https://ru.sputnik.kg/20211009/video-robot-navyk-polet-katanie-skeytbord-1054165495.html
Робота научили летать и кататься на скейтборде — видео
Робота научили летать и кататься на скейтборде — видео
Sputnik Кыргызстан
Двуногие роботы способны передвигаться по сложному ландшафту, используя прыжки, бег, подъем по лестнице, но не могут двигаться по пересеченной местности. 09.10.2021, Sputnik Кыргызстан
2021-10-09T09:44+0600
2021-10-09T09:44+0600
2021-12-14T18:49+0600
новости
общество
робот
скейтборд
полет
дрон
видео
мультимедиа
https://sputnik.kg/img/07e5/0a/08/1054167757_6:-1:1280:720_1920x0_80_0_0_6ebf4e9668c20471dd7a6831832a4e37.jpg
Летающие роботы легко перемещаются по пересеченной местности, но потребляют много энергии, и у них ограниченная грузоподъемность. Исследователи Калифорнийского технологического института (США) нашли изящное решение, создав двуногого робота Leonardo, который сочетает ходьбу с полетом, пишет "National Geographic Россия".Его высота 70 сантиметров. Это первый в мире робот, который использует многосуставные опоры и пропеллеры. Легкие ноги Leo снимают нагрузку с его двигателей, поддерживая большую часть веса. Поскольку двигатели синхронно управляются с суставами, Leo обладает отличным балансом. Это позволяет ему ходить по натянутой веревке, прыгать и кататься на скейтборде.Команда планирует создать более жесткую конструкцию ног, чтобы она выдерживала больший вес, а это позволит нарастить мощность пропеллера. LEO будет ходить и балансировать с минимальной помощью пропеллеров.Робот должен стать более автономным, чтобы самому принимать решение, какой тип походки или полета следует применить. Для этого его планируют оснастить новым алгоритмом управления посадкой дронов, который использует глубокие нейронные сети и оценивает условия окружающей среды.
https://ru.sputnik.kg/20210820/video-anons-robot-gumanoid-ilon-mask-1053615567.html
Sputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2021
Sputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Новости
ru_KG
Sputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
https://sputnik.kg/img/07e5/0a/08/1054167757_118:-1:1264:720_1920x0_80_0_0_4faee806e5982d892292184186c97612.jpgSputnik Кыргызстан
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
новости, общество, робот, скейтборд, полет, дрон, видео, мультимедиа
новости, общество, робот, скейтборд, полет, дрон, видео, мультимедиа
Робота научили летать и кататься на скейтборде — видео
09:44 09.10.2021 (обновлено: 18:49 14.12.2021) Двуногие роботы способны передвигаться по сложному ландшафту, используя прыжки, бег, подъем по лестнице, но не могут двигаться по пересеченной местности.
Летающие роботы легко перемещаются по пересеченной местности, но потребляют много энергии, и у них ограниченная грузоподъемность. Исследователи Калифорнийского технологического института (США) нашли изящное решение, создав двуногого робота Leonardo, который сочетает ходьбу с полетом, пишет "
National Geographic Россия".
Его высота 70 сантиметров. Это первый в мире робот, который использует многосуставные опоры и пропеллеры. Легкие ноги Leo снимают нагрузку с его двигателей, поддерживая большую часть веса. Поскольку двигатели синхронно управляются с суставами, Leo обладает отличным балансом. Это позволяет ему ходить по натянутой веревке, прыгать и кататься на скейтборде.
"Мы черпали вдохновение в природе. Подумайте, как птицы могут хлопать крыльями и прыгать, чтобы перемещаться по телефонным проводам. А когда им нужно сменить полет на ходьбу и наоборот — это еще сложнее. Мы попытались извлечь из этих техник урок", — сказал один из авторов проекта Сун-Джо Чанг.
Команда планирует создать более жесткую конструкцию ног, чтобы она выдерживала больший вес, а это позволит нарастить мощность пропеллера. LEO будет ходить и балансировать с минимальной помощью пропеллеров.
Робот должен стать более автономным, чтобы самому принимать решение, какой тип походки или полета следует применить. Для этого его планируют оснастить новым алгоритмом управления посадкой дронов, который использует глубокие нейронные сети и оценивает условия окружающей среды.