Perrone Robotics: мы сделаем автомобили, пылесосы, горные грузовики самостоятельно

Perrone Robotics: мы сделаем автомобили, пылесосы, горные грузовики самостоятельно

Робототехника Вирджинии хочет бросить вызов некоторым нормам автономного вождения. Он построил масштабируемую операционную платформу, которая может масштабироваться для работы с пылесосами, автомобилями, сельскохозяйственным оборудованием, железнодорожными локомотивами и даже горными грузовиками размером с небольшие дома.

Компания Perrone Robotics Inc. из Шарлоттсвилля, штат Вирджиния, уже 14 лет разрабатывает свою платформу MAX (мобильная автономия на X или все), приняв участие в DARPA Grand Challenge, получила значительное финансирование от таких компаний, как Intel Capital, и сотрудничает в исследованиях движения животных позвоночных животных, которые могут применяться к роботам и автономным транспортным средствам.

Одна платформа для малых, средних и больших устройств

По словам основателя компании Пола Перроне, «архитектура MAX масштабируется однозначно». Она может работать на чем-то таком же простом, как устройство малины Pi. По словам Перроне, «это позволяет компаниям на любой стадии быстро разрабатывать и создавать широкий спектр роботизированных продуктов и приложений». Разработчики продуктов используют только столько вычислительных ресурсов, сколько необходимо. Он говорит, что компания ведет переговоры с автопроизводителем и несколькими поставщиками уровня 1 (крупнейшими) для использования системы в автономных приложениях для вождения.

«Мы работаем в промышленных горнодобывающих, автоматизированных вилочных погрузчиках, роботах для производства ПК, [и] роботах в доме и в офисе», - говорит Перроне. Самое крупное устройство Perrone Robotics будет работать с крупнейшим в мире грузовиком - линейкой Liebherr T280, которая используется для добычи поверхности (основная фотография). Это 48 футов в длину, 29 футов в ширину, 24 фута в высоту (48 футов с поднятым корпусом), и предлагает выбор дизельных двигателей V20 или V18 мощностью 3600 или 3500 лошадиных сил. Пустая тележка весит 237 тонн и несет 400 тонн за раз. Он отправляется по частям в конечный пункт назначения, а затем собирается на месте. T280 не подходил под мосты, разрушал бы мосты, которые он проезжал, и раздавил бы асфальтовые или бетонные дороги, взвешивая, как это в четыре раза больше, чем танка M1A2 Abrams. PRI и Liebherr подписали соглашение о разработке в декабре 2017 года. Теоретически автоматизация горнодобывающего грузовика относительно проста. Другие препятствия относительно велики, и прогуливается несколько пешеходов.

Обучение у позвоночных

Perrone Robotics подписала соглашение о сотрудничестве с Робертом Хехтом-Нильсеном, профессором Калифорнийского университета, лабораторией движения позвоночных в Сан-Диего (VML), для работы над передовыми методами машинного обучения для восприятия и контроля автономного транспортного средства. PRI говорит, что предприятие «объединит работу Хехта-Нильсена над искусственными нейронными сетями (ANN), теорией спутания и математикой движения позвоночных с использованием опыта PRI в автономных транспортных средствах и роботах». Иными словами, работа Хехт-Нильсена противоречит общепринятая мудрость, которая говорит, что расчеты нейронов, необходимые для движения человека, почти полностью выполняются в мозге. По словам Перроне:

Наблюдаемые данные команды [UC San Diego] VML показывают, что почти все вычисления нейронов происходят внутри наборов нейронов в позвоночнике. Кроме того, эти вычисления берут математическую форму, совершенно другую и полностью несовместимую с подходами «Глубокое обучение», которые используют современные авторы автомобильных ИИ.

В рамках сотрудничества исследовательская группа UCSD VML опубликует новые исследования, которые, как ожидается, начнут новую новую тенденцию в изучении машинного интеллекта.

Тестер Perrone Robotics '2005 DARPA Grand Challenge, «Томми», серебристая, яйцевидная автономная дюнная багги, использующая платформу MAX и построенная всего за 60 000 долларов. Слева, Томми договаривается о узких воротах. Прямо, на мгновение глухой, тупой и слепой Томми бежит по бетонной баррикаде. (Кредит: Дэвид Кардинал / Кардинал Фото)
Тестер Perrone Robotics '2005 DARPA Grand Challenge, «Томми», серебристая, яйцевидная автономная дюнная багги, использующая платформу MAX и построенная всего за 60 000 долларов. Слева, Томми договаривается о узких воротах. Прямо, на мгновение глухой, тупой и слепой Томми бежит по бетонной баррикаде. (Кредит: Дэвид Кардинал / Кардинал Фото)

«Взрыв для Бака» Лидер 2005 DARPA Challenge

Пол Перроне возглавлял команды, которые участвовали в Гран-при DARPA 2005 года (фотографии выше) и 2007 DARPA Urban Challenge. Финансирование было приобретено Дейвом Хофертом, теперь главным директором по маркетингу компании.

Нейл Янг электрифицирован 1959 Линкольн (фото LincVolt)
Нейл Янг электрифицирован 1959 Линкольн (фото LincVolt)

Вступление в команду Джефферсона (как в Томасе Джефферсоне и Университете Вирджинии, где Пернеон закончил аспирантуру) было одной из самых дешевых статей среди 40 команд, приглашенных для участия в 2005 году. Запуск в Калифорнийском Speedway «Мы имели непреднамеренное ускорение и удар с барьером. Мы перестроили автомобиль, и в конце дня мы были в середине пачки, 20 или 19, - говорит Перроне. «Мы потратили всего 60 000 долларов - я, механический и электрический парень, конкурируя с командами, потратив пару миллионов долларов. Мы путешествовали дальше, чем любая другая команда, мили за потраченный доллар ».

Перроне также принимал участие в других предприятиях, в том числе работая над конвертированием 6 500 фунтов Нейла Янга 1959 года Линкольн в электрифицированный автомобиль LincVolt.

Самостоятельный пылесос (например, iRobot Roomba, изображенный выше) может управляться платформой MAX (Mobile Autonomous X), сообщает Perrone Systems. (Кредит: iRobot)
Самостоятельный пылесос (например, iRobot Roomba, изображенный выше) может управляться платформой MAX (Mobile Autonomous X), сообщает Perrone Systems. (Кредит: iRobot)

Работа над определением роли в автономном мире

PRI была основана в 2001 году, и сегодня она остается независимой частной компанией в то время, когда гиганты индустрии захватывают небольшие стартапы. У Perrone есть как минимум одна визитная карточка, патент 2006 года, в которой рассматривается способность MAX-платформы [PRI's general purpse] для управления широким спектром автономных транспортных средств, включая роботов, тележек, челноков, автомобилей, грузовиков, самолетов и водных судов ». был задолго до всплеска автономных транспортных средств и концепций последних нескольких лет.

PRI в этом году был награжден продолжением первоначального патента. Расширение, утверждает PRI, охватывает технологии, которые упрощают разработку и развертывание надежных и эффективных решений для робототехники с очень небольшим программированием ».

Что касается того, когда технология - PRI и другие - ведет к автономным автомобилям, Перроне видит это целых десять лет, в зависимости от уровня автономии. «Я думаю, что технологии, которые мы можем получить через год или два, - говорит он, - время, которое некоторые могут считать оптимистичным. «Стоимость датчиков [лидар, камеры, радары] и приложений отталкивает нас от трех до четырех лет. В автомобильном мире то, что вы развиваете сегодня, занимает три, четыре, пять лет, чтобы начать производство. Там также страховка.

Некоторые разработчики полагают, что вращающиеся лидарные системы, стоимость которых сегодня составляет несколько тысяч долларов и, возможно, вряд ли продлит жизнь транспортного средства, должны уступить место лидару на чипе с массивом датчиков. Это выборка сегодня в диапазоне 50 долларов США за датчик. Это больше, чем камеры или радары, может быть самым большим аппаратным удержанием. Что касается страхования, многое зависит от того, согласны ли автопроизводители, как некоторые уже есть, что они будут покрывать страховку в любом случае, когда виноват автомобиль с самообслуживанием. Это имеет смысл, поскольку, если автомобиль виноват, автопроизводитель все равно заплатит.

Читать далее

OpenAI Robotic Hand изучает, как работать без человеческих примеров

Компания под названием OpenAI заявила, что разработала руку робота, которая захватывает объекты по-человечески, и людям не нужно было их научить - она ​​сама изучила все.