Кпп робот что это такое: 6 правил, о которых мало кто знает :: Autonews

Содержание

Лучшие коробки передач выбрали в Китае

Лучшие коробки передач по итогам года выбрал китайский Институт оценки автомобилей. Насколько объективно ранжирование, судить не беремся. Но ведущие китайские СМИ о нем написали, в жюри входят признанные академики и президент Всемирной федерации автомобильных инженеров. Да и проводится премия уже в третий раз. Интересно, что ее называют уникальной. Как информируют местные СМИ, это единственный в мире отбор трансмиссий, появившийся «в ответ на тенденцию развития автомобильной промышленности Китая».

***

Итак, в числе лучших названы 10-ступенчатая автоматическая коробка передач Honda 10AT и 8-диапазонный «автомат» ZF 8HP51. В Китае их устанавливают на кроссовер GAC Acura RDX и седан BMW Brilliance 3 Series.

— По сравнению со старой коробкой передач 6AT, эта 10AT имеет высокую эффективность, низкую внутреннюю инерцию, отличные рабочие характеристики, высокую энергоемкость и меньший вес. Глобальная коробка передач 10AT отличается превосходным качеством, отлично справляется с ежедневной ездой, а также позволяет ссбросить 4 передачи сразу, — комментируют «автомат» Honda журналилисты Auto.Ifeng

На местных машинах, как пишет портал Sohu, классических «автоматов» почти не осталось. Они уступили место роботизированной трансмиссии и бесступенчатым вариаторам. Тем важнее успех 8-ступенчатой коробки Shengrui SR 8AT380-F, устанавливаемой на FAW Pentium T99. Причем это первый агрегат 8AT, интеллектуальные права на который принадлежат именно Китаю.

На фото: коробка передач 7DCT Great Wall Motor, устанавливаемая на Haval F7 и F7x.

Среди «роботов» «фольксвагеновские» давно получили недобрую славу. Однако, как считает жюри, «в связи с постоянным развитием в последние несколько лет, прошлые проблемы в основном были устранены». А потому в топ-10 вошел робот Volkswagen DQ500 – тот самый, который мы называем просто DSG-7.

— Сегодняшний DQ500 — плавное переключение передач, меньше отказов и высокая эффективность, — пишут коллеги

Жюри назвало «носителем» коробки выпускаемый на СП с FAW Audi Q3. Но в Китае, как и везде, ей оснащают также Volkswagen Tiguan, Skoda Kodiak и Audi TT.

***

На фото: Герхард Хеннинг, главный инженер Honeycomb Etron Transmission System компании Great Wall Motors.

А дальше – еще интереснее. В топ-10 вошел и «робот» Honeycomb Drive 7DCT, который представлен на Haval F7. Причем второй год кряду! И, кстати, Great Wall и его инженеры во главе с немцем Герхардом Хеннингом сейчас работают над 9-дипазонным «роботом», совместимым с гибридной технологией.

В десятке также отмечены «роботы» Qisheng Power 7WDCT и Getrag 7DCT300. Им оснащаются минивэны GAC GM6 и кроссовер Chery Tiggo 8. К нам скоро приедет «старший» MPV бренда из Гуанчжоу – GN8. Но ему положен только горячо любимый нашими потребителями классический «автомат». А «восьмерка» в России продается исключительно с вариатором. Впрочем, немецкая трансмиссия Getrag 7DCT300 известна нашим потребителям по некоторым моделям BMW.

Что касается вариаторов, то здесь вне конкуренции оказался малоизвестный агрегат от General Motors, работающий на SAIC-GM Buick Angola GX

Отдельно выделяются лучшие так называемые гибридные коробки передач. Их в списке две. Это Honda E-CVT на гибридной версии Honda Accord, выпускаемой на совместном заводе с GAC, и Geely 7DCT390H. Эту трансмиссию ставят на купе-кроссовере FY11 PHEV и других гибридах марки.

Если вы нашли ошибку или хотите что-то сообщить редакции сайта, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter

Какое масло заливать в коробку робот, сколько лить масла в РКПП

Роботизированные коробки передач (РКПП) требуют качественного и регулярного обслуживания. В случае поломки ремонт такого агрегата стоит дорого. Даже если в мануале автомобиля указано, что коробка необслуживаемая, владельцам рекомендуют периодически менять масло и фильтры. Смазывающая жидкость с течением времени неизбежно загрязняется. Какое масло заливать в робота и как часто требуется обслуживание – рассмотрим ниже.

Когда требуется замена

Роботизированные коробки передач – это узлы сложной конструкции. Принцип действия схож с автоматизированными механическими КПП, но обслуживание РКПП другое.

Интервал замены масла зависит от типа роботизированной коробки передач:

  • РКПП с одним пакетом сцепления типа АМТ. В однодисковых коробках смазывающую жидкость меняют в среднем через 80 000 км пробега.
  • РКПП с двумя пакетами сцепления типа DSG. Интервал замены масла – от 50 000 до 70 000 км.

Двухдисковые коробки в свою очередь делят на «сухие» и «мокрые». В «мокрых» РКПП диски сцепления погружаются в трансмиссионное масло, поэтому обслуживание требуется чаще – через 50 000 км. В «сухих» коробках жидкость меняют через 60 000– 70 000 км.

При расчете межсервисного интервала принимают во внимание условия эксплуатации коробки. Агрессивное вождение, большие нагрузки снижают срок службы смазывающей жидкости. Интервал между обслуживанием сокращают на 20–40 %.

Как понять, что масло нужно менять раньше срока

  • При переключении режимов чувствуются удары, толчки в коробке.
  • Во время движения машины слышны посторонние звуки, возникает вибрация в трансмиссии.
  • При диагностике мехатроника считываются ошибки.

Какое масло заливать в коробку-робот

Производители рекомендуют использовать в РКПП полусинтетические и синтетические масла с вязкостью 75W-80 (всесезонные) классом не ниже GL-4. Такие продукты более устойчивы к окислению, чем минеральные. Чтобы правильно выбрать, какое масло лить в коробку-робот, необходимо изучить паспорт автомобиля – в документе содержатся все требования к обслуживанию. Тип смазывающей жидкости зависит от модели, года выпуска машины и типа РКПП.

Общая рекомендация для всех авто от любого производителя – использовать оригинальное, качественное масло. Это важное условие для стабильной работы узла.

Сколько масла лить в РКПП

Объем трансмиссионной жидкости также указан в инструкции к автомобилю. Если замену проводит сам автовладелец, то необходимо ориентироваться на количество слитого масла. В коробку добавляют ровно столько же литров жидкости. После этого проверяют уровень с помощью контрольного окошка или другим доступным методом.

ТОП масел для роботизированных коробок передач

ROLF ATF MULTIVEHICLE

Высокоэффективное масло на синтетической основе. Продукт с отличными противозадирными, противоизносными свойствами, обеспечивает плавное переключение передач.

Основные характеристики:

  • Плотность: 0,845 г/см3.
  • Вязкость при 40 °С: 40,1 мм2/с.
  • Вязкость при 100 °С: 7,87 мм2/с.
  • Индекс вязкости: 172.
  • Температура вспышки: 218 °С.
  • Температура застывания: не выше -45 °С.

Какая коробка передач лучше: робот или традиционный "автомат"

Роботизированные коробки передач – удобный и дешевый способ наделить бюджетную модель автоматической трансмиссией. Однако, различия между от классической АКП не только в цене, но и кое в чем другом. Стоит ли "робот" своих преимуществ на фоне тех минусов?

То, что мы называем роботизированной или автоматизированной трансмиссией, на самом деле является обычной механической коробкой с пристроенными к ней электроприводами, которые вместо водителя двигают тяги кулисы и выжимают сцепление. Руководит этими приводами электронный блок, который учитывает несколько факторов, и задача которого – переключить передачу вовремя и как можно быстрее.

Роботизированная автоматическая трансмиссия – это обычная “механика”, к которой приладили сервоприводы, движущие рычаги кулисы и сцепление вместо водителя.

Этот тип трансмиссии конструкторы изобрели не так давно, примерно полтора десятка лет назад, но за это время "роботы" успели заметно усовершенствоваться: стали более проворными и надежными. Стоит такая трансмиссия несравнимо дешевле и гидромеханической АКП, и бесступенчатого вариатора. Поэтому и получает распространение, причем не только на бюджетных компактных моделях, а также на кроссоверах.

Читайте также: Коробка передач: робот, автомат или механика – в чем разница

Однако, определенная часть автомобилистов роботизированные коробки откровенно не любит. А есть ли за что?

Динамика. Первая проблема, за которую упрекают работов их критики – это задержки при разгоне. Робот "задумывается" на каждой передаче и при кик-дауне, и при обычном ускорении. Это приходится учитывать при обгонах, а толчки и зависания замечают даже пассажиры. На фоне "работа" классическая АКП кажется просто образцом динамики и комфортабельности – хотя как известно, сама не без греха.

Экономичность. Правильный “робот” может обеспечивать экономичность даже лучше обычной механики. Ведь руководит процессом подбора передач и их переключением компьютер, а усложняющих факторов, повышающих аппетит, в виде гидротрансформатора или гидромуфты, нет.

И роботизированная МКП, и гидромеханическая АКП имеют режим ручного переключения. Это удобно для торможений двигателем и движения на подъем под нагрузкой.

Движение в пробках. Есть определенная разница в поведении двух автоматических трансмиссий в условиях напряженного городского трафика.

Читайте также: Как отремонтировать шину в дороге своими руками

Для робота является нежелательным режим, когда машина подолгу тянется на небольшой скорости. Поскольку фактически это происходит при полунажатом сцеплении, его диски будут ускоренно изнашиваться – так “на работе” лучше не ползти, а стоять на месте до тех пор, пока впереди не освободится отрезок пути, который можно преодолеть быстрой короткой "перебежкой". Классический автомат такие условия не считает проблемой, поскольку у него вместо сцепления – потоки смазки между двумя роторами.

Движение в тяжелых условиях. Поскольку за процесс соединения трансмиссии соответствует обычное двухдисковое сцепление (хотя и с приаттаченным сбоку электроприводом), робот, как и классическая АКП, не боится выезжать на бордюр. Не считает он за особую проблему и движение по плохим грунтовкам, и буксование. Правда, "раскачаться", засев в грязи или снегу, на "работе" будет непросто. Словом, осложненные условия движения роботизированная коробка и АКП переживают примерно одинаково, хотя навыки управления в таких ситуациях нужны разные.

Ремонт АКП с гидротрансформатором (на фото) доступен только профессионалам высокого класса. С заменой навесных блоков "робота" справится простой механик.

Долговечность. По сравнению с гидромеханической АКП роботизированная коробка устроена проще, поэтому ремонтировать ее значительно дешевле. По поводу ресурсов, то в обоих случаях он во многом зависит от стиля езды, а также от модели и производителя. В целом долговечность примерно одинакова: если в классическом “автомате” чаще всего подгорают фрикционы, то у "роботов" прежде всего отказывает сервопривод переключений, а также – сцепление.

Цена. Роботизированная “механика” значительно дешевле гидромеханической АКП, и это заметно по ценникам в автосалонах, особенно когда речь идет о бюджетных моделях.

Больше информации о недостатках и плюсах разных коробок передач можно найти тут.

Рекомендация Авто24

К сожалению, автопроизводители часто не оставляют нам выбора, и некоторые новые модели предлагаются исключительно или с роботом, или с “механикой”. Если у вас нет особых драйверских амбиций, то можете смело выбирать роботизированную трансмиссию: на большинстве моделей она довольно живучая, надежная и честно делает свое дело. Ну а если вам не нравится мечтательность "робототехники" и сомнительная долговечность вариатора CVT, то советуем искать классический гидромеханический “автомат”. На новых машинах такую ​​коробку можно найти среди моделей, которые выпускаются давно, или в каталогах брендов, так сказать, второго порядка, которые не спешат за технической модой и используют проверенные технологии недалекого прошлого.

Читайте также: Готовим автомобиль к езде по ямам: как ездить по плохим дорогам

Коробка-автомат робот - что это такое?

Основным требованием современной жизни, характеризующейся, в первую очередь, ускоренным темпом, является обеспечение мобильности человека. И, наверное, главным способом решения проблемы передвижения в пространстве, для большинства людей стал автомобиль. Однако процесс приобретения «стального коня» сопровождается возникновением большого числа вопросов, одним из которых является выбор типа трансмиссии.

Производители современных автомобилей оснащают свою продукцию коробками переключения передач нескольких, существенно отличающихся друг от друга, типов: механическими, автоматическими, роботами и т.д. Как сделать свой выбор оптимальным? В чем заключается отличие коробки-автомата от робота? На некоторые из вопросов, касающихся КПП, мы постараемся дать ответы в этой статье. Основной акцент мы сделаем на коробки передач, устанавливаемые на более поздние модели автомобилей, а потому менее известные отечественному автолюбителю – вариаторы, роботы и автоматы.

Чем отличается вариатор от робота?

 

Прежде всего, вариатор – это трансмиссия бесступенчатого типа, принцип действия которого основан на передачи крутящего момента от перемещающихся конических дисков, выполняющих роль шкивов, посредством наборного стального ремня или стальной цепи, состоящей из большого количества звеньев. При раздвигании ведущих дисков и сдвигании ведомых, величина крутящего момента на выходе растет. В обратном случае, его величина уменьшается. Такое конструктивное исполнение предопределяет главный недостаток вариатора – отсутствие нейтрального положения и задней передачи. Однако производители решают данную проблему, правда, каждый своим способом.

Для ответа на вопрос: «Чем отличается вариатор от робота?», вынесенный в подзаголовок нашей статьи, рассмотрим достоинства и недостатки обоих вариантов КПП. Итак, преимущества вариатора:

  • Экономичность топлива, сравнимая с аналогичным показателем трансмиссии механического типа.

  • Минимальное время разгона в совокупности с динамичным набором скорости и отсутствие рывков.

  • Достижение высоких оборотов силовой установки исключительно на высоких скоростях, что обуславливает минимальный риск выхода двигателя из строя.

  • Простота освоения даже для начинающего водителя. 

Однако наряду с плюсами вариатор обладает и минусами:

  • Сложность конструктивного исполнения сопутствующего оборудования, что предполагает и его дорогостоящий ремонт.

  • Сложность ремонтно-восстановительных работ.

  • Трансмиссионное масло, применяемое в вариаторе, обладает специфическими свойствами, что делает его не только редким, но и дорогим. 

Теперь в том же ключе рассмотрим роботизированную КПП, или робот, являющийся, по сути, механической трансмиссией, дополненной блоком управления, контролирующим сцепление и процесс переключения передач.

Преимущества:

  • Простота конструкции и низкий уровень потребления трансмиссионного масла.

  • Меньшая стоимость ремонта.

  • Возможность функционирования в режиме механической трансмиссии.

  • Низкий уровень расхода топлива.

Недостатки роботизированной коробки передач выглядят следующим образом:

 

  • Большое замедление (до 3 секунд), называемое автомобилистами «задумчивостью», при переключении передач.

  • Непредсказуемость работы агрегата.

  • Отсутствие плавности в процессе переключения (возникновение рывков и толчков).

  • «Сырость», или несовершенство, разработки, так как КПП-роботы, начали выпускаться совсем недавно.

Таким образом, большинство потенциальных покупателей делают выбор в пользу вариатора, поскольку преимущества этих КПП практически схожи, а недостатков у робота больше. 

Отличие коробки-автомат от робота 

Конструктивные особенности роботизированной коробки передач, а также ее достоинства и недостатки мы рассмотрели в предыдущей главе нашего повествования. Поэтому ниже, основное внимание будет уделено конструкции и главным техническим и эксплуатационным характеристикам коробки-автомата.

Конструкция автоматической трансмиссии включает в себя два основных элемента: редуктор, содержащий все пары постоянно зацепленных шестерен, и гидротрансформатор, выполняющий функции сцепления. Такое инженерное решение позволяет механизму самостоятельно выполнять переключение скоростей, исключая участие водителя и практически полное применение электроники.

Главное отличие коробки-автомата от робота заключается в следующем:

  • Плавность (без рывков) переключения передач.

  • Простота эксплуатации, обусловленная отсутствием сцепления.

  • Высокая надежность агрегата.

Тем не менее, специалисты отмечают и несколько существенных недостатков, присущих АКПП. Вот они:

 

  • Повышенный расход топлива (на 1-3 литра) в сравнении с трансмиссиями других типов.

  • Возникновение пауз в  процессе переключения скоростей.

  • Необходимость осторожной эксплуатации в период низких температур.

  • Отсутствие возможности буксировки автомобиля, оснащенного АКПП, на жесткой сцепке.

МКПП, АКПП, вариатор или робот. Что выбрать? Что лучше

Для тех, кто планирует приобретать автомобиль, стоит нелегкая задача. Огромный выбор марок и моделей в разных ценовых категориях сбивают с толку. Особенно, если будущий автовладелец не разбирается в технике. Выбор авто зависит от бюджета и пристрастий. Но основным критерием выбора чаще всего становится вид коробки. Сегодня выпускаются автомобили с различными видами коробок на борту. Каждая из них имеет свои плюсы и минусы, особенности эксплуатации, стоимость обслуживания. Что же выбрать? Об этом наша статья.

Виды коробок переключения передач

Для начала уточним - выбирать автомобиль только по виду коробки передач не нужно. Как минимум, потому что у каждого водителя свои предпочтения и свое мнение. Также отметим, что каждый производитель за свою историю выпуска автомобилей имел “промахи”, выпуская коробку переключения передач с погрешностями и недоработками. Речь не идет о китайских автомобилях. Такие марки автомобилей, как Тойота, Митсубиши, Фольксваген были замечены с явными недоработками.

Поэтому выбор коробки должен быть основан на рациональности. Необходимо заранее собрать необходимую информацию о конкретной модели и типе коробки. Например, какие наиболее частые поломки именно этой коробки, есть ли проблемы прямо с завода, какие могут быть дефекты и есть ли слабые места. Такой детальный сбор информации поможет выбрать наиболее оптимальный вариант для себя на основе опыте вождения и других субъективных мыслей.

Также не стоит забывать, что в настоящее время, когда между автоконцернами происходит серьезная конкуренция, каждый пытается перетянуть одеяло на себя. Так, например, концерн VAG, который выпускает автомобили марок Ауди, Фольксваген и Шкода, начали устанавливать свой вид коробки под названием DSG. По факту же, ДСГ - это обычный робот с двумя сцеплениями. Но новое название выделяет производителя и вводит покупателя в замешательство. Однако такая коробка имеет свои определенные преимущества и особенности. Она состоит из двух узлов. Один из них отвечает за 1,3 и 5 передач, а второй за 2, 4 и 6. Управление полностью автоматическое, его добавляет качественная электрика и электроника. Поэтому водителю ничего делать не нужно. В тот момент, когда коробка переходит на 2 передачу, следующий ее шаг - автоматический переход на 3. Она находится в режиме ожидания и самостоятельно переключает передачу со 2 на 3. И делает это за миллисекунды. Водитель даже не замечает этого. Разгон при этом максимально плавный и приятный. Нет толчков, рывков. Этот вид коробки - идеальный для тех, кто любит маневренную, скоростную езду.

Есть и еще один вид коробок под названием Powershift. Их устанавливают в автомобиле марок Ford. КП Powershift по принципу работы очень похожа на DSG. Отличие лишь в программной части и настройках. Схожесть двух видов коробок передач заключается не только в принципе работы, но и компонентов. Их количество и виды, практически, одинаковы, но выпускаются различными производителями. 

В сухом же остатки все существующие на данный момент коробки переключения передач можно разделить на 4 вида:

  • МКПП - механическая коробка переключения передач;
  • АКПП - автоматическая коробка передач;
  • Роботизированная коробка передач;
  • Вариаторная коробка или просто вариатор, CVT.

Каждый вид имеет особенности и своих поклонников. Кто-то утверждает, что АКПП - единственно возможный наилучший вариант. Кому-то по душе вариатор. О каждом из видом КП поговорим далее.

Механика (МКПП)

Во всем мире львиная доля продаж автомобилей приходится именно на механику. В некоторых странах большинство авто выпускается только на механике. В странах СНГ, где представлен широкий ряд машин с разными видами КП, часть автолюбителей склоняются именно к МКПП.

Наверняка это связано с тем, что данный вид коробки является самым дешевым. У каждого автомобилиста первая авто была на МКПП, на нем сдавали на права. Поэтому многие убеждены, что механика вечна, она неубиваема и дешевая в обслуживании. Отчасти, это правда. Но только отчасти.

А все дело в том, что существует огромный ряд механических коробок передач, у которых недостатков больше, чем даже в самых ненадежных автоматах. Поэтому при выборе МКПП нужно ориентироваться на производителя, его репутацию. Но даже при этом всегда есть вероятность купить автомобиль с ненадежной МКП.

Плюсы и минусы механики

Для объективного сравнения всех существующих видом КП, необходимо сравнить плюсы и минусы каждой.

К преимуществам механики относится:

  • Ресурс механики гораздо выше, чем у других видов коробок. Поэтому при желании купить подержанный автомобиль возрастом от 5 лет, лучше выбирать именно на механике;
  • Ремонт и обслуживание МКПП обходится действительно недорого;
  • Если в дороге произойдет поломка коробки, автомобиль будет продолжать ехать. Да, это будет сопровождаться стуками и скрежетом, но даже при таких обстоятельствах можно спокойно доехать до СТО самостоятельно без вызова эвакуатора;
  • Как правило, обслуживание МКП заключается только в своевременной замене масла. При соблюдении этого простейшего требования, коробка может прослужить до 20 лет без существенного ремонта. Замена масла должна производиться не реже 60 000 км пробега.

Минусы заключаются только в ограничении комфорта вождения. Водитель вынужден постоянно держать руку на кулисе переключения передачи, контролировать педаль сцепления. Особенно это сложно будет даваться новичкам, а также в условиях постоянного трафика и множества светофоров. При неправильном переключении и несоблюдении правил эксплуатации механики можно сжечь сцепление, обрести проблемы с мотором и самой коробкой. В этом плане механика намного уступает автомату.

Итог: механику можно назвать надежной при грамотном выборе модели коробки, но уровень комфорта вождения намного ниже по сравнению с другими коробками.

Автоматическая коробка передач

Именно с автоматом сравнивают механику при выборе коробки передач. Однозначно сказать сложно: нужно сравнить плюсы и минусы обеих коробок, выбрав оптимальный вариант для себя.

Классическая модель автоматической коробки передач работает на основе гидротрансформатора. Он считается главной деталью в узле. С его помощью происходит переключение планетарных передач, а также замещает сцепление, благодаря чему переключение передачи происходит автоматически. Водителю не нужно постоянно контролировать переключение скорости, как этого требует МКПП.

Автомат достаточно сложный узел с технической точки зрения. Большую роль в его работе играет автоматика, которая контролирует большинство процессов. Однако многие современные АКПП не уступают в ресурсе МКПП, а также требуют минимального технического обслуживания. К тому же, коробка-автомат имеет ряд существенных преимуществ, которые становятся перевесом при выборе вида КП.

К плюсам относится:

  • Ресурс коробки. То, что коробка способна проехать не более 100 000 км пробега и сломаться - миф. Современные коробки-автомат при условии правильного обслуживания способны проехать более 500 000 км. Одно “но”: нужно уделить внимание качеству расходников и масла. Это важно. О других мифах относительно АКПП можно почитать здесь;
  • Комфорт вождения. Очевидное преимущество автомата над механикой. Передача переключается автоматически, водителю не нужно участвовать в процессе. Не нужно трогать сцепление (педаль конструктивно отсутствует), беспокоиться о скорости, дозировать бензин во избежание того, что авто заглохнет. Все это доставляет удовольствие вождения;
  • Ремонтопригодность. В АКПП можно отремонтировать каждый компонент. В крайнем случае, заменить его на новый или подержанный ради экономии;
  • Потребление топлива. Есть модели автомобилей с автоматом на борту, которые потребляют не более 4-6 литров на сотню. Это очень хороший показатель в наших реалиях относительно стоимости бензина.

Из минусов можно выделить лишь стоимость ремонта. Ремонт АКПП обойдется дороже, чем ремонт механики, но дешевле, чем ремонт вариатора или робота. Также ремонт требует профессионализма. Иначе проблемы с коробкой и дорогостоящий повторный ремонт неизбежен.

Вариаторная коробка (CVT)

Многие, кто впервые сталкивается с проблемой выбора вида коробки передач, не знают, что такое вариатор. CVT - это бесступенчатая коробка передач. Является самым удобным с точки зрения управляемости узлом. Подробно о вариаторе мы уже писали в этой статье.

Если кратко, то работает вариатор с помощью приводного ремня, передвигающимся по двум разнонаправленным конусам. Такая конструкция полностью исключила необходимость поднимать передачи вручную. Их тут даже нет. Вариаторная коробка считывает и оценивает электроникой многие факторы и принимает зону оптимального положения ремня самостоятельно. В результате крутящий момент передается на колеса транспортного средства.

На сегодняшний день лишь небольшая часть автомобилей выпускается с вариатором. Но по прогнозам экспертов, в будущем вариаторная коробка получит огромный успех за счет своих преимуществ:

  • Очень плавный набор скорости, отличная динамика и хороший разгон. Водитель ощущает максимальный комфорт управления. Автомобиль начинает движение без рывков и ощутимых толчков, что типично для механики и классической АКПП. Время набора скорости напрямую зависит от мощности двигателя. На спортивных моделях вариатор может демонстрировать невероятную динамику;
  • Очень малый расход бензина. Вариаторная коробка станет идеальным вариантом для тех, кто хочет экономить на топливе;
  • Простая эксплуатация. Даже новичку будет понятно управления авто с вариатором на борту. Те, кто всю жизнь откатали на механике, запросто освоят CVT. Работает коробка-вариатор понятно и просто.

Но стоит указать и минусы коробки вариатора. Они есть и достаточно существенны:

  • Срок службы вариатора очень уступает АКПП и, уж тем более, механике. Он составляет, в среднем, не более 150 тысяч км пробега. Коробка очень чувствительна к нагрузкам. Она не предназначена для спортивной езды, дрифтования. Это “городской” вариант. В обратном случае ремень рвется и ехать дальше уже невозможно. Приобретать б/у автомобиль с пробегом свыше 100 тыс км не следует - ремонт вариатора неизбежен;
  • Ремонт вариатора - очень дорогое удовольствие. Чаще всего рвется ремень, который не подлежит ремонту. Его нужно менять. А он дорогой. Кроме того, в Киеве очень мало СТО, которые занимаются профессиональным ремонтом. В столице достаточно сложно найти специалиста, который занимается ремонтом данного типа коробок. Поэтому редко, кто сможет гарантировать высокое качество услуг. В отличие от нас.

Роботизированная коробка передач

Робот или автомат? Этот вопрос актуален для автомобилистов, которые выбирают между двумя вариантами КП. Роботизированная коробка считается “свежим дыханием” в области производства и выпуска коробок переключения передач. Так как она является оптимальным сочетанием автомата и МКПП и взяла себе все преимущества обеих модификаций.

По факту, робот - это МКПП, дополненная электронным мозгом. Если выбирать между автоматом или роботом, то эксперты твердо укажут на второй, так как он имеет широкие возможности различных настроек. Именно поэтому очень многие крупные автоконцерны выпускают новые модели авто с роботизированной коробкой на борту.

Преимущества:

  • Самый экономичный расход топлива по сравнению со всеми видами коробок. Это не громкие рекламные лозунги, а факт. Робот показывает экономию в расходе бензина на 10-15% меньше, чем механика. Это действительно очень хорошие показатели;
  • Отличная динамика. РКПП очень отзывчива и сразу реагирует на “тапку в пол”. Быстрый разгон и плавная динамика - идеальное сочетание для автовладельца;
  • Очень лояльное отношение к двигателю. Даже если есть намеренное желание навредить мотору, сделать это будет ну очень проблематично. Тонкие настройки робота помогают бережно относиться к движку, сохраняя его целым и невредимым;
  • Дешевая конструкция. Производство робота обходится быстрее и дешевле, чем другие виды КП. При этом РКПП является самой экологичной модификацией.

И все бы хорошо, если бы не острый вопрос со стоимостью обслуживания и надежностью коробки. Здесь огромный пробел. Роботизированная коробка очень дорога в обслуживании за счет очень высоких электронных настроек, над которыми работают программисты. Если образуется какой-то сбой в электронике, исправить проблему будет очень сложно. И снова из-за ограниченных возможностей мастеров, привыкших к механике и АКПП. Робот считается наименее надежным по сравнению даже с вариатором.

Так какую коробку переключения передач выбрать?

Однозначно выдвинуть кандидата на получение премии “лучшая коробка” мы не можем. Потому что у каждого автолюбителя есть свои критерии выбора. Если важна практичность и надежность, длительный срок эксплуатации, то механике нет равных. Если же вопрос в комфорте - выбирайте автоматическую коробку передач на основе гидротрансформатора. На сегодняшний день вариаторы плавно входят в строй, становясь серьезными конкурентами механике и автомату. Они дарят невероятную динамику, плавность и удовольствие от езды. Но и по сей день производители не могут увеличить срок эксплуатации коробки. Роботизированная коробка передач обеспечивает максимальный комфорт езды, она действительно умная и адаптированная к любым условиям. Но при этом остается самой ненадежной.

В статье мы привели плюсы и минусы каждого варианта. Оцените их и сделайте свой выбор, наиболее подходящий вам.

Функционирование роботизированной коробки передач

Совсем скоро привычную для многих Н-схему (в русской версии это Ж-схема) переключения передач сменит селектор с пазом в форме «зю». Как говорят инструкторы по вождению, тренировать левую ногу будущим водителям будет уже незачем. Сегодня пойдет речь о принципах работы коробки-робота, той самой DSG.

Что такое роботизированная коробка?

Роботизированную коробку передач в обиходе называют коробкой-роботом. Подробней мы спросили об этом автоинструкторов, и вот что они нам разъяснили. Коробка-робот — это механическая коробка, где функции переключения передач и выключения сцепления автоматизированы. То есть условия движения и водитель формируют для системы управления лишь входную информацию, а работа коробки передач полностью зависит от электронного блока с заданным алгоритмом управления.

Надо сказать, что роботизированная коробка — это одновременно комфорт автоматической коробки, топливная экономичность механической и огромная надежность.

Кстати, «робот» значительно дешевле стандартной АКПП. Сегодня почти все ведущие производители оснащают свои авто именно такими коробками передач, причем и модели малого класса и премиум.

Отличие «механики» от «робота»

Основу классической механической коробки составляют первичный (он же ведущий в авто) и вторичный (ведомый). Крутящий момент от двигателя передается на первичный вал посредством специального механизма сцепления, далее преобразованный момент идет с вторичного вала на ведущие колеса авто. На валах есть шестерни, которые по две пары находятся в зацеплении. Шестерни на первичном закреплены очень жестко, в то время как на вторичном эти шестерни вращаются свободно. Если стоит «нейтраль», то последние сравнительно на валу прокручиваются свободно, таким образом, крутящего момента на колесах нет.

Чтобы включить передачу, водитель выжимает сцепление (отсоединяет от мотора первичный вал), далее на вторичном валу через систему тяг рычагом КПП перемещаются специальные устройства, которые называются синхронизаторы.

Муфта синхронизатора на валу блокирует вторичную шестерню необходимой передачи. Когда сцепление включено, крутящий момент с определенным коэффициентом идет на вторичный вал, потом на главную передачу, а затем на колеса. Принцип работы роботизированных коробок передач точно такой же. Но есть одно отличие: размыканием/смыканием сцепления, а также выбором передач здесь занимаются сервоприводы или, так называемые, актуаторы. Чаще всего это шаговый электрический мотор с исполнительным устройством и редуктором. Однако бывают и гидравлические актуаторы.

Функционирование актуаторов

Актуаторами коробки передач управляет электронный блок. При поступлении команды на переключение самый первый сервопривод начинает выжимать сцепление; в это же время второй двигает синхронизаторы, и нужная передача включается. Далее первый отпускает сцепление. Именно поэтому педаль сцепления в машине больше не нужна, ведь электроника сделает все сама.

Стоит отметить, что в ручном режиме команду на переключение дает водитель с помощью подрулевых лепестков или селектора КПП, а в автоматическом — команда поступает от компьютера, который способен учитывать обороты двигателя, скорость машины, информацию ABS, ESP и некоторых других систем автомобиля.

Недостатки «робота»

Основным недостатком такой коробки является длительность переключения передачи, вызывающая рывки в динамике машины, именно поэтому на всех роботизированных коробках установлен режим Tiptronic. Некоторые водители замечают, что коробка начинает просто сходить с ума особенно при медленном движении, например, в пробке.

Есть еще один минус — при движении по склону авто может покатиться назад, ведь у «робота» нет постоянной стыковки с движком.

То же самое касается движения по прямой, когда связь разрывается иногда совершенно неожиданно. Однако и в этом случае спасет Tiptronic.

Видеоматериал о том, как функционирует роботизированная коробка:

Желаем минимум пробок на дороге и попутного ветра!

В статье использовано изображение с сайта gazeta-a.ru

Выбираем автоматическую КПП: "робот" уменьшает расход топлива, вариатор дает плавность, а классический "автомат" - самый надежный - Автомобильные новости - Тест от "Сегодня". Мы протестировали автомобили с разными коробками передач и определили достоинства и недостатки каждой из них.

Даже самые ярые сторонники механической коробки передач, массируя левую ногу в очередной пробке, начинают с завистью посматривать на обладателей машин с "автоматами". Тем более, что способов автоматизации на сегодняшний день уже не один и не два: все чаще в перечнях комплектации мелькают слова "роботизированная КПП", "адаптивный автомат", "вариатор"… Может, стоит попробовать? Мы решили не только попробовать, но и поделиться впечатлениями с читателями. Для чего взяли на тест несколько автомобилей с различными видами КП.

ЦЕЛИ ТЕСТА

Определить главные отличия в эксплуатации той или иной коробки, поведение автомобиля, степень комфортности, нюансы в алгоритмах работы, экономичность в той или иной модификации — все это и составляло главную цель нашего теста.

Кроме того, мы попытались определить главные достоинства и недостатки каждой из коробок передач, после чего найти способы, как можно с этими недостатками бороться. И, наконец, взяли на себя смелость предположить: кому можно порекомендовать ту или иную комплектацию.

ЧТО МЫ ТЕСТИРОВАЛИ

На тест были взяты:

  • Subaru Impreza последнего поколения с адаптивной автоматической коробкой передач;

  • CITROЁN C1 с "классической" роботизированной коробкой;

  • Самое новое веяние в "автоматизации" — вариатор — для полноты впечатлений мы решили оттестировать в двух вариантах, для чего поездили на Nissan Qashqai и на Mitsubishi Lancer X с вариаторами.

КАК МЫ ТЕСТИРОВАЛИ

Памятуя о том, что идея опробовать новые поколения "автоматов" родилась именно в пробке, первым делом взятую на тест машину мы загоняли в одну из киевских тянучек и тащились. Как в прямом, так и в переносном смысле. Вдоволь прочувствовав весь "кайф" от отсутствия педали сцепления, ехали на менее оживленные улицы, а за тем — и вовсе за город. Правда, в пригороде разница с ростом средней скорости исчезала практически полностью, поэтому времени на трассу мы не тратили, продолжая накапливать впечатления от городской езды.

ИГРА В ПОЛТОРЫ НОГИ-ТЕСТИРУЕМ "РОБОТ"

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Все достаточно просто: "робот" — это "обычная" механическая КПП, в которой передачи переключает не водитель, а гидравлика, сервопривод (электромотор с редуктором) или электромагнит. Когда именно переключать и на какую передачу — решает электроника в зависимости от оборотов двигателя и нагрузки. Но главное удобство заключается даже не в этом, а в отсутствии третьей педали – сцепления. Его выжимает все та же автоматика перед тем, как отдать команду приводу переключения.

Остается лишь добавить, что, кроме "классического" "робота" бывает еще и скоростной "робот" с двумя сцеплениями. Скорость переключения — около 0,01 секунды. Супер, но дорого...


CITROЁN C1

Если честно, за руль CITROЁN C1 я садился слегка настороженно: предстоял тест самого "бюджетного" сегмента роботизированной коробки, а это, знаете ли, заранее привносит определенный настрой. Особенно после давних впечатлений от езды на древнем "роботе" первых поколений (полноценно передвигаться было практически невозможно: он дергался, надолго "задумывался"). Но все обошлось.

На старт! Итак, включаем "драйв", отпускаем тормоз и ждем толчка. Нет его, просто примерно через секунду машинка начинает потихоньку "ползти" вперед. Добавляю немного газу, и "Ситроён" послушно убыстряется. Слегка разогнавшись, переключается на следующую передачу, еще чуть разгона, и снова переключение. Понятно: экономичный режим плюс требования "Евро-4", прописанные в электронных "мозгах", заставляют включать следующую передачу, едва мотор "разменяет" две тысячи оборотов. Сам процесс переключения занимает не много времени: примерно столько, сколько тратит нормальный водитель, спокойно переключаясь.

Драйв. "Гашетку" — в пол! Трехцилиндровый моторчик в силу своих однолитровых "легких" грозненько взрыкивает, "робот" шустро "перещелкивается" на предыдущую передачу и… прет! Другого слова не подберешь – семьдесят "лошадей" на такую малютку, плюс удачно подобранные передаточные числа роботизированной коробки — и ощущение динамичности превышает ожидания. Толковый "робот" понимает, что сейчас от него требуется интенсивный разгон и начинает переключаться только когда двигатель уже "визжит" на высших оборотах. Но стоит приотпустить газ, как электроника тут же начинает экономить и включает повышенную передачу — снова движемся под умеренное рокотание.

Пробка. Вот она, главная цель нашего теста: хорошая городская тянучка, местами перерастающая в пробку. То, что нужно! "Подтягиваясь" за впередиидущей машиной, постигаю алгоритм работы этого "робота".

Останавливаюсь, держу ногу на тормозе. Через пару секунд педаль чуть "проваливается" вперед, а двигатель облегченно "вздыхает". Это электроника "сделала вывод", что некоторое время предстоит постоять и полностью "выжала" сцепление, отсоединив двигатель от трансмиссии. Заодно "подтянув" педаль тормоза, облегчая нажатие на нее — за это отдельное "спасибо"! Снимаю ногу с тормоза — через секунду электроника "просыпается" и "приотпускает" диски сцепления. Потихоньку "ползем". Нажатие на педаль газа – плавное ускорение. Ни рывков, ни неудобств — все прогнозируемо. Разве что педаль тормоза чуть "мягковата", но это — дело вкуса.

Подъем! Постепенно тянучка начинает подниматься в горку. Пока уклон невелик, автоматика вполне успевает подвести сцепление до того, как машина покатится назад. Но вот подъем становится круче, и у нас — проблемка. "Поджавший" сзади "Ланос" стоит метрах в полутора от нашего заднего бампера, но пока "робот" "соображает" — не пора ли ехать, мы успеваем скатиться, почти полностью выбрав запас расстояния. Газовать нельзя: вдруг "прыгнем" слишком сильно вперед и зацепим впередистоящего… Выход только один: ручник на себя! В общем, без недостатков не обошлось...

Расход топлива. По сравнению с "механикой" "робот" чаще всего уменьшает расход (в некоторых моделях — значительно). Это объясняется тем, что электроника более точно подбирает оптимальные передачи и, в отличие от водителя, не ленится постоянно переключать на самую экономичную.

Выводы. Автомобильчик мне на тест достался яркий и желтый, оставив после себя такое же яркое и сочное "послевкусие". И далеко не последнюю "скрипку" в этом ощущении сыграл "шустрый" расторопный "робот". Стоимость конкретно такого "робота" — плюс полторы тысячи долларов. Собственно, это — и вся "расплата" за удобство. Переключается современная роботизированная КП достаточно быстро, в пробке почем зря сцепление не "жжет". И давно уже не "болеет" ранними болезнями типа рывков и толчков при переключении.

Что же касается откатывания назад на подъеме — то попробуйте без ручника "поиграться" одновременно тремя педалями в случае механической коробки в горку. И представьте, что в случае с "роботом" вам нужно всего лишь снять левую ногу с площадки для отдыха и придержать тормоз, пока автоматика "приотпустит" сцепление. В общем, одной ноги в девяноста девяти процентах случаев вам будет вполне достаточно, и только трогаясь на подъеме, придется "поиграть" в полторы ноги.

Кому. На сегодняшний день "робот" почти не доставляет неудобств, поэтому его можно смело порекомендовать любому водителю вместо классического (гидромеханического) "автомата". Роботизированная КП дешевле, экономичнее, динамичнее. Даже для любителя "поклацать" ручкой КП в большинстве "роботов" предусмотрен секвентальный режим (возможность отключить автоматику и управлять переключением самостоятельно). Но перед покупкой обязательно договоритесь о тест-драйве — в зависимости от модификации поведение "робота" может в большой степени отличаться от модели к модели. Все-таки это не идеально "вылизанный" за десятилетия "автомат".

ИЗВЕСТНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ-ТЕСТИРУЕМ ВАРИАТОР

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Вам доводилось летать на самолете? Помните ощущение, когда лайнер перед разбегом выходит на прямую, блокирует тормозные колодки, разгоняет турбины до пиковой мощности и растормаживается? Вас вдавливает в кресло и под неизменный звук турбин начинается непрерывный разгон. Вариатор дарит примерно те же ощущения: звук мотора "зависает" на одной ноте и начинается плавное, равномерное, ничем не прерываемое ускорение. Только на 180 км/ч штурман не докладывает пилоту: "Есть отрыв"! И слава Богу!

На старт! Рычаг переключения — как в обычном "автомате", включаем режим "драйв" и отпускаем тормоз. Почти сразу же автомобиль подает признаки готовности: очень медленно "ползем" вперед. Осторожно нажимаем педаль газа — двигатель моментально забрасывает стрелку тахометра на несколько тысяч оборотов (в зависимости от степени нажатия на газ) и начинается равномерный и плавный разгон.

Драйв. Вариатор должен более полно (в сравнении с "механикой") использовать максимальную мощность двигателя. Поэтому — "полный вперед"! В течение секунды обороты плавно нарастают и, наконец, стрелка тахометра "зависает" возле красной черты.

Как бы хороша ни была звукоизоляция, а все-таки звук мотора на шести с половиной тысячах, не "разбавленный" свистом ветра и шумом дороги под колесами — громковато и непривычно. Но ощущение разгона, не перемежаемое дерганьем и переключениями — это нечто!

Кстати, быстро надоедает, и уже через несколько километров, "наигравшись" с полной мощностью, начинаешь дозировать газ в той степени, в которой тяга действительно необходима. А меняется она практически мгновенно в зависимости от нажатия на педаль и остается равномерной до конца разгона.


Nissan QASHQAI

Теперь о частностях. "Нисан" меня приятно удивил именно алгоритмом работы вариатора. Разгон — яркий, напористый, динамичный. При чем для того, чтобы "добыть" эту напористость, вовсе не обязательно было "раскручивать" мотор до максимума — "Кашкай" демонстрировал отличную динамику даже при наполовину нажатой педали газа. При этом двигатель не "ревел" возле красной черты тахометра, а относительно спокойно жужжал на четырех тысячах. Нужно больше — пожалуйста — двигатель после "дожима" газа плавно раскручивается до "отсечки" и выдает остаток мощности.

С "Ланцером" же все чуть по-иному. Яркий, красивый, агрессивно-спортивный экстерьер, который настраивает на ожидание более интересных настроек вариатора. Нет их! Даже на "пике" вариатор как-то излишне сонно и равномерно "размазывает" сто пятьдесят отданных в его распоряжение "коней" по шкале спидометра. Вот уж действительно идеал плавности и равномерности! Но если отречься от идеи "добыть" из "Ланцера", укомплектованного вариатором, спортивную динамику — езда становится просто комфортной и приятной.


LANCER X

Пробка. Ездить по городу с бесступенчатой коробкой — одно удовольствие. В нашем случае двигатель связан с трансмиссией через гидротрансформатор, поэтому остается подключенным все время и все время передает крутящий момент на колеса. Стоит приотпустить тормоз в пробке — и мы потихоньку "подтягиваемся" вслед за впередиидущим. Поток ускорился — слегка нажимаем на газ и легко дозируем скорость.

Подъем! Для точности сравнения выбираем ту же тянучку на той же горке. Результат вполне ожидаемый: до тех пор, пока угол подъема невелик, можно обходиться без газа вообще, когда дорога начинает взбираться вверх более круто, "подтягиваться" нужно добавлением оборотов двигателя. Но левая нога так и осталась на площадке для отдыха: скатывания назад ни разу не произошло вообще.

Расход топлива. Экономичность на модификациях вариатора с гидротрансформатором примерно такая же, как и в случае с "механикой", или чуть-чуть выше . Это объясняется просто: более эффективную и экономичную работу самого вариатора сводит на "нет" гидротрансформатор — источник "прожорливости" автоматических коробок.

Выводы. Вариатор — самая молодая конструкция из всех протестированных. В итоге у него еще нет "устаканенных" норм поведения, как у классического "автомата". Поэтому очень многое зависит от настроек, производителя, конструкции. Мы тестировали два автомобиля, и получили несколько разные результаты. Нет, в целом все примерно одинаково — принцип-то работы остается таким же, но вот пресловутые "мелочи"… Кроме того, существует еще один повод для сомнений: как у любой относительно новой конструкции, возможны нюансы в плане надежности.

Кому. Если нет боязни нового и вы готовы с головой окунуться в передовые технологии – вариатор как раз ваш выбор. Уверен – этот вид КП отблагодарит хозяина за смелость идеальной плавностью, меньшим расходом и необычными ощущениями во время разгона. Тем более, что алгоритм работы вариатора можно подобрать "под себя" — кроме различных вариантов настроек, еще существуют и как минимум три отличающиеся по принципиальному устройству вариатора. "Ауди", например, обходится без гидротрансформатора и использует вместо ремня цепь, а "Нисан" производит, кроме клиноременных, тороидные вариаторы, в которых вообще нет ремня.

КЛАССИКА ЖАНРА-ТЕСТИРУЕМ "АВТОМАТ"

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Принцип тот же, что и в предыдущих случаях — передачи в некоем подобии механической коробки передач переключает автоматика по команде электроники. Однако усилие двигателя на механическую часть коробки передается не через сцепление, а через "сердце" любого "классического автомата" — гидротрансформатор.

Представьте себе масляную ванну. В ней близко друг к другу вращаются два колеса с лопастями — ведущее (насосное) и ведомое (турбинное). Первое захватывает масло лопастями и "гонит" его по кругу. Масло разгоняется, задевает лопасти ведомого колеса и заставляет его тоже вращаться. Быстрее вращается ведущее колесо — быстрее движется поток масла и передает большее усилие ведомому. И никакого сцепления — оно попросту не нужно.

Конечно, схему мы упростили до предела, но примерно так все и происходит. Естественно, что коэффициент полезного действия у такой схемы всегда меньше, чем у простой "механики", но плавность передачи усилия после переключения — замечательная.

Тестируем "автомат"

С классического "автомата" все в мире автоматизации КП начиналось. Поэтому мы уважили "старичка" и дали ему шанс показать себя на фоне дерзких новичков. Для теста, опять же, сознательно выбрали одну из самых "толковых" (по заверениям специалистов) адаптивных автоматических коробок.

Первое впечатление. Уже "натешившись" отсутствием педали сцепления на автомобилях с вариатором и "роботом", найти хоть какие-то интересные впечатления от "автомата" не удается. Скучно. Если бы не новая модель Subaru Impreza — было бы очень скучно. А так — просто скучно.

На старт! Режим "драйв", гидротрансформатор исправно "сунет" автомобиль черепашьим шагом. Без неожиданностей.

Драйв. Какой драйв… Медленно и торжественно. Тягу полуторалитрового двигателя, не торопясь, "пережевывает" гидротрансформатор, итог "проглатывают" недра "растянутого" планетарного механизма передач, что остается – равномерно усваивается синхронным полным приводом. Радует только лишь одно: если уж удалось разогнаться, то можно прочувствовать легендарную управляемость "Субару". Но "автомат" здесь ни при чем…


Subaru Impreza

Пробка. Гидротрансформатор ведет себя как и положено: трогание происходит в момент отпускания педали тормоза, скорость легко регулируется газом. На подъеме — никаких скатываний назад. Все выверено, предсказуемо, надежно. Жаль, кофеварки на борту нет — можно было бы беззаботно попивать кофе, подтягиваясь за впередиидущим.

Расход топлива. Прожорливость "автоматов" давно уже стала притчей во языцех. Но с этим недостатком производители ведут постоянную борьбу. Итог – относительно небольшой перерасход в городском цикле (на оттестированной нами модели – чуть больше 2%).

Выводы. Самый древний, самый проверенный, самый надежный вид автоматизации переключения передач. Не производит никаких впечатлений — ни хороших, ни плохих. Плохие впечатления "убиты" десятилетиями усовершенствований и доводок, хорошим взяться неоткуда. Коэффициент полезного действия гидротрансформатора — от 85 до 90%, отсюда — перерасход топлива. Очень надежный, но и самый консервативный планетарный механизм переключения передач — отсюда "длинные" ряды. И, наконец, постоянный "балласт" при раскрутке мотора в виде гидравлической жидкости трансформатора — отсюда "вялая" динамика разгона. И как ни ухитряются производители, придумывая новые технические "изюминки" и добавляя ступени передач вплоть до восьми — эра гидромеханического, "классического" автомата подходит к концу. По моему мнению.

Кому. Водителю, который ценит прежде всего комфорт непременно в комплекте с максимальной надежностью. И готов за этот комплект расплачиваться деньгами, расходом топлива, "смазанной" динамикой. Иных "предписаний", пожалуй, нет.

Городской поисково-спасательный пункт

Часть II
Затем ваш робот должен выполнить 4 из следующих 6 задач в дневные или вечерние часы лаборатории. Задачи должны выполняться последовательно и без изменений. робота можно выполнять между задачами. Выбор задач остается за вами. Однако, если вы не можете выполнить их все, возможно, вы в очень невыгодном положении для будущих лабораторий. Каждая задача будет оцениваться по принципу «прошел / не прошел».У вас есть неограниченное количество попыток, но если вы потерпите неудачу 3 раз подряд вам, вероятно, стоит переосмыслить свой дизайн.

Из-за ограничений по времени, наложенных на проект, вы не получите оценку за контрольные точки, если они не будут выполнены в течение лабораторных часов. (или заранее оговариваются специальные меры). Если вы не проводите демонстрацию в лабораторные часы, вы все равно должны заполнить требуемые контрольные точки, прежде чем вы сможете попытаться выполнить Задание 8. Необходимо будет принять особые меры.

Задача 2:

Будет построен небольшой коридор, чтобы проверить способность вашего автомобиля преодолевать повороты. робот. Все, что вам нужно сделать, это перейти на другую сторону. Макет и актуальные размеры будут такими же, как на следующем рисунке.

Задача 3:

Камера будет прикреплена к вашему роботу, и он будет помещен в тусклый мир. Вы должны найти и коснуться обозначенной цели, используя дистанционное управление.

Задача 4:

Будет доступен уклон. Будет не больше 30 градусов. Передняя часть робота должна проходить от основания склона как минимум на 15 дюймов.

Задача 5:

Будет доступна лестница. Каждый шаг будет не более 1,5 " высокая. Ваш робот должен подняться по ступеням, развернуться и спуститься по лестнице.


Задача 6:

Робот должен пересечь поле из щебня.Щебень состоит статических (неподвижных) и незакрепленных предметов. Все, что вам нужно сделать, это с самого начала расположение цели.

Задача 7:

Робот должен подняться по склону, а затем пройти серию ухабов, не упав с контрольной точки.


Робототехника Segway | Разработчик

Прежде чем использовать SDK Loomo, имейте в виду следующее:

Подключение к услуге

Перед использованием функций, предоставляемых каждым SDK, необходимо сначала вызвать bindService ().Результат возвращается через ServiceBinder. После использования SDK вызовите unbindService ().

  ServiceBinder.BindStateListener mBindStateListener = новый ServiceBinder.BindStateListener () {
        @Override
        public void onBind () {
            mBind = true;
        }

        @Override
        public void onUnbind (String Причина) {
            mBind = false;
        }
    };  

Отметка времени

В роботизированной системе для координации между различными компонентами необходимо добавить временные метки ко всей собранной информации.В базовом SDK предоставляется интерфейс «StampedData». Все типы данных наследуют этот интерфейс, и вы можете получить метку времени данных, вызвав метод getTimeStamp ().

Примечание: Время, указанное в текущем Vision SDK, - это время модуля RealSense, а не время основной системы.

Ограничение фоновой службы

По замыслу Loomo поддерживает привязку только к службам, работающим на переднем плане.Таким образом, когда приложения переводятся в фоновый режим, SDK автоматически отключает службу.

На переднем плане необходимо использовать следующие службы:

  • Видение
  • Выступление
  • Передвижение
  • Взаимодействие

Состояния роботов

Loomo может трансформироваться из робота в самобалансирующееся транспортное средство.

Когда Loomo трансформируется в самобалансирующееся транспортное средство, система транслирует намеренное действие, указывающее на это событие. В этот момент Vision Service прекращает потоковую передачу изображений, Voice Service прекращает пробуждение / распознавание, а Locomotion Service отклоняет все команды управления. Экран гаснет, и система приостанавливается через несколько секунд.

Когда самобалансирующееся транспортное средство превращается в робота, система возобновляет работу и транслирует другое намеренное действие, экран включается, и службы снова работают.

Приложения могут получать эти действия намерения от BroadcastReceiver, действия определены в RobotAction:

  Строка SBV_MODE = "com.segway.robot.action.TO_SBV";
String ROBOT_MODE = "com.segway.robot.action.TO_ROBOT";  

Трансляция событий роботов

Приложения могут получать широковещательные сообщения о событиях по мере их возникновения.

RobotAction.PowerEvent

ЗАМЕНА БАТАРЕИ

значение com.segway.robot.action.BATTERY_CHANGED

Это сообщение передается при изменении уровня заряда батареи робота.

POWER_DOWN

значение "com.segway.robot.действие.POWER_DOWN "

Это сообщение передается, когда робот собирается выключиться.

КНОПКА ПИТАНИЯ НАЖАТИЕ

значение "com.segway.robot.action.POWER_BUTTON_PRESSED"

Это сообщение транслируется при нажатии кнопки питания планшета.

POWER_BUTTON_RELEASED

значение "ком.segway.robot.action.POWER_BUTTON_RELEASED "

Это сообщение передается, когда кнопка питания отпускается.

RobotAction.TransformEvent

SBV_MODE

значение "com.segway.robot.action.TO_SBV"

Это сообщение транслируется, когда Loomo переходит в режим SBV.Это указывает на начало трансформации.

ROBOT_MODE

значение "com.segway.robot.action.TO_ROBOT"

Это сообщение транслируется, когда Loomo начинает переходить в режим робота. Это указывает на начало трансформации.

RobotAction.HeadEvent

PITCH_LOCK

значение "ком.segway.robot.action.PITCH_LOCK "

Это сообщение транслируется, когда высота головы Loomo заблокирована. В этом состоянии голова Лумо повернута вниз и заблокирована. Это происходит, когда Loomo входит в режим SBV.

PITCH_UNLOCK

значение "com.segway.robot.action.PITCH_UNLOCK"

Это сообщение транслируется, когда высота головы лукомо разблокирована.Это происходит, когда Loomo переходит в режим робота.

YAW_LOCK

значение "com.segway.robot.action.YAW_LOCK"

Это сообщение транслируется, когда поворот головы Loomo заблокирован. В этом состоянии голова Луомо повернута влево и заблокирована. Это происходит, когда Loomo входит в режим SBV.

YAW_UNLOCK

значение "ком.segway.robot.action.YAW_UNLOCK "

Это сообщение транслируется при разблокировке рыскания головы Loomo. Это происходит, когда Loomo входит в режим SBV.

RobotAction.ActionEvent

ШАГ_ОН

значение "com.segway.robot.action.STEP_ON"

Это сообщение передается, когда датчик давления обнаруживает определенный вес на своих педалях.

STEP_OFF ​​

значение "com.segway.robot.action.STEP_OFF"

Это сообщение передается, когда датчик давления больше не определяет вес на своих педалях.

ПОДЪЕМ

значение "com.segway.robot.action.LIFT_UP"

Это сообщение передается, когда Loomo поднимается над землей.

PUT_DOWN

значение "com.segway.robot.action.PUT_DOWN"

Это сообщение передается, когда Loomo ставят на землю. Это событие запускается при отпускании ручки подъемника изнутри.

ТЯГА

значение "com.segway.robot.action.PUSHING"

Это сообщение транслируется, когда пользователь касается сенсорной панели головы.Затем движением Loomo полностью управляет человек, держащий голову робота, и любые вызовы API, связанные с движением, будут игнорироваться.

PUSH_RELEASE

значение "com.segway.robot.action.PUSH_RELEASE"

Это сообщение транслируется, когда пользователь больше не касается панели касания головы. Движение Loomo возвращается в исходное состояние.

RobotAction.BaseEvent

BASE_LOCK

значение "com.segway.robot.action.BASE_LOCK"

Это сообщение транслируется, когда база Loomo заблокирована. Колесный двигатель отключится, и Loomo больше не будет балансировать. Его необходимо поставить на пол. Это событие обычно происходит во время обновления OTA.

BASE_UNLOCK

значение "ком.segway.robot.action.BASE_UNLOCK "

Это сообщение передается, когда база робота разблокирована. Мотор колеса снова включится. Пользователи могут позволить роботу встать, и он сам уравновесится. Это событие обычно происходит при обновлении OTA.

STAND_UP

значение "com.segway.robot.action.STAND_UP"

Это сообщение указывает на то, что основание робота находится в вертикальном положении.

Loomo оснащен мощной камерой Intel RealSense. Разработчики могут использовать его для получения цветных изображений и изображений глубины. Для получения дополнительной информации о Intel RealSense см .:

http://www.intel.com/content/www/us/en/architecture-and-technology/realsense-overview.html

Служба технического зрения используется для управления инициализацией и настройкой камеры Intel RealSense, позволяя разработчикам получать данные изображения в реальном времени.Поддерживаются 2-мегапиксельные RGB-изображения, инфракрасные изображения и изображения с глубиной 3D.

Чтобы использовать службу Vision, необходимо инициализировать экземпляр Vision и выполнить привязку к службе. См. Следующий пример кода:

  mVision = Vision.getInstance ();
mVision.bindService (это, mBindStateListener);  

Поскольку служба технического зрения не может установить параметры захваченного изображения, такие как размер изображения, формат пикселей, частоту кадров и т. Д., приложение должно запросить эти параметры, чтобы отображать изображения на экране Loomo. Поэтому после привязки к сервису технического зрения введите следующий код:

  StreamInfo [] infos = mVision.getActivatedStreamInfo ();  

В настоящее время поддерживаемые форматы вывода:

Тип изображения Разрешение Формат пикселей
Глубина изображения 320x240 Z16
Цветное изображение 640x480 ARGB 8888

Вы можете получить изображения, захваченные устройством Intel RealSense, вызвав startListenFrame и установив обратный вызов:

  частный Bitmap mBitmap = Bitmap.createBitmap (640, 480, Bitmap.Config.ARGB_8888);

mVision.startListenFrame (StreamType.DEPTH, new Vision.FrameListener () {
    @Override
    public void onNewFrame (int streamType, Frame frame) {
          mBitmap.copyPixelsFromBuffer (frame.getByteBuffer ());
    }
});  

Камера "рыбий глаз"

Loomo поставляется с камерой «рыбий глаз» со сверхшироким полем обзора для одновременной визуальной локализации и отображения, что наша команда доказала как полезные и эффективные.

На данный момент камера «рыбий глаз» не является общедоступной. Однако, если вы хотите его использовать, следуйте приведенным ниже инструкциям, чтобы подать заявку на авторизацию.

Во-первых, напишите нам по адресу [email protected] и укажите все серийные номера Loomos, для которых вы хотите иметь доступ к камере «рыбий глаз». Вы можете получить серийный номер Loomo в разделе «Настройки» -> «О планшете» -> «Статус».

Затем, после получения вашего запроса, мы вышлем вам контракт с описанием объема ваших полномочий в отношении камеры «рыбий глаз».После того, как вы согласитесь с условиями контракта, мы отправим вам APK. После установки APK , Loomo получит доступ к камере «рыбий глаз».

Следующий код позволяет получить потоковое изображение с камеры «рыбий глаз».

  частный Bitmap mFishEyeBitmap = Bitmap.createBitmap (640, 480, Bitmap.Config.ALPHA_8);

mVision.startListenFrame (StreamType.FISH_EYE, новое видение.FrameListener () {
    @Override
    public void onNewFrame (int streamType, Frame frame) {
          mFishEyeBitmap.copyPixelsFromBuffer (frame.getByteBuffer ());
    }
});  

Примечание : Если вы вызываете метод «рыбий глаз» без авторизации, произойдет следующее исключение: java.lang.IllegalStateException: этот робот не авторизован!

Система обнаружения и слежения (DTS)

Система обнаружения и слежения (DTS) - это система на основе технического зрения, которая реализует обнаружение и отслеживание верхней части тела.

Использование DTS вместе с другими службами Loomo, можно легко разработать и реализовать приложение для отслеживания и отслеживания людей.

Примечание : Есть несколько известных проблем с DTS. При отслеживании кого-либо в некоторых случаях экземпляр Person, возвращаемый обратным вызовом onPersonTracked, будет давать неверное расстояние. Оптимальное расстояние от Loomo составляет 0.35 метров и 5 метров.

Чтобы использовать DTS, сначала получите экземпляр Vision и выполните привязку к VisionService. Затем получите экземпляр DTS от Vision.

Перед обнаружением или отслеживанием выберите режим источника видеосигнала.

В режиме камеры VisionService открывает камеру платформы и управляет ею. После вызова метода start () модуль DTS начнет работать. А когда вам не нужно использовать DTS, вызовите stop ().

Следующий код демонстрирует, как использовать DTS:

  // получаем экземпляр DTS
DTS dts = mVision.getDTS ();

// устанавливаем источник видео
dts.setVideoSource (DTS.VideoSource.CAMERA);

// устанавливаем поверхность предварительного просмотра
Поверхность поверхность = новая поверхность (autoDrawable.getPreview (). GetSurfaceTexture ());
dts.setPreviewDisplay (поверхность);

// запускаем модуль dts
dts.start ();

// обнаруживаем человека за 3 секунды
Человек [] человек = dts.detectPersons (3 * 1000 * 1000)

// отслеживаем первого человека (если обнаружен человек)
dts.startPersonTracking (люди [0], 10 * 1000, новый PersonTrackingListener {...})

// прекращаем отслеживание людей
dts.stopPersonTracking ()

// останавливаем модуль dts
dts.stop ();  

DTS автоматически попытается найти человека в центре изображения платформы, если в startPersonTracking будет передано значение null.

API для предотвращения препятствий также выпущены, но иногда робот может наезжать на людей или другие препятствия. Всегда будьте начеку при тестировании образца FollowMe.Единственное отличие - это способ запуска.

  // Loomo обнаруживает препятствия и избегает их
dts.startPlannerPersonTracking (null, mPersonTrackingProfile, 60 * 1000 * 1000, новый PersonTrackingWithPlannerListener {...});  

Для предварительного просмотра и получения необработанных данных RealSense см. Образец Vision:

Загрузите образец кода Vision Sample.

Чтобы использовать DTS и реализовать приложение Loomo для отслеживания людей, см. Пример FollowMe:

Загрузите образец кода FollowMe Sample.

См. Подробный документ SDK.

Loomo оснащен усовершенствованной 5-канальной микрофонной решеткой, которая локализует источник звука, обеспечивая активацию голоса и высокоточное распознавание речи. Речь разбита на два модуля:

  • Модуль распознавания: отвечает за активацию голоса, распознавание речи и настраиваемую грамматику.Вы можете настроить GrammarConstraint для распознавания разного содержимого в разных сценариях. Помимо распознавания речи, служба распознавания также поддерживает запись голоса с формированием луча, которая может записывать голоса на расстоянии и эффективно снижать фоновый шум.
  • Модуль динамика: отвечает за преобразование текста в речь.

Признание

Чтобы активировать службу распознавания речи Loomo, вам необходимо разбудить устройство такими словами, как: «Ok Loomo», «Hello Loomo», «Loomo Loomo», «Loomo transporter», «Hi loomo» и « Привет, Ломо.«

А для того, чтобы создавать осмысленные речевые команды, вам необходимо создавать речевые фразы / предложения, которые Loomo будет слушать. В Recognition SDK, Slot и GrammarConstraint используются для помощи Loomo в понимании речевых команд:

  • Слот: слово или группа слов.
  • GrammarConstraint: синтаксис речи, который принимает один или несколько слотов. Слова в каждом слоте можно объединить в предложение.

См. Следующий пример GrammarConstraint :

  GrammarConstraint :  [] 
Слот 1: поворот / ходьба
Slot2: в
Слот 3: левый / правый  

Примечание: В этом примере [] означает необязательный контент.

Примечание: Если вы добавляете более двух GrammarConstraints, только два последних могут работать хорошо, а количество ограничено, поскольку инициализация занимает много времени.

В приведенном выше примере можно распознать следующие утверждения:

  • повернуть налево
  • повернуть направо
  • повернуть налево
  • повернуть направо
  • идти налево
  • идти направо
  • идти налево
  • идти направо

В службе распознавания вы можете использовать возвращаемые значения onRecognitionResult и обратного вызова onRecognitionError в RecognitionListener для непрерывного распознавания.Эта конструкция позволяет разработчикам заменять ранее распознанные команды новыми для достижения точного непрерывного распознавания:

См. Следующий пример кода:

Перед тем как использовать, нужно проинициализировать и привязать к сервису:

Recognizer - это класс, из которого можно получить экземпляр для Recognition SDK.После его создания вам необходимо инициализировать и привязать службу:

  mRecognizer = Recognizer.getInstance ();

// привязываем службу распознавания.
mRecognizer.bindService (MainActivity.this, mRecognitionBindStateListener);  

Получить текущий язык:

  mRecognitionLanguage = mRecognizer.getLanguage ();  

Примечание: Текущая версия поддерживает только мандаринский и английский языки.Обратите внимание, смешанные языки не могут быть распознаны. Язык определяется в настройках языка системы.

Добавьте ранее созданное GrammarConstraint:

  mRecognizer.addGrammarConstraint (mTwoSlotGrammar);  

Начните пробуждение и распознавание, отправьте экземпляр WakeupListener и RecognitionListener и получите состояние пробуждения и распознавания:

  мРаспознаватель.startRecognition (mWakeupListener, mRecognitionListener);  

См. Образец кода и документ SDK для получения дополнительной информации о WakeupListener и RecognitionListener.

Примечание: : Есть несколько слов, зарезервированных Loomo, которые нельзя использовать в качестве слов распознавания.

"ткацкий станок", "хорошо loomo", "эй loomo", "йо loomo", "привет loomo", "привет loomo", "Подойди сюда", "иди ко мне", "открытая камера", "включи камеру", "закрыть камеру", "выключить камеру", "Подписывайтесь на меня", "перестань следовать за мной", "прекратить следовать"

Динамик

Спикер отвечает за преобразование текста в речь.Перед его использованием вам необходимо инициализировать экземпляр Speaker и привязать его к службе:

  mSpeaker = Speaker.getInstance ();

// привязываем службу динамика.
mSpeaker.bindService (MainActivity.this, mSpeakerBindStateListener);  

Получить текущий язык:

  mSpeakerLanguage = mSpeaker.getLanguage ();  

Примечание: Текущая версия поддерживает только мандаринский и английский языки.Обратите внимание, что говорящие на разных языках не поддерживаются.

Установите громкость преобразования текста в речь, допустимое значение от 0 до 100:

Говорите через Speaker Service и узнавайте о ходе текущей речи, установив TtsListener:

  mSpeaker.speak («привет, мир, я робот Segway.», MTtsListener);  

Загрузите образец кода Speech Sample.

См. Подробный документ Speech SDK.

Вы можете управлять головой и базой Ломо с помощью службы передвижения. Чтобы управлять головой и основанием, вам необходимо знать систему координат Loomo. См. Определение системы координат робота ниже.

(Система отсчета робота)

(Диапазон угла наклона головы относительно рыскания)

Голова

На голове Loomo есть два измерения, которыми можно управлять: Pitch и Yaw, которые поддерживают режим Smooth Tracking и Lock:

  • Режим плавного отслеживания: в этом режиме ось тангажа головы стабильна и может эффективно фильтровать воздействие тела.Ось рыскания может вращаться вслед за основанием. В этом состоянии головкой можно управлять, задав угол, используя основание в качестве опорной рамки.
  • Режим блокировки: в этом режиме ось тангажа на голове стабильна и может эффективно фильтровать воздействие тела. Ось рыскания указывает определенное направление в мировой системе координат. Для фиксированной точки эту модель можно использовать для достижения стабильных результатов съемки. В этом режиме вы можете контролировать ориентацию головы, задав скорость вращения головы.
  • Режим Emoji: этот режим используется только в Emoji SDK.

См. Следующий пример кода:

Перед его использованием необходимо инициализировать экземпляр Head и привязать службу:

  // bindService, если не реализован, Head API не будет работать.
mHead.bindService (getApplicationContext (), mServiceBindListener);  

Установите режим плавного слежения и контролируйте положение головы:

  мНад.setMode (Head.MODE_SMOOTH_TACKING);

mHead.setWorldPitch ((float) Math.PI);
mHead.setWorldYaw ((float) Math.PI);  

Установите режим Lock и контролируйте скорость головы:

  mHead.setMode (Head.MODE_ORIENTATION_LOCK);

mHead.setYawAngularVelocity ((float) Math.PI);
mHead.setPitchAngularVelocity ((float) Math.PI);  

Добавлен новый метод изменения режима головного света:

  мНад.setHeadLightMode (0);  

Примечание : необходимо отправить другую команду до того, как будет принята мигающая команда.

Примечание : значение находится в диапазоне от 0 до 13, а значение по умолчанию в режиме разработчика равно 0.

База

База Loomo построена на основе новейшей технологии самобалансировки двух колес.Используя Base SDK, разработчики могут управлять линейной и угловой скоростью базы. Управляя базой робота, необходимо установить ее на постоянную скорость. База робота перестанет двигаться, если в течение 700 мс не будет настроена скорость.

Перед его использованием необходимо инициализировать базовый экземпляр и привязать службу:

  mBase.bindService (getApplicationContext (), mServiceBindListener);  
Одометрия

«Одометрия» дает оценку позы робота (x, y, ориентация) относительно исходной позы.Начало координатной системы координат - это центр x, y, z основания. Ось X направлена ​​в переднюю часть робота, y - слева, а z - перпендикулярно земле. Тета следует Правилу правой руки (против часовой стрелки). Он обновляется каждые 50 мс. Для хорошо откалиброванного робота точность одометрии составляет 99% - 99,9%.

Вызовите getOdometryPose (), чтобы получить позу в определенное время (микросекунды). Мы обработали данные только на несколько секунд.

  мБаза.getOdometryPose (System.currentTimeMillseconds () * 1000);  

Если вы хотите получить последнюю позу, вы можете передать -1 этому API

  mBase.getOdometryPose (-1);  
Установка отправной точки Ломо

Odometry очень полезен, но когда вы пытаетесь заставить Loomo ходить из точки A в точку B, вам нужно переназначить эти точки с вашей виртуальной карты на карту одометрии.Итак, мы предоставили API, который может установить отправную точку. Важно знать, что как только вы установите начальную точку, getOdometryPose () вернет Pose2D на основе своей предыдущей начальной точки. И прежде чем снова установить начальную точку, обязательно вызовите cleanOriginalPoint (), чтобы очистить предыдущую начальную точку.

  mBase.cleanOriginalPoint ();
Pose2D Pose2D = mBase.getOdometryPose (-1);
mBase.setOriginalPoint (поза2D);

mBase.addCheckPoint (1f, 0, (с плавающей запятой) (Math.ПИ / 2));
mBase.addCheckPoint (1f, 1f, (float) (Math.PI));
mBase.addCheckPoint (0f, 1f, (float) (-Math.PI / 2));
mBase.addCheckPoint (0, 0, 0);  

setOriginalPoint () устанавливает одометрию колеса на любой вход Pose2D и начинает там накапливаться.

Основные режимы управления

Существует три различных режима для базы Loomo:

* CONTROL_MODE_RAW: в этом режиме вы можете управлять базой Loomo, напрямую задавая линейную и угловую скорости.

* CONTROL_MODE_NAVIGATION: в этом режиме вы можете приказать Loomo переместиться в определенную точку, добавив контрольные точки. Loomo попытается обойти каждую из этих контрольных точек одну за другой. Точность составляет 0,25 метра.

* CONTROL_MODE_FOLLOW_TARGET: Этот режим разработан для сценария «следуй за мной». В этом режиме Loomo будет пытаться переместиться к точке, получая расстояние и направление относительно себя. API добавления контрольной точки нельзя использовать, поэтому вместо этого вызовите цель обновления.Целевой API обновления заставит робота перейти к последней точке.

Установите текущую линейную скорость и угловую скорость робота в CONTROL_MODE_RAW:

  mBase.setControlMode (Base.CONTROL_MODE_RAW);
mBase.setLinearVelocity (1.0f);
mBase.setAngularVelocity (0.15f);  

Добавьте несколько контрольных точек к роботу в РЕЖИМЕ УПРАВЛЕНИЯ НАВИГАЦИЯ:

  мБаза.setControlMode (Base.CONTROL_MODE_NAVIGATION);

mBase.setOnCheckPointArhibitedListener (новый CheckPointStateListener () {
    @Override
    public void onCheckPointAraught (CheckPoint checkPoint, final Pose2D realPose, логическое isLast) {

    }

    @Override
    public void onCheckPointMiss (CheckPoint checkPoint, Pose2D realPose, логическое isLast, int причина) {

    }
});

mBase.addCheckPoint (1f, 0, (с плавающей запятой) (Math.PI / 2));
mBase.addCheckPoint (1f, 1f, (float) (Math.PI));
mBase.addCheckPoint (0f, 1f, (float) (-Мат.ПИ / 2));
mBase.addCheckPoint (0, 0, 0);  

Если вы хотите остановить робота до того, как он пересечет все контрольные точки, установите базу в РЕЖИМ УПРАВЛЕНИЯ RAW.

Заставить робота следовать за кем-нибудь в РЕЖИМЕ УПРАВЛЕНИЯ СЛЕДОВАТЬ ЗА ЦЕЛЬЮ:

  mBase.setControlMode (Base.CONTROL_MODE_FOLLOW_TARGET);

while (someConditionIsTrue) {
    Человек person = getPersonFromDTS ();
    если (человек.getDistance ()> 0,35 && person.getDistance () <5) {
        mBase. (person.getDistance () - 1,2, person.getTheta ());
    }
}  

В некоторых особых случаях добавляется третье колесо для повышения устойчивости Loomo. После вызова setCartMode (true) Loomo прекратит самобалансировку, но по-прежнему будет принимать команды скорости.

  // остановка самобалансировки
mBase.setCartMode (истина);
mBase.setLinearVelocity (1.0f);
mBase.setAngularVelocity (0.15f);

// восстанавливаем самобалансировку
mBase.setCartMode (ложь);  

Примечание : Существует известная проблема при использовании НАВИГАЦИИ В РЕЖИМЕ УПРАВЛЕНИЯ. Обратный вызов onCheckPointArhibited () должен вызываться, когда Loomo прибывает на каждую контрольную точку. Однако из-за существующей ошибки Loomo будет вызываться только тогда, когда он достигнет последней контрольной точки.

Советы по управлению Loomo

Есть только одна вещь о Loomo, которую нужно понять.У него только 2 колеса, так как у нас только 2 ноги, поэтому у него есть ограничения, как у всех сегвеев: «поддержание баланса - его главный приоритет».

Поскольку Ломо всегда необходимо сохранять равновесие, когда он хочет ускориться, он сначала наклоняет свое тело, а затем двигается. Соответственно, когда Loomo хочет замедлиться, он сначала наклоняет свое тело в противоположном направлении. Итак, контроль Loomo всегда задерживается.

Советы по режиму навигации:

  1. Ломо не может ходить боком.Если целевая точка установлена ​​сбоку от Loomo, он будет идти по дуге, чтобы достичь этой точки.

  2. Подобно вождению автомобиля, Loomo замедляет движение при повороте, и это внутренне обрабатывается SDK. Просто попробуйте этот метод:

      общедоступная CheckPoint addCheckPoint (float x, float y)  

    Если вам нужна криволинейная траектория для поворота, используйте этот метод:

      общедоступная CheckPoint addCheckPoint (float x, float y, float theta)  

Loomo прибудет в точку (x, y), а затем повернет в сторону тэты.(Значение теты может находиться в диапазоне от -PI до PI)

  1. В режиме Raw максимальная регулируемая скорость составляет 0,35 м / с. Но в режиме навигации Loomo настроен на ускорение.

  2. Режим навигации позволяет Loomo легко перемещаться в определенную точку. Точность около 0,25 метра. Поэтому, если вы установите точку на расстоянии менее 0,25 метра от Loomo, она не будет двигаться.

Советы по режиму следования:

  1. Метод updateTarget () должен вызываться постоянно.Если он не будет вызван в течение 400 мс, Loomo перестанет двигаться. Следовательно, если частота вызова чуть больше 400 мсек, Loomo будет дрожать.

  2. Не передавайте целевое расстояние и ориентацию, обнаруженные в DTS, непосредственно методу updateTarget (), который заставит Loomo поразить цель. Правильный способ - вычесть расстояние между Loomo и целью из общего расстояния.

Например, если вы хотите, чтобы Ломо следовал за вами с интервалом в один метр:

  float expect_space = 1.0f;
 float distance = distance_from_loomo_to_target - expect_space;
 float angle_from_loomo_to_target;
 updateTarget (расстояние, угол);  

Система визуальной локализации

Система визуальной локализации - лучшая альтернатива для навигации, чем Odometry. VLS основан на изображениях глубины для вычисления координатных данных, которые имеют более высокую точность, чем одометрия.

  // установить базовый режим управления
mBase.setControlMode (Base.CONTROL_MODE_NAVIGATION);
// запускаем VLS
mBase.startVLS (true, true, new StartVLSListener () {
        @Override
        public void onOpened () {
              // устанавливаем источник данных навигации
              mBase.setNavigationDataSource (Base.NAVIGATION_SOURCE_TYPE_VLS);
              mBase.cleanOriginalPoint ();
              PoseVLS PoseVLS = mBase.getVLSPose (-1);
              mBase.setOriginalPoint (PoseVLS);
              mBase.addCheckPoint (1f, 0);
              mBase.addCheckPoint (1f, 1f);
              mBase.addCheckPoint (0f, 1f);
              mBase.addCheckPoint (0, 0);
        }

        @Override
        public void onError (String errorMessage) {
              Log.d (TAG, "onError (), вызванный с: errorMessage = [" + errorMessage + "]");
        }
});  

Примечание : Так как VLS используется для навигации, для основного режима управления необходимо установить значение Base.CONTROL MODE NAVIGATION.

Примечание : Источник данных навигации должен быть установлен на Базовый.НАВИГАЦИЯ ИСТОЧНИК TYPE_VLS, иначе VLS не будет работать вообще.

Загрузите образец кода Locomotion SDK.

Загрузите образец кода Track Imitater для телефона.

Загрузите образец кода Track Imitater для Robot.

Загрузите образец кода VLS для Robot.

См. Подробный документ Locomotion SDK.

Sensor SDK - это набор API-интерфейсов, которые можно использовать для получения данных от многих датчиков Loomo. Эти встроенные датчики могут обнаруживать события или изменения в количествах.

Ультразвуковой датчик предназначен для обнаружения препятствий и предотвращения столкновений. Ультразвуковой датчик установлен в передней части ткацкого станка с дальностью обнаружения от 250 до 1500 миллиметров и углом луча 40 градусов.

Loomo также имеет два инфракрасных датчика для наблюдения за изменениями дорожных условий и обеспечения плавности движения.

Перед использованием SDK необходимо инициализировать экземпляр Sensor и привязать службу:

  mSensor = Sensor.getInstance ();
mSensor.bindService (getApplicationContext (), новый ServiceBinder.BindStateListener () {
        @Override
        public void onBind () {
            Бревно.d (TAG, «датчик onBind»);

        }

        @Override
        public void onUnbind (String Причина) {

        }
    });  

Получение разных данных датчика:

  SensorData mInfraredData = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.INFRARED_BODY)). Get (0);
float mInfraredDistanceLeft = mInfraredData.getIntData () [0];
float mInfraredDistanceRight = mInfraredData.getIntData () [1];

SensorData mUltrasonicData = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.ULTRASONIC_BODY)). получить (0);
float mUltrasonicDistance = mUltrasonicData.getIntData () [0];

SensorData mHeadImu = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.HEAD_WORLD_IMU)). Get (0);
float mWorldPitch = mHeadImu.getFloatData () [0];
float mWorldRoll = mHeadImu.getFloatData () [1];
float mWorldYaw = mHeadImu.getFloatData () [2];

SensorData mHeadPitch = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.HEAD_JOINT_PITCH)). Get (0);
float mJointPitch = mHeadPitch.getFloatData () [0];

SensorData mHeadYaw = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.HEAD_JOINT_YAW)). получить (0);
float mJointYaw = mHeadYaw.getFloatData () [0];

SensorData mHeadRoll = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.HEAD_JOINT_ROLL)). Get (0);
float mJointRoll = mHeadRoll.getFloatData () [0];

SensorData mBaseTick = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.ENCODER)). Get (0);
int mBaseTicksL = mBaseTick.getIntData () [0];
int mBaseTicksR = mBaseTick.getIntData () [1];

SensorData mBaseImu = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.BASE_IMU)).получить (0);
float mBasePitch = mBaseImu.getFloatData () [0];
float mBaseRoll = mBaseImu.getFloatData () [1];
float mBaseYaw = mBaseImu.getFloatData () [2];

SensorData mPose2DData = mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.POSE_2D)). Get (0);
Pose2D Pose2D = mSensor.sensorDataToPose2D (mPose2DData);
поплавок х = поза2D.getX ();
float y = position2D.getY ();
float mTheta = Pose2D.getTheta ();
float mLinearVelocity = Pose2D.getLinearVelocity ();
float mAngularVelocity = position2D.getAngularVelocity ();

SensorData mWheelSpeed ​​= mSensor.querySensorData (Arrays.asList (Sensor.WHEEL_SPEED)). получить (0);
float mWheelSpeedL = mWheelSpeed.getFloatData () [0];
float mWheelSpeedR = mWheelSpeed.getFloatData () [1];  

Примечание : Единицей измерения расстояния является миллиметр. Единицей измерения угла является радиан. Единица измерения LinearVelocity - метры в секунду. Единица AngularVelcity - радианы в секунду. Единица измерения LeftTicks и RightTicks - это тик, который равен одному сантиметру, когда шины накачаны должным образом.

Примечание : Известная проблема состоит в том, что, когда расстояние между препятствием и ультразвуковым датчиком меньше 250 миллиметров, может быть возвращено неверное значение.

Примечание : Когда вы вызываете robotTotalInfo.getHeadWorldYaw (). GetAngle () для получения значения WorldYaw, он всегда возвращает 0.0f, поскольку он еще не поддерживается в текущей версии.

Tf SDK предоставляет разработчикам класс AlgoTfData.С его помощью можно получить пространственные и угловые координаты каждой из сохраненных координатных рамок Loomo, например кадр камеры платформы, кадр базовой позы и кадр источника одометрии.

Необходимо получить данные Tf с помощью метода "getTfData" в Sensor SDK. Во входных данных необходимо использовать каждый из кадров Loomo попарно, сначала указывая целевой кадр, а затем исходный кадр. Это дает данные целевого кадра относительно исходного кадра.В следующем коде данные Tf кадра камеры платформы извлекаются по отношению к кадру базовой позы. -1 означает получение данных из самой последней отметки времени.

  AlgoTfData Tf;
Tf = mSensor.getTfData (Sensor.PLATFORM_CAM_FRAME, Sensor.BASE_POSE_FRAME, -1, 100);  

Как упоминалось ранее, данные Tf предоставляют пространственные координаты и координаты вращения. Пространственные координаты содержатся в переменной "t" типа Translation.Координаты вращения содержатся в переменной «q» типа Quaternion. Можно получить данные о движении, рыскании и крене из класса Quaternion, предоставленного в SDK.

  Tf.t.x; // координата x кадра камеры относительно базового кадра
Tf.t.y; // координата Y кадра камеры относительно базового кадра
Tf.t.z; // координата z кадра камеры относительно базового кадра
Tf.q; // кватернион кадра камеры относительно базового кадра
Tf.q.getYawRad ();
Tf.q.getPitchRad ();
Tf.q.getRollRad ();  

Имея эту информацию, можно вычислить другие системы отсчета относительно робота, используя классы Translation и Quaternion. Следующий код демонстрирует операции по выполнению необходимых вычислений для преобразований поворота или смещения.

  // инициализация
Кватернионное вращение;
вращение = новый кватернион (0,0,0,0);
Перевод перевода;

// даем значения
вращение.setEulerRad ((float) Math.PI / 2,0,0);
перевод = новый перевод (0,1,0);

// операции
Tf.q.mul (вращение); // умножение кватерниона, возвращает кватернион
Tf.q.quaternionRotate (перевод); // умножение кватерниона и перевода, возвращает перевод  

Emoji SDK - это фреймворк, который позволяет Loomo координировать и воспроизводить эмоции, звуки и действия. Это позволяет роботу быть реалистичным. Использование библиотеки выражений Loomo по умолчанию с несколькими строками кода заставляет Loomo «смотреть вниз», «смотреть вверх» или «оглядываться».

В этой версии Emoji мы предлагаем 16 различных смайлов.

Следующий код демонстрирует, как использовать Emoji SDK.

Сначала поместите EmojiView в свой макет:

  
  

Во-вторых, запустите Emoji. HeadControlManager - это класс, реализующий HeadControlHandler. В этом классе мы используем Head SDK, создаем интерфейс, позволяющий Emoji управлять головой робота. И перед запуском анимации важно установить голову робота в режим Emoji.

  Emoji mEmoji;
HeadControlManager mHandcontrolManager;

mEmoji = Emoji.getInstance ();
mEmoji.init (это);
mEmoji.setEmojiView ((EmojiView) findViewById (R.id.face));

HeadControlManager mHandcontrolManager = новый HeadControlManager (это);
mEmoji.setHeadControlHandler (mHandcontrolManager);
  

Наконец, создайте смайлик.

  mEmoji.startAnimation (RobotAnimatorFactory.getReadyRobotAnimator (BehaviorList.TURN_AROUND), новый EmojiPlayListener () {
                            @Override
                            public void onAnimationStart (аниматор RobotAnimator) {

                            }

                            @Override
                            public void onAnimationEnd (аниматор RobotAnimator) {

                            }

                            @Override
                            public void onAnimationCancel (аниматор RobotAnimator) {

                            }
                        });  

Это небольшой пример использования Emoji SDK.В этом примере пользователь может управлять роботом для создания различных смайлов с помощью голосовой команды. Вы можете получить исходный код здесь:

Загрузите образец кода EmojiVoice Sample.

Служба подключения помогает разработчикам передавать сообщения и небольшие объемы данных (менее 1 МБ за раз) между мобильными телефонами и Loomo через сеть Wi-Fi. Эта услуга может значительно упростить разработку приложений, использующих мобильные телефоны для взаимодействия с Loomo.

Служба подключения работает в Loomo и действует как центр обработки сообщений. Приложение на мобильных телефонах подключается к службе через TCP, а приложение на Loomo подключается к службе через Binder.

Перед тем, как пользоваться услугой, вам необходимо понять следующие два класса:

  • MessageRouter: класс записи на самом внешнем уровне службы подключения.Вы можете использовать экземпляр этого класса для подключения к службе.
  • MessageConnection: когда оба приложения Loomo и мобильный телефон подключаются к службе через MessageRouter, MessageRouter возвращает экземпляр MessageConnection через обратный вызов. Разработчики могут использовать его для обмена сообщениями между мобильным телефоном и приложениями Loomo.

Кроме того, из соображений безопасности служба подключения определяет разрешения на подключение, используя предварительно определенные поля в AndroidManifest.Подключение выполняется только при совпадении определений.

Например, если имя пакета приложения для телефона: com.segway.connectivity.sample.phone, а имя пакета в приложении-роботе: com.segway.connectivity.sample.robot. В AndroidManifest приложения для мобильного телефона необходимо определить следующее:

  <метаданные android: name = "packageTo1" android: value = "com.segway.connectivity.sample.robot ">   

В AndroidManifest приложения для мобильных роботов необходимо определить следующее:

     

SDK Connectivity состоит из двух частей: SDK для роботов и SDK для мобильных телефонов.Обе стороны должны быть соответственно объединены.

Образец кода на стороне робота

Инициализировать SDK и выполнить привязку к службе подключения:

  // получаем RobotMessageRouter
mRobotMessageRouter = RobotMessageRouter.getInstance ();
// привязываемся к сервису подключения в роботе
mRobotMessageRouter.bindService (это, mBindStateListener);  

Если привязка прошла успешно, необходимо зарегистрировать службу подключения.Служба подключения проверяет информацию о подключении в AndroidManifest текущего приложения и выполняет сопоставление подключения:

  // регистрируем MessageConnectionListener в RobotMessageRouter
mRobotMessageRouter.register (mMessageConnectionListener);  

При регистрации необходимо ввести экземпляр MessageConnectionListener, который используется для уведомления разработчиков о новом соединении.

После того, как приложение на стороне мобильного телефона запущено и подключено к службе подключения, SDK уведомляет о том, что подключение установлено с помощью функции обратного вызова. Вы можете настроить ConnectionStateListener для прослушивания подключения и отключения MessageConnection и получения сообщений, установив экземпляр MessageListener.

  @Override
public void onConnectionCreated (последнее соединение MessageConnection) {
    Бревно.d (ТЕГ, "onConnectionCreated:" + connection.getName ());
    mMessageConnection = соединение;
    пытаться {
        mMessageConnection.setListeners (mConnectionStateListener, mMessageListener);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace ();
    }
}  

Отправленные или полученные сообщения могут быть как String, так и byte [].

Примечание: Служба подключения предназначена для передачи небольших объемов данных.Следовательно, существуют строгие ограничения на размер данных: размер строковых символов и экземпляра класса не может превышать 1 МБ.

Строка отправки:

  mMessageConnection.sendMessage (новый StringMessage («Привет, мир!»));  

Отправить байт:

  mMessageConnection.sendMessage (новый BufferMessage (bytebuffer.множество()));  

Прием сообщений:

  private MessageConnection.MessageListener mMessageListener = new MessageConnection.MessageListener () {
    @Override
    public void onMessageReceived (последнее сообщение) {
        // Сообщение получено
    }
};  

Пример кода на мобильной стороне

Примечание: Перед подключением убедитесь, что Loomo и мобильный телефон находятся в одной локальной сети.Текущая версия требует, чтобы мобильный телефон явно знал IP-адрес Loomo.

Инициализируйте SDK, установите IP-адрес Loomo и подключитесь к службе подключения на стороне Loomo:

  mMobileMessageRouter = MobileMessageRouter.getInstance ();

// robot-sample, вы можете прочитать IP из приложения-робота.
mMobileMessageRouter.setConnectionIp (myRobotIPAddress);

// привязываем службу связи в роботе
mMobileMessageRouter.bindService (это, mBindStateListener);  

Метод получения экземпляра MessageRouter, получения экземпляра MessageConnection и отправки / получения сообщений одинаков как для телефона, так и для робота.

Загрузите образец кода для примера подключения (робот).

Загрузите образец кода примера подключения (телефон).

Загрузите образец кода образца Track Imitater (Робот).

Загрузите образец кода образца Track Imitater (Телефон).

См. Подробный документ Connectivity SDK (Robot).

См. Подробный документ Connectivity SDK (Phone).

аэропортов пытаются продать обеспокоенных пассажиров мерами безопасности в связи с COVID-19

ЗАКРЫТЬ

Вы летите впервые с начала пандемии? Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять заранее, чтобы не застрять в аэропорту.США СЕГОДНЯ

Поскольку Alaska Airlines, JetBlue, United и другие авиакомпании объявляют о распродаже тарифов и новых маршрутах на зиму, может показаться, что воздушные перевозки возвращаются в нормальное русло.

Но после резкого увеличения количества туристов, проходящих через контрольно-пропускные пункты Управления транспортной безопасности по всей стране, количество пассажиров, проходящих через контрольно-пропускные пункты Управления транспортной безопасности по всей стране, все еще значительно ниже, чем в прошлом году. А поскольку во многих странах все еще действуют ограничения, связанные с COVID-19, перспективы международных поездок выглядят далеко не радужными.

Тем не менее, аэропорты по всей стране прилагают все усилия, чтобы очистить свои объекты. И после лета борьбы за улучшение режимов уборки и установку станций для дезинфекции рук, барьеров из плексигласа и других инструментов, ориентированных на здоровье, аэропорты внедряют новые стратегии, чтобы обеспечить безопасность пассажиров и вселить уверенность в путешествиях.

Вот некоторые из программ, с которыми вы можете столкнуться:

Контрольно-пропускной пункт по записи

В этом месяце в Международном аэропорту Денвера (DEN) дебютировала бесплатная программа VeriFLY на основе приложений, которая сочетает в себе систему бронирования контрольных точек и проверку работоспособности.Пассажиры загружают приложение VeriFLY (версия для Android уже в пути), проходят медицинское обследование за 24 часа до вылета. Оказавшись в аэропорту, участники проходят бесконтактную проверку температуры перед выездом на выделенную полосу TSA. Для дополнительного социального дистанцирования оформленные листовки VeriFLY доставляются в залы в вагоне метро с ограниченной вместимостью.

Скоро вы едете через DEN? Теперь вы можете зарезервировать доступ к выделенной полосе TSA и к вагону с ограниченной пропускной способностью, чтобы ограничить ваше воздействие на окружающих.VeriFLY - БЕСПЛАТНАЯ программа, идеально подходящая для пассажиров, заботящихся о своем здоровье, или пассажиров из группы повышенного риска!
Проверьте -> https://t.co/qdUZaaTy47pic.twitter.com/27G22inN40

- Международный аэропорт Денвер (@DENAirport) 19 сентября 2020 г.

Больше роботов и помощников, похожих на роботов

Сотрудники аэропорта обслуживают в то время как послы Travel Well в международном аэропорту Сан-Франциско (SFO) бродят по терминалам, напоминая пассажирам о необходимости надевать маски. Робот, указывающий направление Softbank Robotics, Пеппер, был перепрограммирован, чтобы он также работал в качестве няни в маске.

Роботы бродят по аэропортам, напоминая пассажирам о необходимости надеть маски. (Фото: HECTOR RETAMAL / AFP через Getty Images)

Интеллектуальные роботы-стерилизаторы и роботизированное оборудование, разработанные для быстрой и эффективной дезинфекции общественных мест и помещений для пассажиров, теперь развернуты в международном аэропорту Питтсбурга (PIT), международном аэропорту Гонконга и совсем недавно в Международный аэропорт Сан-Антонио (SAT), где избиратели выбрали SAT-erminator вместо Zappy, Violet, Alamo и Tex в качестве предпочтительного имени для нового штатного сотрудника аэропорта.

Поприветствуйте нового члена команды SAT, который работает, чтобы помочь вам # flySAfer # flyConfident # flyEasier # flySanAntonio ✈️ После сотен голосов и жесткой гонки ... # SAT-erminator стал победителем для робота FIRST Xenex Light Strike. для постоянного использования в любом аэропорту мира! pic.twitter.com/b6DFA9xW6b

- Аэропорт Сан-Антонио (@SATairport) 18 сентября 2020 г.

Очистка УФ-светом и спритцем

В дополнение к устройствам с биполярной ионизацией для очистки воздуха (BPI), установленным такими компаниями, как как AtmosAir в системах отопления и кондиционирования воздуха в аэропортах в Лос-Анджелесе, Шарлотте, Чикаго, Сан-Франциско и других городах, все большее число аэропортов используют ультрафиолетовые лучи и ультрафиолетовые лучи медицинского класса для уничтожения бактерий и вирусов на поверхностях и, в некоторых случаях, люди.

Лондонский аэропорт Гатвик устанавливает систему Smiths Detection на восьми полосах контрольно-пропускных пунктов, которая направляет каждый контейнер безопасности через закрытый туннель, в котором для дезинфекции используется коротковолновый УФ-С свет.

Bluewater Technologies, дизайнерская компания из Мичигана, разработала систему, в которой используется медицинский УФ-свет для быстрой дезинфекции багажных тележек в аэропорту за несколько секунд.

В международном аэропорту Торонто Пирсон (YYZ) установлены устройства стерилизации УФ-С внутри некоторых механизмов эскалаторов и пешеходных дорожек для непрерывной очистки поручней.

В аэропорту Торонто также есть новый коридор для добровольной дезинфекции, в котором используется спрей, не содержащий химикатов, для быстрой дезинфекции пассажиров перед или после полета.

Тестирование на COVID-19 в аэропортах

Температурные проверки постепенно стали нормой во многих аэропортах, хотя по-прежнему ведутся споры о том, кто должен нести ответственность за их проведение. Ранее в этом месяце был внесен новый двухпартийный законопроект Сената, который требует от TSA выполнения этой задачи.

В другом месте в этом месяце Центры по контролю и профилактике заболеваний объявили о прекращении своей нынешней системы проверки прибывающих международных пассажиров. Вместо проверки на лихорадку и других симптомов COVID-19 в 15 централизованных аэропортах новый протокол CDC «фокусируется на непрерывности путешествия и отдельном пассажирах, включая обучение перед вылетом и после прибытия, усилия по разработке потенциальной схемы тестирования с международные партнеры и реакция на болезнь."

22 сентября Международная ассоциация воздушного транспорта (IATA), глобальная торговая группа авиакомпаний, присоединилась к другим торговым группам, таким как Airlines for America (A4A), Международный совет аэропортов (ACI) World и Международный совет аэропортов - Северная Америка. в призыве к систематическому тестированию всех международных путешественников перед их полетами.

«Это должно позволить правительствам безопасно открывать границы без карантина. И это даст пассажирам уверенность в том, что они могут путешествовать, не беспокоясь об изменениях в последний момент. в правилах правительства, которые могут испортить их планы », - сказал в своем заявлении генеральный директор IATA Александр де Жуниак.

На данный момент существует несколько аэропортов и несколько пилотных программ, где пассажиры могут пройти тестирование перед полетом.

На прошлой неделе United Airlines и Hawaiian Airlines объявили о своих собственных пилотных программах тестирования COVID-19. United тестирует свою систему на пассажирах, летящих из Сан-Франциско на Гавайи, а Hawaiian создает узлы для проезда проезжей части возле Лос-Анджелеса и SFO. Оба будут запущены 15 октября или близко к этому, когда Гавайи начнут разрешать посетителям из других штатов обходить карантин с отрицательным результатом теста.

XpresSpa преобразовала свои помещения в JFK и Ньюарк в центры тестирования XpresCheck COVID-19, способные выполнять более 300 тестов в день. (Фото: Эдуардо Муньос Альварес / Getty Images)

XpresSpa, которая временно закрыла свою сеть спа-салонов в аэропортах, развивает сеть центров тестирования COVID-19 в аэропортах. В настоящее время у компании есть испытательные площадки XpresCheck в Терминале 4 международного аэропорта имени Джона Ф. Кеннеди (JFK) и в Терминале B международного аэропорта Ньюарк Либерти (EWR) с планами расширения до шести других узловых аэропортов по всей стране.

Медицинская клиника в международном аэропорту Ванкувера (YVR) предлагает путешественникам тесты на COVID-19 по предварительной записи, результаты обычно возвращаются в течение 24-72 часов, хотя время выполнения может варьироваться в зависимости от требований лаборатории. По данным CBC, YVR и канадская авиакомпания WestJet также создают пилотную программу, предлагающую добровольное предполетное тестирование на COVID-19 с быстрыми результатами для пассажиров, вылетающих на внутренние рейсы.

И до середины октября итальянская авиакомпания Alitalia выполняет два из семи ежедневных рейсов Рим-Милан как «проверенные на COVID», и в самолет допускаются только пассажиры с отрицательным результатом на COVID-19.Пассажиры этих рейсов, которые прибывают в аэропорт без сертификата, подтверждающего отрицательный результат теста на вирус за 72 часа до посадки, могут пройти бесплатный тест на COVID-19 в аэропорту и получить результаты в течение 30 минут.

Собаки, вынюхивающие COVID-19

Собаки-ищейки по имени Косси (слева) и Миина реагируют с дрессировщиком Сусанной Паавилайнен в аэропорту Хельсинки в Вантаа, Финляндия, 22 сентября 2020 г. Собаки обучены обнаруживать коронавирус у прибывающих пассажиров образцы в аэропорту.(Фото: Антти Аймо-Койвисто, AP)

Пассажиры, вылетающие из финского аэропорта Хельсинки-Вантаа или международного аэропорта Дубая, также могут столкнуться с собаками, вынюхивающими COVID. В обоих аэропортах проводятся пилотные программы по проверке эффективности собак при обнаружении вируса.

Пассажиры, согласившиеся пройти бесплатное тестирование в рамках добровольной программы в Хельсинки, не имеют прямого физического контакта с собакой. Их просят протереть кожу салфеткой, которую затем помещают в банку и дают собаке, ожидающей в отдельной будке, которая затем обнюхивает образец и указывает результат теста царапиной лапы, лапы или лежа.Процесс занимает около минуты, и если результат положительный, пассажиру рекомендуется пройти стандартную полимеразную цепную реакцию или ПЦР, тест на коронавирус, чтобы проверить точность собаки.

«Очень многообещающий метод»: Финляндия использует собак для обнаружения коронавируса в главном аэропорту

Ищите печать разрешения

Международный совет аэропортов (ACI) World недавно развернул глобальную программу аккредитации в области здравоохранения, разработанную для восстановления общественного доверия в авиаперевозках и доказать правительствам, что аэропорты соблюдают международные стандарты безопасности и гигиены труда.

Добровольная программа охраны здоровья и гигиены требует, чтобы аэропорты заполняли документ, содержащий вопросы, касающиеся всего: от уборки и дезинфекции до физического дистанцирования, защиты персонала, пассажирских коммуникаций и средств обслуживания пассажиров.

Аэропорты, желающие получить аккредитацию в области здравоохранения, также должны предоставить фотографии, видео и пояснения, чтобы показать, как они соблюдают международные протоколы.

В середине августа аэропорт Стамбула стал первым аэропортом в мире, получившим аккредитацию в рамках данной программы.В начале сентября Бостонский международный аэропорт Логан (BOS) стал первым аэропортом в Северной Америке, получившим это обозначение.

Теперь другие аэропорты спешат получить знак одобрения ACI.

ACI запустила аккредитацию здравоохранения в аэропортах в конце июля с целью охватить около 100 или 150 аэропортов, сказал USA TODAY генеральный директор ACI World Луис Фелипе де Оливейра, но на данный момент интерес проявили более 300 аэропортов, подписано 146 контрактов. , 46 аэропортов аккредитованы и каждую неделю поступает от 50 до 60 запросов.

Содействие: Associated Press

Автозапуск

Показать миниатюры

Показать подписи

Последний слайдСледующий слайд

Прочтите или поделитесь этой историей: https://www.usatoday.com/story/travel/airline-news/2020/ 28 сентября / аэропорты пытаются-продать-обеспокоенные-летчики-на-их-covid-19-мерах безопасности / 3532227001/

Навигация роботов на Марсе: результаты конкурса AWS JPL Open Source Rover Challenge

Ранее в этом В этом году мы провели четырехмесячное соревнование AWS JPL Open Source Rover Challenge, в котором участники со всего мира использовали глубокое обучение с подкреплением для управления цифровыми моделями роботов на виртуальном ландшафте Марса.Участники создали автономные модели навигации для робота и обучили их моделированию AWS RoboMaker. Виртуальный робот, использованный в этом соревновании, был основан на открытом вездеходе Лаборатории реактивного движения НАСА (JPL), уменьшенной версии шестиколесного марсохода, который НАСА использует на Марсе.

Более 2 900 человек из 85 стран зарегистрировались для участия в испытании, и это дало потрясающие, а иногда и смешные результаты. Некоторые марсоходы пошли неверным путем, другие врезались в валуны, а небольшое количество успешно добралось до контрольно-пропускного пункта.Главный приз в размере 15 000 долларов был присужден Джордану Глисону из Австралии. Занявший второе место Балаш Сабо из Венгрии получил приз в размере 5000 долларов.

Если вы хотите узнать больше о реальном опыте вождения марсоходов на Марсе, о том, как Джордан построил свою успешную модель обучения с подкреплением для конкурса и как мы ее разработали, присоединяйтесь к нам на веб-семинар 15 июля. У меня будут специальные гости. включая директора по ИТ-инновациям JPL, 3 настоящих разработчиков / операторов программного обеспечения для полетов на вездеходах JPL и, конечно же, Джордана, победителя конкурса.Зарегистрируйтесь здесь!

Вы также можете увидеть полную информацию о каждом конкурсе, посмотреть повторы испытаний и загрузить классный фон рабочего стола Mars, проверив официальную таблицу лидеров здесь.

Лаборатория реактивного движения НАСА (JPL) Ровер с открытым исходным кодом, перемещающийся по марсианской местности

О конкурсе

Роботы используются для сложных и опасных задач, таких как осмотр глубоководных кабелей, сбор образцов при экстремально высоких температурах действующих вулканов и проверка датчиков в условиях токсичного излучения на атомных электростанциях.Нет лучшего примера сложной и опасной задачи, чем исследование другой планеты, такой как Марс. Гравитация на Марсе составляет всего 3,711 м / с2, в отличие от наших комфортных 9,81 м / с2 на Земле. Тонкая атмосфера (состоящая на 96% из углекислого газа) обеспечивает слабую защиту от астероидов, что может сделать местность особенно опасной. По оценкам НАСА, каждые 1-2 дня на Марсе образуется новый кратер. Кроме того, две наши планеты очень далеки друг от друга. Когда они выровнены, космическому кораблю требуется примерно 260 дней, чтобы пройти 33.9 миллионов миль до Марса от Земли. Поскольку две планеты вращаются вокруг Солнца с разной скоростью, расстояние между ними меняется; что приводит к связи между Землей и роботом на Марсе с большой задержкой и длительными периодами отключения электроэнергии. Это означает, что об отправке тестового робота на Марс для активной разработки не может быть и речи. Итак, если вы не хотите запросить перемещение рабочего места между планетами и жить на Марсе, в этих условиях будет непомерно сложно разработать и протестировать свое приложение с помощью физических роботов.Наконец, роботы, созданные для космических путешествий, невероятно дороги и требуют, чтобы группы людей работали вместе над одним роботом. Ошибка кодирования может привести к дорогостоящему ущербу и серьезным задержкам, если будет затронута общая физическая инфраструктура.

Инструменты моделирования

, такие как моделирование Gazebo с открытым исходным кодом в AWS RoboMaker, позволяют разработчикам совместно создавать и тестировать новые функции приложений для роботов, не рискуя дорогостоящим оборудованием или не пытаясь физически воссоздать эти небезопасные условия.Но зачем кому-то вообще это нужно? Программа НАСА по исследованию Марса преследует четыре главные научные цели, которые довольно впечатляющи:

  1. Чтобы определить, существует ли жизнь на Марсе или когда-либо существовала
  2. Для характеристики климата Марса
  3. Для характеристики геологии Марса
  4. Для подготовки к исследованию человеком

Для достижения этих целей марсоход JPL должен иметь возможность безопасно и эффективно перемещаться по непредсказуемой марсианской местности.После получения пункта назначения марсоход должен иметь возможность успешно перемещаться по опасностям (например, крупным камням, скалам, расщелинам), сохраняя при этом очень ограниченный источник питания. Эта фундаментальная задача автономной навигации на Марсе была основной задачей AWS JPL Open Source Rover Challenge.

Глубокое обучение с подкреплением

Deep Reinforcement Learning, или комбинация Reinforcement Learning (RL) и Deep Learning - обычная практика, используемая для автономной навигации, когда локальные программные агенты определяют оптимальное действие, которое следует предпринять в данном сценарии, на основе результатов обученного глубокого обучения модель.Никаких заранее определенных маршрутов, карт или людей-операторов не требуется. Хорошо обученная модель позволит программному агенту принимать более обоснованные решения и обеспечивать более эффективную автономную навигацию робота. В этом соревновании участники обучили модели глубокого обучения с подкреплением в симулированном марсианском мире с помощью AWS RoboMaker Simulation. Облачное моделирование, такое как RoboMaker, полезно для обучения с подкреплением, потому что вы можете легко параметризировать и автоматизировать свои учебные задания в любом масштабе.Это позволяет разработчикам легко экспериментировать и многократно переобучать свои модели для достижения оптимальных результатов, прежде чем потребуется дорогое физическое оборудование.

Ключевым компонентом обучения модели обучения с подкреплением является создание функции вознаграждения или программного способа вознаграждения агента за правильный выбор и наказание агента за неправильный выбор. На конкурс присланные работы оценивались по следующим критериям:

.
  1. Потребляемая мощность - Пройденное расстояние определяет, сколько энергии потребляется.На Марсе не хватает энергии, марсоход должен научиться устранять несущественные действия, поэтому марсоход должен максимально эффективно использовать энергию.
  2. Время - Могут быть длинные промежутки времени, когда марсоход не может связаться с Землей. Если вы пропустите это окно, вы можете не получать свои данные в течение длительного времени. Кроме того, марсианская поверхность может быть опасной. Таким образом, чем быстрее марсоход достигнет пункта назначения, тем лучше.
  3. Повреждение - Благодаря множеству прецизионных датчиков и бортовых научных экспериментов марсоход никогда не достигнет пункта назначения, если он получит непоправимые физические повреждения.Таким образом, риск повреждения учитывается в окончательной оценке.

Участники разработали свои функции вознаграждения с учетом этих критериев, используя несколько бортовых датчиков, предоставленных имитируемым марсоходом с открытым исходным кодом. Полноразмерные марсоходы, построенные НАСА JPL, оснащены инерциальным измерительным блоком (IMU). Это устройство измеряет изменения ориентации, угловой скорости и силы, приложенной к марсоходу. Виртуальный вездеход с открытым исходным кодом, используемый участниками, включал смоделированные датчики IMU на каждой оси (в трехмерном пространстве) для определения скорости и силы изменения направления при навигации по сложным скалам или холмам и для обнаружения повреждений.Внезапный всплеск датчика IMU на оси Zed означал, что марсоход получил катастрофическое повреждение при падении, и тренировочный эпизод был окончен. Кроме того, внутренней батареи ровера с открытым исходным кодом хватило только на 265 временных шагов. Временной шаг в RL - это одна итерация по фазам наблюдения за текущей средой, принятие решения о том, какое действие предпринять, а затем выполнение этого действия. После 265 временных шагов вездеходу с открытым исходным кодом потребуется перезарядить его бортовые батареи, таким образом завершив эпизод.У участников был доступ к ряду дополнительных датчиков и телеметрии, чтобы сообщить о создании своей функции вознаграждения. Эти измерения пройденного расстояния, расстояния от контрольной точки, ориентации до контрольной точки, близости к препятствиям (включая обнаружение столкновений, которые завершат эпизод), камеры глубины для создания трехмерных облаков точек, а также стандартной камеры для использования для навигации.

Победное представление

Победившая заявка смогла выполнить миссию за 212 эффективных временных шагов.Он также подошел ближе всего к контрольно-пропускному пункту, который существовал как единственная точка на поверхности Марса размером всего 1/100 метра. Пройдя всего 0,69 метра, с учетом того, что марсоход автономно прошел 44,25 метра до контрольной точки, точность навигации превысила 98,5%. Марсоход принял на себя умеренное усилие с самым высоким показателем IMU за время путешествия, равным 8,95.

Своевременно подтверждая название новейшего марсохода «Настойчивость», Джордан Глисон отметил настойчивость в своей победной работе.На языке глубокого обучения с подкреплением это означает, что модель обучалась в течение длительных периодов времени, или много эпизодов . Это позволяет агенту RL максимизировать свое кумулятивное будущее вознаграждение, повторно исследуя среду, а затем используя знания, которые он получил об окружающей среде. Это привело к увеличению совокупного вознаграждения . В RL важно знать, не повлияет ли действие, совершенное в настоящем, на потенциальные награды в будущем.Разрешение симуляции работать в течение длительного времени - это хрестоматийный пример использования мощи симуляции в RL. Если бы была предпринята попытка обучить физического робота таким образом в реальном мире, она быстро стала бы несостоятельной.

Сводка

Особая благодарность нашим партнерам из JPL и AngelHack, которые помогли спроектировать, построить и провести это соревнование, а также всем тем, кто в нем участвовал. Следующий шаг - опробовать модели обучения с подкреплением, обученные AWS в облаке, на реальном вездеходе с открытым исходным кодом!

Присоединяйтесь к нам для разговора с победителем, Джорданом, и настоящей командой JPL.Вы можете зарегистрироваться здесь. И дайте нам знать, если вы работаете над проектами обучения с подкреплением или моделирования роботов и вам нужна помощь.

Счастливое здание!

[ROS Q&A] 140 - Как изменить координаты робота, когда он прибывает на контрольно-пропускной пункт?


В этом видео мы увидим, как программно изменить координаты робота, когда он прибывает на известную контрольную точку. Мы будем использовать ту же технику, что и при нажатии на 2D Pose Estimate в RViz, но с помощью скрипта Python.Это полезно для робота, чтобы знать свое точное местоположение всякий раз, когда он прибывает на контрольно-пропускной пункт.

Это видео пытается ответить на следующий вопрос, размещенный на форуме ответов ROS.

Шаг 1. Создайте проект в ROS Development Studio (ROSDS)

ROSDS поможет вам быстро следовать нашему руководству, не работая без локальной настройки среды. Если у вас еще не было учетной записи, вы можете создать бесплатную учетную запись здесь.

Шаг 2. Запуск моделирования

В этом посте мы собираемся запустить bt-запуск симулятора навигации turtlebot с помощью следующих команд.Пожалуйста, откройте пустую среду моделирования беседки из инструментов-> беседка, а затем выполните команды в 3 разных оболочках (вы можете найти их в Инструменты-> Оболочка).

 roslaunch turtlebot_navigation_gazebo main.launch
 

Эта команда порождает черепашку и мир в беседке

 roslaunch turtlebot_navigation_gazebo move_base_demo.launch 

Вторая команда запускает алгоритм amcl для turtlebot

 roslaunch turtlebot_rviz_launchers view_navigation.запуск 

Третий запускает инструмент визуализации rviz. Вы можете открыть графическое окно, выбрав Инструменты-> графические инструменты.

Шаг 3. Создайте новый пакет для задачи

В rviz вы можете нажать кнопку 2D post Estimate, чтобы оценить текущее местоположение робота. Наша идея заключается в том, что всякий раз, когда робот обнаруживает RFID, он обновляет свое текущее местоположение. Когда вы нажимаете кнопку, он публикует для вас сообщение в теме / исходной позиции. Чтобы проверить тип сообщения, введите rostopic info / initialpost, вы увидите, что тип сообщения - geometry_msgs / PoseWithCovarianceStamped.Если мы хотим обновить позу, мы должны иметь возможность отправить это сообщение.

Давайте создадим пакет для выполнения этой задачи.

 cd ~ / catkin_ws / src
catkin_create_pkg set_point rospy 

В каталоге пакета создайте папку сценария и поместите в нее наш сценарий с именем main.py со следующим содержимым

 #! / Usr / bin / env python

импортный rospy
из geometry_msgs.msg import PoseWithCovarianceStamped
from tf.transformations import quaternion_from_euler

rospy.init_node ('init_pos')
pub = rospy.Publisher ('/ initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size = 10)
rospy.sleep (3)
контрольная точка = PoseWithCovarianceStamped ()

checkpoint.pose.pose.position.x = 0,0
checkpoint.pose.pose.position.y = 0,0
checkpoint.pose.pose.position.z = 0.0

[x, y, z, w] = quaternion_from_euler (0,0,0,0,0,0)
checkpoint.pose.pose.orientation.x = x
checkpoint.pose.pose.orientation.y = y
checkpoint.pose.pose.orientation.z = z
пропускной пункт.Pose.pose.orientation.w = w

печать чекпоинта
pub.publish (контрольная точка)
 

В этом скрипте мы устанавливаем начальную точку на x, y, z, все равные нулю. Если вы запустите скрипт, вы увидите, что модель робота переместится в исходную точку карты!

Редактор: Тони Хуанг

// ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ

▸ Исходный вопрос: https://answers.ros.org/question/278551/how-do-i-modifychange-base_footprint-by-program/
▸ ROS Development Studio (RDS): https: // goo.gl / bUFuAq
▸ Академия Robot Ignite: https://goo.gl/6nNwhs

-
Обратная связь
-
Вам понравилось это видео? У вас есть вопросы о том, что объясняется? В любом случае, пожалуйста, оставьте комментарий в разделе комментариев ниже, чтобы мы могли взаимодействовать и учиться друг у друга.

Если вы хотите узнать о других темах ROS, сообщите нам об этом в области комментариев, и мы сделаем видео об этом.

Стыковка

Dolly с использованием обучения с подкреплением - ISAAC 2020.2 документация

Примечание

Это экспериментальное приложение, в котором можно ожидать значительных изменений. от версии к версии.

Цель приложения Dolly Docking - научить робота перемещаться под тележкой, помещенной в зоне прямой видимости робота с помощью глубокой нейронной сети (DNN). Вход в DNN история сетки занятости окружающей среды перед роботом вместе с целью векторы позы, скорости и ускорения. Результатом нейронной сети является профиль скорости для следующие три временных шага.

Это приложение представляет собой справочник по модульному рабочему процессу обучения с подкреплением. в Isaac SDK. Он демонстрирует, как обучать политики (DNN) с использованием многоагентных сценариев, а затем развертывать их используют замороженные модели. В этом документе сначала описывается, как быстро начать с вывода и обучение, затем представлены подробности, касающиеся политики нейронной сети, рабочего процесса обучения, кодлетов, и тренажерный зал государственная машина.

Политики глубокого обучения позволяют пользователям сочетать методы планирования на основе обучения с классическим контролем. подходы, эффективно используя лучшее из обоих миров.Политики DNN можно сделать устойчивыми к несоответствия и ошибки моделей компьютерного зрения, а также одометрии и оценки состояния, путем моделирования и обучения на этих ошибках в моделировании. Разведка и эксплуатация стратегии, которые обычно используют алгоритмы обучения с подкреплением для изучения оптимальной политики, могут помощь в ситуациях, когда карта окружающей среды недоступна или карта стоимости окружающей среды нетривиально производить или вычислять.

Быстрый старт

Вывод

Приложение Dolly Docking включает два примера сцен для выполнения логический вывод в Isaac Sim Unity3D: сцена «Фабрика будущего» и сцена с несколькими агентами.

Фабрика будущего

Перейдите в папку isaac_sim_unity3d / builds и выполните следующую команду:

 bob @ desktop: ~ / isaac_sim_unity3d / builds $ ./factory_of_the_future.x86_64 --scene Factory01 - сценарий 6
 

Чтобы выполнить вывод для сцены, откройте другое окно терминала, перейдите к корню Isaac SDK. папку и выполните следующую команду:

 bob @ desktop: ~ / isaac / sdk $ bazel запустить пакеты / rl / apps / dolly_navigation / py_components: dolly_navigation - --config = 'packages / rl / apps / dolly_navigation / py_components / fof_pb_inference.json '
 

В симуляторе робот и тележка появляются на заводе, причем робот постоянно перемещаясь к центру тележки, а затем останавливаясь в центре на некоторое время, прежде чем быть возродился снова и повторил действие. Для оптимального моделирования требуется минимум ~ 10 кадров в секунду. вывод производительности. Если робот попадает в колеса тележки, он возрождается в исходной позиции. с тележкой в ​​немного другой ориентации.

Сцена с несколькими агентами

Перейдите в корневую папку Isaac Sim Unity3D и выполните следующую команду из строит папка:

 bob @ desktop: ~ / isaac_sim_unity3d / builds $./sample.x86_64 --scene dolly_docking_training
 

Чтобы выполнить вывод для сцены, откройте другое окно терминала, перейдите к корню Isaac SDK. папку и выполните следующую команду:

 bob @ desktop: ~ / isaac / sdk $ bazel запустить пакеты / rl / apps / dolly_navigation / py_components: dolly_navigation - --config = 'packages / rl / apps / dolly_navigation / py_components / multi_agent_pb_inference.json'
 

В симуляторе на сцене появляются девять роботов и тележек, а также стены, расположенные случайным образом. по краям тележки.Большинство роботов на сцене постоянно перемещаются в центр телегу, а затем остановитесь в центре на некоторое время, прежде чем возродиться и повторить действие. Если робот ударяется о колеса тележки или стены, он возрождается в новой стартовой позиции с тележка в другой ориентации.

Обучение

Для выполнения обучения перейдите в корневую папку Isaac Sim Unity3D и выполните следующую команду из сборок папка

 bob @ desktop: ~ / isaac_sim_unity3d / builds $./sample.x86_64 --scene dolly_docking_training
 

Чтобы начать обучение, откройте другое окно терминала, перейдите в корневую папку Isaac SDK, и введите команду ниже:

 bob @ desktop: ~ / isaac / sdk $ bazel запустить пакеты / rl / apps / dolly_navigation / py_components: dolly_navigation
 

Это запустит экземпляр TensorFlow и обучит его данным, полученным по TCP. Тренировка конфигурацию можно изменить через файл конфигурации, расположенный по адресу / пакеты / rl / apps / dolly_navigation / py_components / trainer.config.json .

После начала обучения Tensorflow будет периодически выводить логи в папку / tmp / rl_logs . и контрольные точки в папку / tmp / rl_checkpoints по умолчанию. Мы рекомендуем изменить эти к постоянным путям хранения в файле trainer.config.json .

Каждый экземпляр контрольной точки состоит из трех файлов:

  • Файл .meta : Обозначает графическую структуру модели.
  • Файл .data : хранит значения всех сохраненных переменных.
  • Файл .index : хранит список имен и форм переменных.

Для просмотра прогресса обучения на Tensorboard запустите следующую команду и откройте в браузере http: // localhost: 6006 .

 тензорборд --logdir = / tmp / rl_logs
 

В каталоге rl_logs также хранятся награды за каждую эпоху в файле .txt . Награды имеют тенденцию уменьшаться в течение первых нескольких итераций, прежде чем начать увеличиваться.

Чтобы остановить обучение, закройте приложение, нажав Ctrl + C .

Примечание

Обучение модели требует нетривиального количества ресурсов. Мы рекомендуем тренировать нейронные сети на NVIDIA DGX или экземпляре виртуальной машины с несколькими графическими процессорами и не менее 100 ГБ ОЗУ. Даже с мощной машиной требуется нетривиальное количество времени для обработки данных и обучить модель. Сохраненные контрольные точки могут занимать значительное место на диске, если их не удалить. периодически.

Выполнение вывода из обученной контрольной точки

После завершения обучения файлы сгенерированных контрольных точек ( *.meta, * .index, * .data ) может использоваться для вывода.

Чтобы выполнить вывод с использованием сгенерированной контрольной точки в многоагентной сцене, отредактируйте файл JSON в пакетов / rl / apps / dolly_navigation / py_components / multi_agent_py_inference.json . Во время моделирования измените JSON-переменную restore_path , чтобы включить путь к сохраненная контрольная точка.

Подсказка

Если контрольная точка хранится как agent42.ckpt.meta , agent42.ckpt.index и агент42.ckpt.data в папке / tmp / rl_checkpoints , для параметра restore_path необходимо установить значение /tmp/rl_checkpoints/agent42.ckpt

Затем выполните следующую команду, чтобы запустить вывод:

 bob @ desktop: ~ / isaac / sdk $ bazel запустить пакеты / rl / apps / dolly_navigation / py_components: dolly_navigation - --config = 'packages / rl / apps / dolly_navigation / py_components / multi_agent_py_inference.json'
 

Чтобы запустить логический вывод в моделировании Фабрики будущего, вам необходимо отредактировать файл JSON по адресу пакетов / rl / apps / dolly_navigation / py_components / fof_py_inference.json . Измените переменную JSON restore_path , чтобы включить путь к сохраненной контрольной точке. Затем, после запуска моделирования фабрики, как описано выше, запустите приложение Isaac SDK для вывод с помощью следующей команды:

 bob @ desktop: ~ / isaac / sdk $ bazel запустить пакеты / rl / apps / dolly_navigation / py_components: dolly_navigation - --config = 'packages / rl / apps / dolly_navigation / py_components / fof_py_inference.json'
 

Кодлеты

Рабочий процесс обучения с подкреплением в Isaac SDK основан на Интерфейс OpenAI Gym.

Следующие кодлеты собирают информацию из моделирования для запуска цикл обучения с подкреплением:

Как только информация о состоянии накоплена, она передается через кодлеты, которые эквивалентны OpenAI Gym перед отправкой в ​​накопитель образцов для хранилище или в код Python для вывода:

После того, как тренажерный зал публикует прогноз, он проходит через следующие кодетов:

Кодлеты подключаются, как показано ниже:

Примечание

Вспомогательный тензор позволяет пользователям хранить и передавать информацию и флаги из имитация или другие компоненты SDK для всех последующих кодлетов в конвейере.В isaac :: rl :: DollyDockingAuxDecoder используется для этой цели в конвейере стыковки.

Приложение обучения с подкреплением использует следующие сообщения:

Симуляторы

Isaac SDK и симулятор взаимодействуют с использованием архитектуры pub / sub: данные передаются туда и обратно между двумя процессами, настроив издателей TCP на стороне, где создаются данные, и Подписчики TCP на стороне приема данных.

Для моделирования Unity 3D приложение, которое публикует достоверные данные, является пакетов / navsim / apps / navsim.app.json . Это напрямую загружается dolly_docking_training сцена в NavSim.

Приложение публикует данные датчика и окружающей среды на определенный пользователем порт, используя TcpPublisher. Эти данные используются обучающим приложением, которое, в свою очередь, отправляет в приложение NavSim команды телепортации и управления, которые принимаются через узел TcpSubscriber.

В сцене обучения каждый робот публикует сообщения о своем состоянии и среде с порядковым номером. добавляется в конец имени канала, начиная с индекса 1.Например, телепорт сообщения для первого робота принимаются по TCP-каналу с именем teleport1 и так далее. Все имена каналов и связи между SDK и симуляцией доступны в Python. приложение для стыковки тележек.

Возможность генерировать неограниченное количество точек данных с помощью моделирования - мощный актив, соединяющий «разрыв реальности», отделяющий смоделированную робототехнику от реальных экспериментов. Рандомизация домена пытается преодолеть разрыв в реальности за счет повышения доступности разнообразных данных.В обучении сцена, рандомизация домена может быть достигнута несколькими способами:

  • Рандомизация сетки занятости : Создавайте блоки вокруг тележки и робота для разнообразия лидарные карты.
  • Рандомизация тележки : вращайте тележку и переводите ее из центральной позы перед каждым запуском.
  • Рандомизация шума позы мишени : Добавьте шум к целевой позе тележки для имитации ошибки в обнаружении позы.
  • Рандомизация шума одометрии : Для имитации шума в одометрии, обычно наблюдаемого в оборудовании, добавить случайный шум к информации одометрии, вычисленной из моделирования

Поток конечного автомата тренажерного зала в Isaac SDK

Центральным элементом рабочего процесса обучения с подкреплением в Isaac SDK является конечный автомат под названием Gym, который контролирует весь жизненный цикл всех роботов в мультиагентной сцене и предоставляет обучающие данные для политики.Конечный автомат выполняет шесть отдельных шагов, как показано на диаграмме ниже, и включают три компонента - Рождение, Смерть. и Reward - чьи дочерние элементы динамически подключаются во время выполнения к конечному автомату. База классы для этих компонентов находятся в packages / rl / base_components . Тренажерный зал ожидает одного копирует эти компоненты для каждого агента и вызывает их функции на соответствующем этапе.

Шаги конечного автомата следующие:

1. Когда конечный автомат запускается, он должен порождать агентов и их окружение (тележка, стены и препятствия) в исходной позе при моделировании.Для этого он вызывает Рождение :: вызвать функцию один раз для каждого агента в симуляции. Компонент DollyDockingBirth (дочерний элемент isaac :: rl :: Birth ) отвечает за отправку для имитации телепортационных сообщений, которые помещают агентов и их окружение в желаемой позе. Он также отвечает за рандомизацию домена. в сцене путем добавления шума к позам объекта перед публикацией сообщения телепорта.

2. Затем конечный автомат ожидает получения тензора агрегированного состояния от Кодлет TensorAggregator.Этот тензор состоит из последнего состояния всех агентов в моделировании, вместе с любой вспомогательной информацией, которая может потребоваться.

3. После получения последних состояний агента конечный автомат оценивает, должен ли какой-либо агент быть убитым и возродиться. Он вызывает функцию Death :: is_dead один раз для каждого агента в моделирование. Компонент DollyDockingDeath (дочерний элемент isaac :: rl :: Death ) содержит логику, которая решает, что составляет недопустимое состояние агента: например, если агент регистрирует CollisionProto от столкновения в симуляции или если агент был жив слишком долго.Агенты, для которых функция возвращает истину, сбрасываются в новые позы перед следующим шагом.

4. После определения, жив агент или мертв, конечный автомат собирает награды за каждый агент. Он вызывает функцию Reward :: оценить один раз для каждого агента в моделировании. Компонент DollyDockingReward (дочерний элемент isaac :: rl :: Reward ) содержит логику для назначения вознаграждение (плавающее) агенту на основании последнего завершенного перехода.

5. После сбора всех данных, относящихся к последнему переходу, текущее состояние, вознаграждение и мертвый флаг вместе с вспомогательным тензором публикуются в агрегированном виде.

6. Нейронная сеть получает текущее состояние агентов и выполняет прямой проход к вывести тензор действия, состоящий из целевых скоростей, которых агенты должны достичь в ближайшем будущем. будущее. Этот тензор действия передается через Gym в TensorDeaggregator.

Цикл снова продолжается с шага 1, сбрасывая только тех агентов, которые только что умерли в последний раз. шаг.

Политика обучения с подкреплением

OpenAI Spinning Up - отличный введение в обучение с подкреплением.Spinning Up обеспечивает четкое и лаконичная реализация популярного армирования алгоритмы обучения. Благодаря эффективности сэмплирования и устойчивость к различным средам и sim2real приложениям, Алгоритм Soft Actor Critic используется для обучения политика стыковки.

Политика глубокой нейронной сети имеет следующий вид:

Сеть принимает карты занятости среды за последние три временных шага и передает их через сверточную магистральную сеть. Сглаженный выход магистрали добавляется к целевой позе тележки (в кадре робота) вместе с векторы скорости и ускорения для последних трех временных шагов.Этот комбинированный линейный тензор затем проходит через два полностью связанных слоя, каждый размером 256. Затем он выводит одномерный тензор размера 6, которые считаются целевыми скоростями для следующих трех временные шаги.

Параметры конвейера JSON

В следующей таблице описаны параметры файла JSON в / пакеты / rl / apps / dolly_navigation / py_components :

  • action_dimension : Размер выходного тензора нейронной сети (в данном случае линейный и угловая скорость за 3 будущих временных шага)
  • action_scale : Диапазон вывода нейронной сети (+0.От 5 до -0,5 в данном случае). Этот вывод масштабируется до истинного вывода робота с помощью кодлета TensorToCompositeVelocityProfile и имеет настраиваемые параметры ниже.
  • agent_spawn_randomization : рандомизация позы робота из его центра. в x, y и угловых координатах. В этом параметре указывается максимально допустимое смещение в каждом из те координаты
  • agent_per_row : количество агентов в каждой строке сцены
  • angle_allowance : Максимально допустимые радианы, в которых агент может вращаться. направление оси до убиения
  • aux_dimension : Размер вспомогательного тензора
  • aux_end_of_episode_flag : Положение вспомогательного флага, который указывает, является ли эпизод или испытание завершено, поскольку агент достиг максимального возраста
  • batch_size : Размер обучающего пакета для нейронной сети
  • смещение : Коэффициенты для x-кординаты, y-кординаты и угла (радианы) в уравнение вознаграждения: \ (ax + b | y | - (| y | / | c.загар (| угол |) | ) \)
  • buffer_threshold : минимальное количество выборок, собранных в накопителе выборок перед начало обучения
  • cell_size : Размер ячейки на динамической карте наблюдения в метрах
  • checkpoint_directory : каталог для хранения контрольных точек тензорного потока
  • collision_penalty : штраф за столкновение с объектами сцены
  • delay_sending : время ожидания перед запуском конечного автомата спортзала.Это гарантирует у всех узлов было достаточно времени для запуска.
  • dividing_space : Расстояние между двумя роботами-тележками при моделировании вдоль координаты x и y
  • experience_buffer_size : Размер буфера опыта / накопителя образца
  • гамма : коэффициент скидки за обучение с подкреплением, обычно фиксированный на уровне 0,99
  • ideal_docking_pose : Идеальная координата стыковки робота относительно центра тележка в (х, у)
  • скорость обучения : целевая скорость обучения для политики обучения с подкреплением
  • look_back : количество прошлых шагов, сохраняемых в тензоре состояний в качестве входных данных для нейронной сети. сеть
  • max_episode_length : максимальное количество шагов, составляющих одно испытание
  • max_steps_per_epoch : количество итераций обучения на эпоху
  • режим : запустить приложение Isaac в одной из его многочисленных форм.Установите для него значение «обучение» обучение новой политике, «inference_pb» для замороженного вывода модели и «inference_py» для Вывод контрольной точки Python
  • num_agents_per_sim : количество агентов, присутствующих в одном экземпляре симулятора. Обратите внимание, что количество агентов внутри конкретной сцены фиксировано, поэтому изменение этой конфигурации не увеличивает и не уменьшает количество агентов в сцене.
  • наблюдение_map_dimension : сторона квадратной карты занятости, созданная с помощью плоского сканирования и подается в нейронную сеть
  • damagele_scale_randomization : Шкала рандомизации блоков по сравнению с их исходными размеры.В этом параметре указывается максимально допустимое смещение в элементах масштабного вектора
  • .
  • damagele_separation : Положение появления препятствий (стен, блоков и т. Д.) Из центра. тележки по координатам x и y до применения рандомизации
  • preventle_spawn_randomization : рандомизация позы стен и блоков из их центры в x, y и угловых координатах. В этом параметре указывается максимально допустимое смещение в каждая из этих координат
  • output_angular_velocity_range : Диапазон масштабирования полученных индексов угловой скорости
  • output_linear_velocity_range : диапазон масштабирования полученных индексов линейной скорости
  • поляк : Коэффициент усреднения (обычно между 0.98 - 0,99). Этот параметр определяет какая часть дублированного сетевого веса копируется в исходную сеть.
  • response_time : Задержка в секундах после публикации сообщения о действии, которое состояние должно

записывается тренажерным залом

  • restore_path : путь для восстановления контрольной точки тензорного потока или замороженной модели
  • reward_clip_range : диапазон, до которого обрезаются значения вознаграждения в случае превышения.В значения обрезаются по обе стороны числовой шкалы.
  • sim_instances : количество экземпляров Unity, работающих параллельно
  • start_coordinate : координата, из которой будут созданы агенты в симуляции
  • success_reward : Награда, получаемая на каждом этапе достижения цели
  • target_pose_noise : Шум, добавляемый к реальной позе тележки для имитации позы. ошибки обнаружения
  • target_separation : Расстояние между целью (тележкой) и роботом по x и y координаты
  • target_spawn_randomization : рандомизация позы целевой тележки из ее центра. в x, y и угловых координатах.В этом параметре указывается максимально допустимое смещение в каждом из эти координаты
  • tensorboard_log_directory : каталог для хранения всех журналов
  • tick_period : период тика для кодлетов в конвейере
  • timestamp_profile : Целевые временные интервалы для добавления к каждому прогнозируемому выходу нейронной сети
  • допуск : Дельты в направлениях x и y от центра тележки, которые считается удачной стыковка конца позы
  • use_pretrained_model : флаг, который, если он истинен, указывает, что модель контрольной точки должна быть восстановлено
  • толщина_стены : толщина области, за которой удар помечается как сплошной, когда интеграция плоского сканера
  • x_allowance : Максимально допустимое расстояние, на которое агент может перемещаться по соответствующему отрицательные и положительные направления x перед тем, как погибнуть
  • y_allowance : Максимально допустимое расстояние, на которое агент может перемещаться по соответствующие отрицательные и положительные направления y перед уничтожением
Аэропорт

Ford стал первым испытательным полигоном для автономного робота с УФ-излучением

Джеральд Р.Международный аэропорт Форд стал первым аэропортом в стране, который протестировал нового автономного робота, выполняющего дезинфекцию с использованием ультрафиолетовых технологий.

Для дальнейшего обеспечения здоровья и безопасности своих пассажиров и гостей аэропорт также тестирует другие инструменты, использующие УФ-технологию, которая работает на молекулярном уровне и разрушает микробиологию вируса.

Они включают в себя коврик для дезинфекции обуви для гостей, контейнер, который можно использовать для чистки инвалидных колясок и багажных тележек, а также камеру для личных вещей, таких как телефоны, ключи и планшеты.

«Когда мы исследовали комплексные решения для борьбы с распространением COVID-19, стало очевидно, что УФ-технология была доказана в других отраслях, чтобы убить вирус, поэтому мы приняли решение протестировать ее в аэропорту Форда», - сказал Тим Хейзлип. , директор по эксплуатации. «Как аэропорт, мы сосредоточены как на инновациях, так и на превосходном обслуживании гостей, поэтому эта технология может нам подойти.

«Мы с нетерпением ждем результатов этой новой УФ-технологии как еще одного метода, который позволит нашим гостям чувствовать себя комфортно и безопасно во время путешествия по аэропорту Форд.”

Продукты, которые испытывает аэропорт Форд, излучают световой спектр 254 нанометра, который убивает COVID-19 и другие вирусы, такие как простуда. В настоящее время проходят испытания следующие продукты:

  • Робот UVD, который будет использоваться в таких областях, как выдача багажа и контрольно-пропускные пункты, является первой в мире полностью автономной мобильной платформой для УФ-технологий. Робот эффективно убивает 99,99% бактерий, вирусов, грибков или патогенов, излучая концентрированный ультрафиолетовый свет C на службы с высоким, средним и низким уровнем воздействия.Его автономный характер позволяет роботу двигаться без вмешательства человека. Дезинфекция комнаты без использования каких-либо химикатов занимает от 10 до 15 минут.
  • Станция для дезинфекции обуви UVC, которая является первым и единственным решением для проактивной дезинфекции, в котором используется комбинация озона и ультрафиолетового излучения, позволит гостям продезинфицировать обувь всего за восемь секунд.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *