пока понимаем, как это сделать». Рой приводит пример использования двух отдельных нейронных сетей: одна для обнаружения объектов, являющихся автомобилями, а другая — для обнаружения объектов красного цвета. Объединить эти две сети в одну большую сеть, обнаруживающую красные автомобили, сложнее, чем если бы вы использовали символическую систему рассуждений, основанную на структурированных правилах с логическими связями.
«Многие люди работают над этим, но я не видел реального успеха, который приводил бы к абстрактным рассуждениям такого рода».
В обозримом будущем ARL гарантирует безопасность и надежность своих автономных систем, оставляя людей как для рассуждений на более высоком уровне, так и для случайных советов на низком уровне. Люди могут не всегда быть в курсе событий, но идея состоит в том, что люди и роботы более эффективны, когда работают вместе в команде. Когда в 2009 году начался последний этап программы Robotics Collaborative Technology Alliance, говорит Стамп, «у нас уже было много лет работы в Ираке и Афганистане, где роботы часто использовались в качестве инструментов.Мы пытались выяснить, что мы можем сделать, чтобы превратить роботов из инструментов в больше похожих на товарищей по команде».
Роман получает небольшую помощь, когда человек-надзиратель указывает на область ветки, где хватание может быть наиболее эффективным. У робота нет никаких фундаментальных знаний о том, что такое ветка дерева на самом деле, и это отсутствие знаний о мире (то, что мы считаем здравым смыслом) является фундаментальной проблемой автономных систем всех видов.
Наличие человека, использующего наш обширный опыт в небольшом количестве руководств, может значительно облегчить работу Романа.И действительно, на этот раз Роману удается успешно ухватиться за ветку и с шумом протащить ее через комнату.
Превратить робота в хорошего товарища по команде может быть сложно, потому что может быть сложно найти нужное количество автономии. Слишком мало, и для управления одним роботом потребуется большая часть или все внимание одного человека, что может быть уместно в особых ситуациях, таких как обезвреживание взрывоопасных предметов, но в остальном неэффективно. Слишком много автономии, и у вас начнутся проблемы с доверием, безопасностью и объяснимостью.
«Я думаю, что уровень, который мы здесь ищем, — это работа роботов на уровне рабочих собак», — объясняет Стамп. «Они точно понимают, что нам нужно от них делать в ограниченных обстоятельствах, у них есть небольшая гибкость и творческий подход, если они сталкиваются с новыми обстоятельствами, но мы не ожидаем от них творческого подхода к решению проблем.
И если им нужна помощь , они отступают на нас».
RoMan вряд ли окажется в полевых условиях на миссии в ближайшее время, даже в составе команды с людьми.Это очень исследовательская платформа. Но программное обеспечение, разрабатываемое для RoMan и других роботов в ARL, под названием Adaptive Planner Parameter Learning (APPL) , вероятно, будет использоваться сначала в автономном вождении, а затем в более сложных роботизированных системах, которые могут включать мобильные манипуляторы, такие как RoMan. APPL сочетает в себе различные методы машинного обучения (включая обучение с обратным подкреплением и глубокое обучение), организованные иерархически под классическими автономными навигационными системами. Это позволяет применять высокоуровневые цели и ограничения поверх низкоуровневого программирования.Люди могут использовать телеуправляемые демонстрации, корректирующие вмешательства и оценочную обратную связь, чтобы помочь роботам приспособиться к новым условиям, в то время как роботы могут использовать неконтролируемое обучение с подкреплением, чтобы корректировать параметры своего поведения на лету.
Результатом стала автономная система, которая может пользоваться многими преимуществами машинного обучения, а также обеспечивает безопасность и объяснимость, в которых нуждается армия. С APPL система, основанная на обучении, такая как RoMan, может работать предсказуемым образом даже в условиях неопределенности, прибегая к настройке или демонстрации человеком, если она оказывается в среде, которая слишком отличается от той, на которой она обучалась.
Заманчиво посмотреть на быстрый прогресс коммерческих и промышленных автономных систем (автономные автомобили — лишь один из примеров) и задаться вопросом, почему армия, кажется, несколько отстает от современного уровня техники. Но, как приходится объяснять Стамп армейским генералам, когда дело доходит до автономных систем, «есть много сложных проблем, но сложные проблемы промышленности отличаются от сложных проблем армии». Армия не может позволить себе роскошь управлять своими роботами в структурированных средах с большим количеством данных, поэтому ARL приложила столько усилий к APPL и сохранению места для людей.
В будущем люди, вероятно, останутся ключевой частью автономной структуры, которую разрабатывает ARL. «Это то, что мы пытаемся создать с помощью наших робототехнических систем», — говорит Стамп. «Это наша наклейка на бампере: «От инструментов к товарищам по команде». »
Эта статья появилась в печатном выпуске за октябрь 2021 г. под названием «Глубокое обучение переходит в учебный лагерь ».
Статьи с вашего сайта
Связанные статьи в Интернете
Передний радарный датчик
Новый передний радарный датчик быстро, точно и надежно обнаруживает объекты и людей благодаря большому диапазону обнаружения и отличной угловой сепарации, не говоря уже о широком поле зрения.Новая функция модуляции последовательности щебета улучшает восприятие датчика за счет более точных отражений. Это позволяет датчику определять положение объектов, относительную скорость и направление движения с чрезвычайно высокой точностью. Эти свойства делают радарный датчик идеальным для хаотичного городского движения, где можно одновременно обнаруживать, различать и отслеживать несколько объектов и людей, прежде чем при необходимости будет инициировано экстренное торможение.
Благодаря технологии радиолокационных датчиков это работает даже в условиях плохой видимости.
Передний радар плюс также полезен для функций помощи водителю и частично автоматизированных функций. Благодаря большой дальности обнаружения датчика эти функции могут быть реализованы на скорости до 210 км/ч. Свойства датчика обеспечивают большую безопасность, комфорт и удобство во время вождения.
С передним радарным датчиком премиум-класса можно очень надежно определять положение, относительную скорость и направление движения других участников дорожного движения и объектов на расстоянии и даже на более высоких скоростях с помощью всего одного радиолокационного измерения.Передний радарный датчик Premium впечатляет, в частности, улучшенной вертикальной и горизонтальной разделяемостью. Это позволяет однозначно классифицировать даже мелкие объекты и уязвимых участников дорожного движения. Датчик определяет, например, что мотоциклист обгоняет грузовик, и надежно идентифицирует оба объекта, несмотря на небольшое расстояние между ними.
Когда транспортное средство приближается к туннелю, радар может четко идентифицировать мотоциклиста, едущего впереди, поскольку он способен, благодаря своей превосходной горизонтальной разделимости, обнаруживать пространство между мотоциклом и потолком туннеля.Эти свойства позволяют напрямую измерять высоту и лучше классифицировать участников движения (автомобили, пешеходы, велосипедисты) и потенциальные препятствия, такие как шины или поддоны на полосе движения.
ROS Robot AI Smart Robot Car с лазерным радаром для Raspberry Pi 4B — Oz Robotics
COVID: Мы приостанавливаем возврат продукции из-за текущей пандемии COVID-19, если нет производственного брака. Пожалуйста, изучите продукт и задайте нам вопросы перед покупкой.Спасибо. ОТМЕНА ЗАКАЗА: После размещения заказа у вас есть 5 часов, чтобы запросить отмену заказа. Через 5 часов ваши товары либо уже отправлены, либо подготовлены к отправке, либо в настоящее время изготавливаются на заказ. Это означает, что мы не будем обрабатывать ваш запрос на отмену по истечении этого периода.
Размещая заказ, вы подтверждаете, что согласны с нашей Политикой отмены заказов. ПЛАТА ЗА УСЛУГИ PAYPAL и STRIPE: Обратите внимание, что PayPal и Stripe не возмещают плату за обслуживание, которую они взимают при покупке продукта.Поэтому, если после размещения заказа вы передумаете и попросите возмещение, мы вычтем плату за обслуживание для PayPal или Stripe, в зависимости от того, какой из них вы использовали для покупки. Если у вас есть какие-либо вопросы по этому поводу, обратитесь в PayPal или Stripe. ПОЛИТИКА ОБМЕНА: Oz Robotics хочет, чтобы вы остались довольны своей новой покупкой. Тем не менее, мы соблюдаем политику обмена наших поставщиков, потому что мы не производим эти продукты; наши поставщики делают. После того, как вы воспользовались продуктом, наш поставщик(и) и мы имеем право не возвращать деньги.Тем не менее, мы предложим обмен ошибочно приобретенных товаров или продуктов с серьезными и необратимыми дефектами или техническими проблемами. Покупатель оплачивает стоимость доставки неправильно приобретенных товаров или любых других подобных проблем.
Если приобретенный вами продукт неисправен, напишите нам по адресу [email protected], приложив несколько фотографий или видео дефектных деталей, чтобы оценить их перед отправкой. Нажмите ЗДЕСЬ, чтобы узнать больше о политике возврата и замены ПОЛИТИКА ВОЗВРАТА: Oz Robotics принимает возмещение на минимальной основе, если нет производственного брака.Для любых электронных товаров возврат принимается только для устройств с серьезными и необратимыми проблемами; Между тем, клиент должен подать заявку на возврат в течение семи дней с даты доставки. Перед принятием возмещения, пожалуйста, включите изображения или видео и любые другие материальные доказательства дефекта. Тем не менее, мы соблюдаем политику обмена наших поставщиков, потому что мы не производим эти продукты; наши поставщики делают. Для получения дополнительной информации о политике возврата и замены посетите страницу Политика возврата и замены.Помимо политики нашего поставщика по умолчанию, после согласования возврата вы можете отправить дефектный товар на указанный обратный адрес, который вы должны получить от нас в первую очередь.
Пожалуйста, отправьте заказ в оригинальной упаковке со всеми принадлежностями и дополнительными деталями. Если Требуемые детали не будут отправлены обратно, за них будет выставлен счет или ожидается их отправка на более позднем этапе. И только после того, как все товары будут доставлены, наши сотрудники проверят возвращенный товар на тестирование. Включите в свой пакет подписанное письмо с указанием причины вашего возврата и оригинальную квитанцию, а также любые упомянутые доказательства дефекта, изображения или видео и т. д.Это поможет нам ускорить процесс от вашего имени. Покупатель (заказчик/покупатель) несет ответственность за все расходы по доставке при возврате товара. Однако при получении возвращенного заказа мы оценим товар. Если будет установлено, что на самом деле существует производственный брак, мы возместим стоимость доставки, а также отремонтируем или заменим или возместим полную сумму покупателю, если продукт не подлежит ремонту. Если вы хотите вернуть неиспользованный продукт, сделайте это в течение семи дней с даты отправки для возмещения покупной цены за вычетом доставки и обработки.
Возврат будет зачислен на исходную кредитную карту, использованную для оплаты, в течение 24-48 ЧАСОВ после получения товара обратно. Мы будем взимать плату за пополнение запасов 50%. После того, как ваше возвращение будет получено и проверено, и если будет согласовано возмещение, возмещение будет зачислено на исходную кредитную карту, использованную для оплаты, в течение 24-48 часов. Обратите внимание, что мы взимаем 50% комиссию за пополнение запасов, как только вы вернете товар без каких-либо дефектов. Как только ваш возврат будет обработан, PayPal вернет деньги на использованную карту. Это может занять не менее пяти рабочих дней (в зависимости от банка и кредитной компании), прежде чем ваш возврат будет опубликован на вашем банковском счете и в выписках.Свяжитесь с нами, если вы все еще не получили возмещение через 5 рабочих дней. Не возвращайте товар в наш офис в Нью-Йорке. Для любого обмена или возмещения, пожалуйста, сначала напишите нам по адресу [email protected], чтобы мы предоставили вам шаги, которые необходимо выполнить. Любой продукт, который вы возвращаете, должен быть в том же состоянии, в котором вы его получили, и должен быть возвращен в оригинальной упаковке без использования. Пожалуйста, сохраните оригинал квитанции. Подробнее о политике возврата и замены.Десять невероятно реалистичных роботов-гуманоидов, которые попадут на ваш радар
По мере того, как человечество все ближе приближается к сингулярности, технологические достижения в гуманоидных роботах начинают ускоряться. Мы можем быть далеки от стилистического будущего «Видоизмененного углерода» от Netflix, но это не значит, что мы не делаем невероятных вещей в инженерии, искусственном интеллекте и дизайне роботов.
Вот что вам нужно знать о роботах-гуманоидах, которые в ближайшее десятилетие появятся в ваших школах, на работе и дома.
Действующий робот Actroid
Первая версия этого андроида была в 2003 году, и с тех пор робот Actroid становился все умнее и умнее. Дизайн стал более реалистичным, ответы более человечными, а машинное обучение и озвучка означают, что он может читать ряд сценариев и языков — рекомендуется для театрального использования! Интеллектуальные датчики и приводы позволяют ему реагировать на прикосновения, а различные двигатели означают, что вы можете видеть, как он имитирует дыхание.В отличие от многих других роботов, этот доступен для аренды (цена уточняется).
Администратор аниме-робота Ариса
Этот робот-гуманоид больше относится к категории манги, чем к гуманоиду, с фиолетовыми волосами и широко раскрытыми глазами, но в нем все же есть что-то очаровательное.
Неудивительно, что это творение THK и Aruze Gaming, используемое для рекламной работы. Наблюдайте за этим пространством.
Телеведущий Кодомороид
Названный в честь японского мира ребенка «комодо», этот гибрид девушки и женщины был разработан в Японии и может выполнять ряд простых задач, таких как чтение новостей и объяснение научных тем. Она может говорить несколькими голосами и языками. — включая мужской голос! — и моторы в ее теле заставляют ее лицо двигаться реалистично, когда она говорит.
В настоящее время она работает в Токийском национальном музее новой науки и инноваций, и вы можете попросить ее дать вам направление или прочитать прогноз погоды, когда вы приедете.
Мирай Мадока, ваш робот-секретарь
Созданная японским производителем роботов A-Lab дружелюбная Мирай Мадока может говорить на трех языках (английском, китайском и японском) и может двигать глазами и губами.Не так уж много известно о ее способностях, но она выглядит настолько реалистично, что мне пришлось включить ее.
Цзя Цзя, ваш будущий робот-сотрудник
Элегантно оформленная Цзя Цзя может выглядеть как будущее рабочей силы.
Робот был создан в Китае и разработан исследователями из университета Хэфэй. Сообщается, что ее дизайн был смоделирован по образцу пяти студенток университета, поэтому она должна быть «привлекательной». Она может моргать, кивать и отвечать на вопросы, но ее уровень ИИ означает несколько задержек. Так что, не так уж и отличается от большинства скучающих администраторов, верно?
София Первый в мире робот-гражданин
Я уже рассказывал вам о Софии, роботе в стиле Одри Хепберн, придуманном компанией Hanson Robotics.Я уверен, что она и ее будущие братья и сестры/клоны станут только умнее, дешевле и доступнее в течение следующих нескольких лет.
(ЖАН-ПЬЕР КЛАТО/AFP/Getty Images)Нина Робот
Имя Нина означает «сильная», что отлично подходит для этого ультрамилого робота.Она может быть в форме человека, но она определенно не может «пройти», и для многих это делает ее такой привлекательной. Маленький робот, который мог бы, а не будущее поглощение в стиле Терминатора. Умная, она может двигать челюстью, губами и имеет пятьдесят моторов, которые можно активировать. Глубокое обучение означает, что она может самостоятельно исправить любые ошибки и работает над использованием зрительного контакта в качестве средства коммуникации. Она также может управляться инженером, который использует гарнитуру VR, чтобы «шагнуть ей за глаза» — пульт дистанционного управления, который является частью ее обучения.
.. [+] членом китайской команды.(KAZUHIRO NOGI/AFP/Getty Images)Арья Робот-футболист
Следите за нашим Роналду, вас скоро заменят. Этот робот, созданный командой французского университета Бордо, демонстрирует свои навыки мелкой моторики и игры ногами на мероприятии RoboCup 2017 в Японии. Не говоря уже о том, была ли ссылка на «Игру престолов» преднамеренной или нет, но Арья действительно обладает способностями Безликого человека со времен ее пребывания в Доме Черного и Белого, так что просто говорю…
Малыш-робот
Справедливо сказать, что это относится к категории жутких, но у этого реалистичного аниматроника есть цель. Созданный компанией спецэффектов для выставки в Лондонском музее науки, извивающийся, моргающий младенец невероятно реалистичен — пока вы не увидите металлические штыри, торчащие из его спины.
Он имеет десятки металлических шарниров с латексным покрытием и предназначен для дыхания (двигатели заставляют грудную клетку подниматься и опускаться), а также двигать ногами и руками. Может использоваться для медицинского обучения и для родительской практики.
Сая школьная учительница
Так могут выглядеть учителя вашего ребенка в будущем. Учитывая нехватку учителей, это действительно может быть отличной идеей.Она может выражать удивление, страх, отвращение, гнев, радость и печаль.
Любимые? Дай мне знать в комментариях.
Радар для исследования недр Марса (RIMFAX)
Подземный радар лежит в основе технологии RIMFAX. Он дает возможность «видеть» под землей. Ученые используют данные радара для получения изображений, похожих на детали горных пород и других структур под поверхностью Марса.
«Радар» — это аббревиатура от RA dio D etecting A nd R anging.
На Земле знакомые типы радиолокационных систем обнаруживают самолеты в небе или узоры дождя в атмосфере. Независимо от того, смотрите ли вы на небо или смотрите внутрь Земли, все радарные системы работают одинаково.
Измерения RIMFAX начинаются с передатчика, генерирующего радиоволны. Радиоволны представляют собой один из видов электромагнитного излучения в электромагнитном спектре. Этот спектр варьируется от гамма-лучей и рентгеновских лучей на одном конце до радиоволн на другом.
Все типы электромагнитного излучения формируют волновые узоры по мере своего распространения.Каждый тип излучения имеет определенную «длину волны». Длина волны — это расстояние между пиками последовательных волн электромагнитного излучения. Длины волн электромагнитного спектра варьируются от очень коротких до очень длинных. Гамма-волны самые короткие (размером примерно с ядро атома). Радиоволны самые длинные. Они варьируются от длины карандаша до ширины планеты.
Радиоволны, генерируемые передатчиком RIMFAX, имеют диапазон частот от 150 до 1200 мегагерц.
Эта длина волны колеблется от десятков метров до миллиметров. В зависимости от желаемой глубины проникновения в недра команда RIMFAX может регулировать частоту, передаваемую радаром, от более низкой (150 мегагерц) до более высокой (1200 мегагерц). Радиоволны более низкой частоты проникают глубже под землю, в то время как волны более высокой частоты распространяются менее глубоко. Научная группа RIMFAX может воспользоваться этой особенностью радиолокационных сигналов, чтобы «настроить» или «сфокусировать» прибор на интересующей глубокой или мелководной местности. В зависимости от глубины, которую они хотят получить, и размера объектов, которые они хотят «увидеть» в данных радара, научная группа RIMFAX может выбирать из пяти различных режимов работы.Вертикальное разрешение от 3 до 12 дюймов (от 15 до 30 сантиметров) в большинстве материалов позволяет выявить тонкое расслоение в горных породах и отложениях.
Энергия радара от RIMFAX направлена вниз импульсами. По мере движения марсохода RIMFAX может собирать данные через каждые 4 дюйма (10 сантиметров) для построения подповерхностного профиля.
В зависимости от свойств материала, с которым он сталкивается, RIMFAX может проникать с поверхности на глубину до 30 футов (более 10 метров).
Когда радиоволны встречают объекты на своем пути, они реагируют по-разному.Различные виды горных пород, минералов, отложений, воды, льда и рассолов дают уникальные радиолокационные данные. Некоторые материалы поглощают или частично поглощают энергию радара. Другие сильно отражают сигнал. Другие материалы рассеивают энергию, что приводит к ослаблению обратного сигнала. Это зависит от их химического состава, плотности и температуры.
Ученые RIMFAX могут анализировать радарные данные с Марса, чтобы идентифицировать подземные сооружения и материалы по их уникальным радиолокационным отражениям. Они знают, как выглядит сигнал радара после того, как он сталкивается с каждым типом материала.Некоторые материалы (например, жидкая вода) сильно отражают радиосигнал обратно к приемнику, практически не изменяя его. Чистый водяной лед практически прозрачен для импульса радара, который проходит насквозь.