Два сцепления против АКП – плюсы и минусы DSG – советы
Полтора десятка лет назад в автомобильном мире произошла революция: в свободном доступе появилась преселективная трансмиссия, так называемая «с двумя сцеплениями». Однако, со всеми ее преимуществами она все еще не победила на рынке старую добрую АКП. Почему же?
То, что мы называем коробками DSG и «двумя сцеплениями», на самом деле – очень сложный агрегат, и низкий поклон конструкторам и технологам, которые смогли сделать его массовым и доступным.
Преселективные коробки передач типа DSG, PDK, SMG, EDC и т.д. стали доступны более десяти лет назад, однако классические АКП они еще не вытеснили.
Фактически преселективная трансмиссия – это две коробки передач, упакованные в один корпус. Куда к тому же поместили сразу два сцепления – для каждой коробки свое. Поэтому можете себе представить «плотность монтажа» со всеми его последствиями – повышенной склонностью к отказам и низкой ремонтопригодностью.
Читайте также: Как сберечь вариатор в автомобиле: 5 мифов о CVT
Зато водители получили невероятную скорость переключения передач (0,2 секунды) и топливную экономичность на уровне чистой «механики». Собственно, «механикой» эта трансмиссия и осталась, получив кроме «дублирования» еще и сервоприводы переключений – что, кстати, дало право называть преселективные коробки роботизированными (не путать с примитивными простыми «роботами»!).
Технически суть коробки с двумя сцеплениями такова: в ней постоянно включены две передачи, но сцепление включено только одно – только той передачи, которую электроника считает целесообразной на данный момент. Постоянно анализируя ситуацию (положение педалей, скорость, нагрузку, дорожные условия), блок управления заранее выбирает передачу, которая может быть следующей, и ждет только момента, чтобы замкнуть ее сцепление (разомкнув соответственно сцепление действующей передачи). Соответственно, такая трансмиссия получила название преселективной – то есть предварительно выбранной.
Упаковать две МКП в одну придумали еще 100 лет назад, но технологии доросли для реализации идеи только в XXI в. И нельзя сказать, что получилось идеально.
Преселективная коробка имеет определенные преимущества, но и недостатки весьма весомые. Поэтому на рынке рядом с ней до сих пор остается и обычная гидромеханическая автоматическая трансмиссия. Причем обе присутствуют в высшем и премиальном сегментах.
Динамика. Равных в спурте с места преселективному «роботу» сегодня нет – недаром этот тип КП используется на формульных болидах. Переключение передач происходит, как говорят инженеры, без прерывания потока мощности, то есть крутящий момент на колесах не уменьшается ни на миг. Классический автомат проигрывает как минимум из-за наличия гидромуфты, которая замедляет переходные процессы на валах трансмиссии.
Экономичность. Электроника позволяет настраивать блок управления преселективной коробки как на динамику, так и на экономичность.
Если водитель едет в экономичном режиме, преселективный робот переключается на низких оборотах, а если требуется активное ускорение, блок управления будет крутить двигатель до отсечки. Поэтому экономичность у машин с такими автоматическими трансмиссиями просто безпримерная.
Преселективных “роботов” недаром используют на автомобилях премиального класса: они недешевы, однако обеспечивают комфорт и хорошую динамику.
Комфортность. Коробка с двумя сцеплениями обычно переключается плавно, ведь крутящий момент передается на колеса без малейших перерывов. Однако, в определенных условиях – например, при движении в пробках или при переходе с медленного движения в кик-даун – электронный мозг не всегда правильно угадывает, какая следующая передача понадобится. Поэтому иногда возникают определенные толчки или задержки. Классический автомат в таких случаях менее нервный.
Читайте также: Как правильно определить уровень масла в автоматической коробке передач
Движение в тяжелых условиях.
Преодолевать бездорожье и буксовать в снегу (грязи) с коробкой DSG и ее аналогами можно с тем же уровнем удобства, как и на обычной АКП. Отличие разве что в том, что большинство владельцев, зная о непростом вопросе надежности и ремонта преселективных «роботов», стараются беречь свои автомобили от подобных режимов.
Долговечность. К сожалению, но этот вопрос для владельцев коробок с двумя сцеплениями стоит на первом месте. Такие трансмиссии объективно больше подвержены поломкам, хотя бы из-за обилия деталей. К этому фактору добавляется не очень удачная реализация у некоторых моделей коробок. С другой стороны, ремонт их не только дорогой, но иногда официально признан невозможным – на сервисе предпочитают менять сразу целый блок или всю коробку. Поэтому понятно, почему среди отечественных автомобилистов существует устойчивое предубеждение к преселективным «роботам».
Надежность и долговечность – главная проблема роботизированных коробок типа DSG и им подобным.
При этом ремонтировать их трудно и дорого.
Цена. Преселективная трансмиссия стоит примерно так же, как и обычная гидромеханическая АКП. Однако, часто покупатель не имеет возможности выбирать тип «автомата» применительно к конкретной модели автомобиля – производители любят предлагать коробку типа DSG безальтернативно.
Рекомендация Авто24
Если для вас важен активный драйв и при этом время от времени возникает желание экономить топливо, преселективный автомат – ваш вариант. Однако будьте внимательны: некоторые из таких конструкций могут подарить вам сюрприз в виде преждевременного отказа, так что спокойно чувствовать себя можно будет только в период гарантийного срока. На этом фоне классическая АКП с гидротрансформатором едва ли не полная противоположность: хуже динамика и хуже экономичность, однако большая надежность и долговечность. Конечно, и здесь и там могут быть варианты – в зависимости от конкретной модели и стиля езды, поэтому при выборе типа «автомата» изучайте все возможные варианты.
Читайте также: как проверять трансмиссию при выборе машины
Приложения: Последние новости России и мира – Коммерсантъ Авто (90593)
Шведская компания объявила, что вывела на рынок первую в отрасли трансмиссию с двойным сцеплением, предназначенную для тяжелых грузовиков.
Речь о роботизированной коробке передач Volvo I-Shift Dual Clutch, своего рода «грузовом» аналоге приснопамятной фольксвагеновской КП DSG. Аббревиатура от немецкого DirektSchaltGetriebe либо английского Direct Shift Gearbox. По сути, DSG — это механическая коробка, но передачи в ней переключаются не как в обычных МКП, а без разрыва потока мощности. В МКП, равно как и АМКП, этот разрыв происходит именно при включении очередной передачи: при выжиме сцепления крутящий момент от двигателя на ведущие колеса не передается, что отрицательно сказывается на динамике и экономичности. Преселективная коробка позволяет эти негативные моменты сгладить.
Кстати, существование I-Shift Dual Clutch как минимум на протяжении пары лет тоже не являлось секретом.
Прежде она именовалась I-Shift-2, будучи составной частью I-Torque. Это решение, реализованное на тот момент на единственном 460-сильном моторе с турбокомпаундом уровня «Евро-6», позволяло двигателю работать на низких оборотах (900-1200) с максимальным моментом 2800 Нм, а следовательно, экономить топливо. Шведы заявляли, что комбинация I-Torque будет доступна на рынке осенью 2013-го… Похоже, нынче об I-Torque благополучно забыли, зато I-Shift-2, пусть и под несколько другим названием (I-Shift Dual Clutch), в последней четверти 2014-го все же пошла в серию. Она устанавливается на модели Volvo FH вместе с двигателями D13 стандарта «Евро-6» мощностью 460, 500 и 540 л. с. в качестве альтернативы обычному «роботу» I-Shift или механической КП.
Объективности ради надо бы вспомнить, что все-таки первым «грузовым» аналогом DSG была автоматизированная шестиступенчатая коробка передач Duonic с двойным сцеплением, позволяющая переключать передачи фактически без разрыва потока мощности, реализованная на среднетоннажном Fuso Canter Eco Hybrid.
Можно также вспомнить и о разработке ZF — перспективной КП TraXon, идущей на смену AS Tronic. Правда, о ее серийном выпуске речи пока нет. Стало быть, в тяжелом классе Volvo Trucks, как ни крути, пионер.
Несколько слов об особенностях конструкции I-Shift Dual Clutch. У КП двойной первичный вал, своего рода «вал в валу», и на каждом из них есть свой ведущий и ведомый диски сцепления. Каждый вал через собственную шестерню передает момент на тоже двойной промежуточный вал. Посему теоретически в точках переключения существуют два параллельных потока мощности. При этом уменьшение одного (при выключении передачи) компенсируется ростом другого (при одновременном включении другой передачи). Чем и достигается фактическая неразрывность передаваемого крутящего момента КП.
Правда, в двух случаях прерывание потока мощности все же происходит. В частности, при переключении между шестой и седьмой передачами из-за необходимости переключить «ряды» демультипликатора. Поскольку ставилась задача максимально сохранить конструктивную преемственность и унификацию со стандартной КП I-Shift, демультипликатор остался той же конструкции, и для его переключения надо размыкать поток мощности.
По сравнению с обычным «роботом» КП I-Shift с приставкой Dual Clutch вытянулась на 12 см (сцеплений-то в ней два) и потяжелела на 101 кг.
Основная сфера ее применения по логике вещей на автомобилях, эксплуатируемых в сложных дорожных условиях, где требуются частые переключения передач и где прерывание потока мощности, особенно при движении на подъем, чревато большими неприятностями. Например, на лесовозах. Но и на магистральных тягачах, особенно работающих в холмистой местности, ее использование более чем оправданно. В этом лично убедился автор этих строк, курсируя на 40-тонном автопоезде по южному побережью Испании: было с чем сравнивать, поскольку в нашем конвое имелись «эф эйч» и с обычными «роботами». Разница в поведении машины довольно ощутимая, тем более на каком-нибудь многокилометровом тягуне, а их там в изобилии. Машина идет плавно, без толчков и сколько-нибудь заметных замедлений.
Александр Солнцев
По сравнению с обычным «роботом» КП I-Shift с приставкой Dual Clutch вытянулась на 12 см — сцеплений-то в ней два — и потяжелела на 101 кг
Автомобили Mini впервые получили преселективный «робот» — ДРАЙВ
Программа управления роботизированной трансмиссии работает, опираясь на показания системы навигации.
В режимах движения MID и Green автомобиль может ехать накатом для экономии топлива. С этой же целью коробка передач совмещена с системой start/stop.
Какими только коробками передач не оснащались автомобили Mini эпохи BMW. Пяти- и шестиступенчатая «механика», «автомат» с шестью передачами и даже вариатор. А с марта 2018 года начнётся производство хэтчбеков с тремя и пятью дверями и кабриолетов с «роботами» с двумя сцеплениями. Преселектив с семью передачами вытеснит из гаммы шестиступенчатый «автомат», но только на модификациях One, Cooper и Cooper D. Загвоздка в том, что агрегат с мокрыми сцеплениями способен переварить максимум 300 Н•м. Поэтому версии John Cooper Works (326 Н•м) и Cooper SD (360 Н•м) обойдутся без «робота».
Британские коллеги пишут, что в движении «робот» покоряет мягкими переключениями и отсутствием вибраций, но скорострельность ― это не про него.
К слову, в Великобритании доплата за новую коробку передач будет такая же, как и за «автомат».
Как пишут в английских изданиях, которые уже прокатились на роботизированных Mini, британцы бы и раньше предложили подобную коробку передач, но ни одна не подходила по габаритам. Только сейчас специалисты фирмы Getrag разработали агрегат, который компактнее нынешнего «автомата». У машин с преселективом установлен новый рычаг, не имеющий механической связи с коробкой. При включении режимов D, R и N джойстик возвращается в исходное положение, а парковочный активируется кнопкой P. Также есть спортивный алгоритм работы и ручной, но в последнем ступени менять придётся рычагом ― клавиш на руле и подрулевых лепестков не предусмотрено.
Что такое роботизированная коробка передач.
Среди всех современных коробок переключения передач есть немало интересных и заслуживающих внимания видов и разновидностей. Так, к ярким представителям «автоматов» относятся роботизированные преселективные КПП.
Они все активнее используются известными производителями автомобилей. Информация о них интересует и автовладельцев. Одни только изучают теорию, а другие — имеют дело с практикой эксплуатации (к примеру, им нужна замена масляного насоса АКПП робота). Учитывая это, мы и решили рассказать о роботизированных коробках подробнее.
Почему выбор коробки передач так важен?
Сегодня покупатели авто зачастую смотрят даже не на литраж и мощность двигателя, а тип КПП. И учитывать это нужно, ведь в отличие от обтяжки сидений и других моментов, связанных со вкусом и индивидуальными предпочтениями, трансмиссия непосредственно влияет на ряд важных для любого автовладельца параметров, а именно:
- экономичность и уровень расхода топлива;
- комфорт в процессе вождения в любых условиях;
- возможные действия в случае экстренных поломок;
- приемистость.
Преселективный робот: особенности
Основное отличие преселективной коробки передач в принципе её работы.
Он заключается в наличии двух валов сцепления, которые отвечают за переключения тех или иных передач. Так, за нечетные, то есть первую, третью, пятую, а также заднюю отвечает один вал сцепления, а за четные — вторую, четвертую и т.д. — другой. Оба сцепления вращаются с заранее подобранной передачей. Если вы едите на первой ступени, то другой вал уже вращает вторую, будучи готовым на неё перейти. Переключение осуществляет мехатроник — специальный механизм, регулируемый компьютером.
За счет предварительного включения передачи, на которую должен произойти переход, скорость переключения достигает 0,008 секунды. Подобную оперативность не обеспечит даже самый опытный и умелый водитель с МКПП.
Фактически преселективная роботизированная коробка передач — это две работающие одновременно механические трансмиссии с прогрессивной автоматизированной системой переключения между ними. И это плюс. Но и число деталей тут больше, а значит и, к примеру, ремонт соленоидов АКПП может понадобиться раньше.
Обо всех плюсах и минусах поговорим подробнее.
Преимущества:
1. Высокая скорость переключения.
2. Переход на более высокую передачу происходит без снижения скорости движения.
3. Обеспечивается экономия топлива в сравнении с классическими «автоматами».
4. Есть возможность не только автоматического, но и ручного переключения (с помощью подрулевых «лепестков»).
Недостатки преселективных коробок:
1. Повышение расходов на обслуживание и ремонт. Такой робот конструктивно сложнее, имеет больше деталей, специальную систему управления. Некоторые преселективные роботы вообще не поддаются ремонту, то есть устранение неисправности возможно лишь методом замены определенных элементов — сцепления, мехатроника и т.д.
2. Затрудненная процедура замены масла, если сравнивать её с механикой и классическими АКПП.
3. Рост нагрева агрегата из-за увеличения числа вращающихся деталей. По этой причине иногда приходится менять масляный радиатор охлаждения АКПП.
Выбор трансмиссии при поиске нового автомобиля — вопрос непростой и во многом индивидуальный. Но сам факт появления и активное развитие преселективных роботизированных коробок говорит о том, что они уже превращаются в интересную альтернативу как механическим КПП, так и классическим «автоматам».
7DCT KIA Сцепление преселективный робот | Festima.Ru
Может подойти Кислородный датчик Mercedes C-Class W202 93-00, Mercedes M-Class W163 97-05, Mercedes S-Class W140 91-98 DOX-1098 Артикул:01 -013 Запчасть Б/У оригинал Mercedes Benz. Мерседес Бенс (Бенз) — Mercedes-Benz C-Class, W202 — Mercedes-Benz E-Class, W210 — Mercedes-Benz M-Class, W163 — Mercedes-Benz S-Class, C140, V140, W140 — Mercedes-Benz SL-Class, R129 — Mercedes-Benz SLK-Class, R170 Ц, Е, М, С, СЛ, СЛК класс Для двигателей M119, M120, M111E23ML — Audi A3, 8L1 — Audi A4 — Audi A6, 4B2, 4B4, 4B5, 4B6 — Audi A8 — Audi S3, 8L1 — Audi S4 — Audi S6, 4B2, 4B4, 4B5, 4B6 — Audi S8 — BMW 3-Series, E36, E36/2, E36/2C, E36/3, E36/4, E36/5 — BMW 5-Series, E39, E60, E61 — BMW 7-Series, E38, E65, E66 — BMW 8-Series, E31 — BMW X3, E83 — BMW X5, E53 — BMW Z3 — BMW Z4, E85 — BMW Z8, E52 — Hyundai Coupe — Kia Carens — Kia Mentor — Kia Retona — Kia Sephia — Kia Shuma — Kia Spectra — Kia Sportage — Mercedes-Benz C-Class, S202, S202.
078, S202.080, S202.081, S202.082, S202.083, S202.085, S202.086, S202.087, S202.088, S202.089, S202.093, S202.180, S202.182, S202.188, S202.193, S202.194, W202.018, W202.020, W202.022, W202.023, W202.024, W202.025, W202.026, W202.028, W202.029, W202.033, W202.120, W202.121, W202.122, W202.125, W202.128, W202.133, W202.134 — Mercedes-Benz CL-Class, C215 — Mercedes-Benz CLK-Class, A208, A208.435, A208.444, A208.445, A208.447, A208.448, A208.465, A208.470, C208, C208.335, C208.344, C208.345, C208.347, C208.348, C208.365, C208.370, C208.374 — Mercedes-Benz E-Class, S210 — Mercedes-Benz G-Class, W463, W463.200, W463.204, W463.207, W463.220, W463.221, W463.224, W463.225, W463.227, W463.228, W463.300, W463.304, W463.307, W463.320, W463.321, W463.324, W463.325, W463.327, W463.328 — Mercedes-Benz M-Class — Mercedes-Benz S-Class, V220, W220 — Mercedes-Benz SL-Class, R129.058, R129.059, R129.060, R129.061, R129.063, R129.064, R129.066, R129.067, R129.068, R129.070, R129.076 — Mercedes-Benz SLK-Class, R170.
435, R170.444, R170.445, R170.447, R170.449, R170.465, R170.466 — Mercedes-Benz Sprinter, W901, W902, W903, W904 — Mercedes-Benz V-Class, W638, W638.234, W638.244, W638.274, W638.294 — Opel Astra — Opel Corsa — Seat Alhambra, 7V8 — Seat Arosa, 6h2 — Seat Cordoba — Seat Ibiza — Seat Inca — Seat Leon, 1M1, 1M2 — Seat Toledo, 1M1, 1M2 — Skoda Felicia, 6U1, 6U5 — Skoda Octavia, 1U2, 1U5 — Volkswagen Bora, 1J2, 1J6 — Volkswagen Caddy — Volkswagen Golf, 1h2, 1h3, 1H5, 1J1, 1J5 — Volkswagen Lupo, 6E1, 6X1 — Volkswagen Passat, 3B2, 3B5 — Volkswagen Polo, 6K5, 6N1, 6N2, 6V2 — Volkswagen Sharan, 7M8 — Volkswagen Transporter, 7DA, 7DB, 7DC, 7DE, 7DH, 7DJ, 7DK, 7DL, 7DM — Volkswagen Vento, 1h3, 1H5 Оригинальный номер: A 000 540 91 17 A0005409117; А0005409117; А 000 540 91 17 На все запчасти даем гарантию 14 дней Отправляем в регионы любой удобной для вас ТК Возможна доставка по Москве и МО. prospero
Автозапчасти
Chery Tiggo 8 появится у дилеров в марте
Настоящим я выражаю свое согласие ООО «Пауэр Интернэшнл–шины» (ОГРН
1027739435570, ИНН 7703247653) при оформлении Заказа товара/услуги на сайте www.
4tochki.ru в целях
заключения и исполнения договора купли-продажи обрабатывать — собирать,
записывать, систематизировать, накапливать, хранить, уточнять (обновлять,
изменять), извлекать, использовать, передавать (в том числе поручать
обработку другим лицам), обезличивать, блокировать, удалять, уничтожать —
мои персональные данные: фамилию, имя, номера домашнего и мобильного
телефонов, адрес электронной почты.
Также я разрешаю ООО «Пауэр Интернэшнл–шины» направлять мне сообщения информационного характера о товарах и услугах ООО «Пауэр Интернэшнл–шины», а также о партнерах.
Согласие может быть отозвано мной в любой момент путем направления ООО
«Пауэр Интернэшнл–шины» письменного уведомления по адресу: 129337, г.
Москва, ул. Красная Сосна, д.30
Конфиденциальность персональной информации
1. Предоставление информации Клиентом:
1.1. При оформлении Заказ товара/услуги на сайте www.4tochki.ru (далее — «Сайт») Клиент предоставляет следующую информацию:
— Фамилию, Имя, Отчество получателя Заказа товара/услуги;
— адрес электронной почты;
— номер контактного телефона;
— адрес доставки Заказа (по желанию Клиента).
1.2. Предоставляя свои персональные данные, Клиент соглашается на их
обработку (вплоть до отзыва Клиентом своего согласия на обработку его
персональных данных) компанией ООО «Пауэр Интернэшнл–шины» (далее –
«Продавец»), в целях исполнения Продавцом и/или его партнерами своих
обязательств перед Клиентом, продажи товаров и предоставления услуг,
предоставления справочной информации, а также в целях продвижения товаров,
работ и услуг, а также соглашается на получение информационных сообщений.
При обработке персональных данных Клиента Продавец руководствуется
Федеральным законом «О персональных данных» и локальными нормативными
документами.
1.2.1. Если Клиент желает уничтожения его персональных данных в случае, если персональные данные являются неполными, устаревшими, неточными, либо в случае желания Клиента отозвать свое согласие на обработку персональных данных или устранения неправомерных действий ООО «Пауэр Интернэшнл–шины» в отношении его персональных данных, то он должен направить официальный запрос Продавцу по адресу: 129337, г. Москва, ул. Красная Сосна, д.30
1.3. Использование информации предоставленной Клиентом и получаемой Продавцом.
1.
3.1 Продавец использует предоставленные Клиентом данные в целях:
· обработки Заказов Клиента и для выполнения своих обязательств перед Клиентом;
- для осуществления деятельности по продвижению товаров и услуг;
- оценки и анализа работы Сайта;
- определения победителя в акциях, проводимых Продавцом;
· анализа покупательских особенностей Клиента и предоставления персональных рекомендаций;
· информирования клиента об акциях, скидках и специальных предложениях посредством электронных и СМС-рассылок.
1.
3.2. Продавец вправе направлять Клиенту сообщения информационного
характера. Информационными сообщениями являются направляемые на адрес
электронной почты, указанный при Заказе на Сайте, а также посредством
смс-сообщений и/или push-уведомлений и через Службу по работе с клиентами
на номер телефона, указанный при оформлении Заказа, о состоянии Заказа,
товарах в корзине Клиента.
2. Предоставление и передача информации, полученной Продавцом:
2.1. Продавец обязуется не передавать полученную от Клиента информацию
третьим лицам. Не считается нарушением предоставление Продавцом информации
агентам и третьим лицам, действующим на основании договора с Продавцом, для
исполнения обязательств перед Клиентом и только в рамках договоров.
Не
считается нарушением настоящего пункта передача Продавцом третьим лицам
данных о Клиенте в обезличенной форме в целях оценки и анализа работы
Сайта, анализа покупательских особенностей Клиента и предоставления
персональных рекомендаций.
2.2. Не считается нарушением обязательств передача информации в соответствии с обоснованными и применимыми требованиями законодательства Российской Федерации.
2.3. Продавец получает информацию об ip-адресе посетителя Сайта www.4tochki.ru и сведения о том, по ссылке с какого интернет-сайта посетитель пришел. Данная информация не используется для установления личности посетителя.
2.4. Продавец не несет ответственности за сведения, предоставленные
Клиентом на Сайте в общедоступной форме.
2.5. Продавец при обработке персональных данных принимает необходимые и достаточные организационные и технические меры для защиты персональных данных от неправомерного доступа к ним, а также от иных неправомерных действий в отношении персональных данных.
что лучше для кроссовера Kia Seltos? Автомобили статья на JcNews.ru
Вечный вопрос для тех, кто ищет машину с двумя педалями — какая коробка лучше? Классический автомат? Вроде надежный, однако повышает расход топлива и крадет динамику. Робот и вариатор в этом смысле лучше, но все говорят: они ломаются!
Разобраться поможет Kia Seltos, в модельной линейке которого есть версии со всеми типами автоматических трансмиссий. С базовым атмосферным двигателем 1.6 (121 л.с.) сочетается классический 6-ступенчатый автомат. С 2-литровым 150‑сильным стыкуется корейский вариатор IVT.
А с самым мощным 1600‑кубовым турбомотором в 177 сил работает преселективный робот 7DCT. Каждая из этих версий доступна с полным приводом.
Загородный режим
Сначала асфальт — замеры времени разгона до 100 км/ч, эластичности и расхода топлива. Здесь важны трансмиссионные потери, которые в автоматической коробке с гидротрансформатором максимальны. Наши замеры это подтвердили: Seltos 1.6 с автоматом и полным приводом в спринте до 100 км/ч не может выехать из 14 секунд. Хотя тандем базового мотора и автоматической шестиступки слаженный. Задумчивость автомата гармонирует с неторопливым 121‑сильным атмосферником. Разве что на узком загородном шоссе напрягаешься: каждый обгон надо планировать за неделю в Google-календаре. Kia с автоматом не только самый медленный, но и самый голодный. В смешанном режиме потребляет больше девяти литров на сотню.
Тандем 1,6‑литрового атмосферника и автомата слаженный, но медленный. Коробка задумчива и лишь подчеркивает слабые возможности мотора.
С этими агрегатами Seltos расходует больше всего топлива. Дуэт двухлитрового мотора и вариатора оказался практически идеальным на асфальте. Прекрасная динамика, живые отклики на педаль и самый низкий расход топлива. 177‑сильный Kia Seltos с роботом ожидаемо самый динамичный и легко выезжает из 10 секунд в спринте до 100 км/ч. Но в пробках коробка склонна к подергиваниям и резкому замыканию сцепления.
Турбированный Seltos с роботом экономичнее: в аналогичных условиях потребляет в среднем 7,9 л/100 км. Вот только спеться мотору и коробке что-то мешает. В городском трафике робот частенько будто не может определиться с передачей. Сцепления схватываются жестко, и машина движется рывками. Зато динамика — песня! Девять с половиной секунд в разгоне до 100 км/ч, и расторопные переключения «вниз» на обгонах.
Базового мотора 1.6 Gamma хватает для спокойной езды, но прыти от него не ждите — особенно в варианте с полным приводом. Двухлитровый 150‑сильный двигатель серии Nu — оптимальный для Селтоса.
Как по динамике, так и по экономичности. Турбомотор 1.6 заметно мощнее, однако гигантского выигрыша в динамике относительно атмосферной версии 2.0 не дает.
Seltos 2.0 с вариатором тоже не промах. Он проигрывает самой мощной версии в спурте до «сотни» менее секунды. И, естественно, легко уезжает от Селтоса 1.6 с автоматом. Думаете, дело в более мощном моторе и коробка тут не причем? Да, но вспомните недавний сравнительный тест с участием Селтоса (ЗР № 4, 2020). Тогда он «привез» соразмерной Крете с аналогичным мотором 2.0, но с обычной гидромеханикой, полторы секунды. Так что дело не только в моторе, но и в вариаторе, который имеет широкий силовой диапазон и точнее подбирает передаточные отношения, не допуская пауз. А еще вариаторный Seltos оказался самым экономичным — 7,7 л/100 км.
А что будет вне ровных дорог?
Классическая гидромеханика с шестью ступенями не блещет скоростью переключений. Зато не боится пробуксовок и зарекомендовала себя как вполне надежная.
Вариатор с семью квазиступенями отличается моментальной сменой передаточного отношения. Однако на скользкой дороге или в грязи будьте осторожны — пробуксовок он не любит. Семиступенчатый преселектив DCT оперативно меняет передачи, но с манерами в ползущем режиме надо работать — машина дергается в пробках.
Городские препятствия
Для начала пробую заехать на бордюр под углом 90 градусов.
При заезде на бордюр Seltos с роботом капризничает: начинаются вибрации, а через какое-то время появляется запах палёного сцепления. При заезде задом только машина с вариатором не смогла взять барьер. Когда передние колеса уперлись в препятствие, Seltos просто встал. С парковкой впритык к тротуару надо быть аккуратным — бампер почти касается стандартного бордюра.
Роботизированный Seltos спокойно вползает на него внатяг передом. Если задним ходом, то машина легко запрыгивает задней осью, после чего упирается передними колесами. Добавляю газу — и Kia, немного подумав, залезает на бордюр.
Дело сделано, но процесс сопровождают такие вибрации и рывки, будто неопытный водитель рано бросил педаль сцепления. Предупреждения о перегреве нет, однако запах паленого сцепления проникает в салон. Тревожный звоночек! Выходит, срок службы фрикционных муфт можно сократить, даже не зная об этом. Кстати, в отличие от автомата и вариатора, датчик температуры у робота стоит именно в блоке сцеплений.
Seltos с вариатором даже передом заезжает на ступеньку с трудом. Электроника бережет вариатор и не дает мотору раскручиваться, когда колеса упираются в препятствие. А задним ходом он вообще не взял бордюр внатяг! Двигатель завис на 2500 об/мин — и крутящего момента оказалось мало, чтобы заехать.
Seltos с автоматом взял барьер играючи в обоих направлениях.
Только Seltos с автоматом не испытал никаких проблем при заезде на бордюр.
Бездорожье
Теперь пробуем штурмовать крутой грунтовый подъем с уклоном около 30%. Останавливаемся на середине и трогаемся в гору.
У любого Селтоса можно отключить как противобуксовочную систему, так и систему стабилизации. Хотя на машинах с вариатором электроника всё равно продолжает ограничивать обороты. Вне зависимости от двигателя и коробки, у всех полноприводных Селтосов есть блокировка межосевой муфты, которая работает до 40 км/ч.
Первым идет Seltos с роботом. После остановки и отпускания педали тормоза Seltos скатывается назад. Бью по тормозам, жму на газ — поползли вверх. А где же система удержания на склоне? Попробовал пологую горку — работает. Но на крутом уклоне ее производительности уже не хватает, а коробка размыкает сцепления. Опасно!
С вариатором ситуация получше. Откатившись на полметра, Seltos все же замирает без моего участия. Но там, где за счет моментного мотора роботизированный Селтос шел вверх, вариаторный пасует. Электроника бережет агрегат и не дает сильно буксовать. Что делать? Только скатываться назад и брать подъем с разгона! Или искать объезд.
Слабенький Seltos с автоматом и тут выступил лучше всех.
На остановке на середине подъема он практически не откатился назад, а сложный участок преодолел так же легко, как машина с роботом. Буксовать можно смело — для коробки это тоже не сахар, но не так смертельно, как для вариатора и робота.
Машина с обычным автоматом оказалась лучшей на бездорожье, несмотря на дефицит тяги. Коробка позволяет буксовать, не боясь перегрева. Вариатору чуть сложнее трогаться в гору. А если начнете чиркать днищем о грунт, будут сложности.
А если застрять?
На закуску — трясина. Поднимая фонтаны грязи, турбо-Seltos уверенно пробирался вперед, пока на панели не зажглась шестеренка. Перегрев! Я ждал подобного от вариатора, но никак не от робота. Хотя тяга при этом никак не изменилась, а на то, чтобы коробка перестала считать себя слишком горячей, ушло меньше минуты: лампочка погасла.
Турбированный Seltos благодаря хорошей отдаче дает буксовать, что помогает пройти раскисший участок. Даже если отключить все «ошейники», электроника продолжает ограничивать обороты, чтобы сберечь вариатор.
Как и в случае с бездорожьем, горка легче всего дается машине с автоматом — ни откатов назад, ни ограничений в пробуксовке.
Долго буксовать не получится, через двадцать секунд пробуксовки зажглась неприятная пиктограмма — перегрев робота.
Памятуя об электронике, за руль машины с вариатором сажусь с опаской. И правда: электронный разум не позволяет буксовать даже после того, как отключил противобуксовочную систему. В итоге скользкий участок приходится брать в несколько попыток. К тому же страшно повредить маслопровод, после чего вариатор не спасет уже ничего.
Обошлось без перегрева, но в прошлом тесте в похожих условиях вариатор ушел в сервисный режим. Это означает, что пока «мозги» не перезагрузятся, обороты мотора будут сильно ограничены, а отзывчивость педали акселератора упадет до состояния «дедушка на Москвиче».
Что лучше? Застрять на вариаторе в сервисном режиме или все же выбраться из грязи на перегретом роботе, сократив его ресурс? Лучше поехать на Селтосе 1.
6 с автоматом, который проходит грязевую ванну без перегрева и нервотрепки.
Выводы экспертов
Если съезжать с асфальта вы планируете нечасто, то не будем отговаривать от машины с вариатором. Особенно в случае Селтоса, когда клиноцепной агрегат прекрасно ладит с двигателем и экономит топливо. Преодолеть легкое бездорожье он тоже сможет, но лучше не буксовать, а стараться преодолевать сложное место ходом. Убить вариатор не даст сервисный режим: это еще не перегрев, а лишь защита от перегрева — машина сама себя бережет. И положите в багажник надежный трос!
А вот если нагружать трансмиссию придется по полной, выбирайте Seltos с базовым мотором 1.6 и автоматом. Он еще и самый дешевый (ценник пляшет в диапазоне от 1,3 до 1,6 миллиона). Но готовьтесь к вялой динамике и большому расходу.
Весомых аргументов в пользу мощной турбированной версии с роботом я так и не нашел. Наддув не дает заметного выигрыша в динамике на фоне двухлитровой машины. А вне асфальта выглядит не так уверенно, как автоматический Seltos.
Двухмиллионный прайс делает «контрольный выстрел в голову».
Универсальное распознавание и позиционирование угловых сварных швов для роботизированной сварки с использованием структурированного света
Сварка — широко используемый метод соединения, поскольку это экономичный материал и высокая адаптируемость к различным геометрическим формам. Для сварочных узлов, не требующих высокой жесткости, обычно используется угловая сварка из-за ее экономичности и эффективности. Интеллектуальная сварка с использованием роботов стала популярной, потому что свет дуги и дым, образующиеся во время процесса сварки, вредны для человека.Распознавание и позиционирование сварных швов, как основа интеллектуальной сварки на основе роботов, изучались в течение последних нескольких десятилетий. При изучении позиционирования углового сварного шва на основе структурированного светового зрения обычно используется метод позиционирования сварного шва путем выделения центральной линии и характерной точки полосы структурированного света. Однако иногда центральная линия располагается неточно при сильных помехах, таких как сильно отражающий материал, свет дуги и брызги, что приводит к неправильному расположению сварного шва.Чтобы устранить этот недостаток, в данном исследовании предлагается универсальный метод распознавания и позиционирования угловых сварных швов с использованием структурированного света. Во-первых, вероятность сварки («правдоподобие» происходит из выводимой статистики и является синонимом «вероятности») вычисляется с использованием разработанного ядра свертки. Во-вторых, кандидаты угловых сварных швов предварительно выбираются с использованием эффективного алгоритма подавления без максимума. Наконец, кандидаты повторно исследуются на основе местных структурных особенностей, и распознаются истинные угловые сварные швы.К основным нововведениям предлагаемого метода относятся: (1) Впервые предлагается идея использования расчета вероятности сварки, предварительного выбора и повторной проверки для позиционирования углового сварного шва, который может учитывать как ложные срабатывания, так и ложноотрицательные результаты. (2) Предлагаемый метод использует свертку, не максимальное подавление и локальный элемент для позиционирования углового сварного шва, минуя этап вычисления средней линии структурированного света, тем самым уменьшая влияние дугового света и сильного отражения.Предлагаемый метод надежен, универсален и точен. Более того, как демонстрируют следующие показатели производительности: как ложные срабатывания, так и ложноотрицания равны 0 для сборок из нормальной стали, ржавой, сильно отражающей и дуговой сварки с использованием света и брызг, а ложные срабатывания равны 0, а ложноотрицательные — 14,6. % для сварочных узлов под многолинейным структурированным светом. Кроме того, среднее и максимальное отклонения в тесте точности составляют 0,1 мм и 0,52 мм.
автоматическая загрузка операционного режима, управляемого драйвером
Матч FIRST Tech Challenge состоит из 30-секундного автономного периода, за которым следует 2-минутный период, контролируемый водителем (т.е., телеуправляемый или телеоп) период. Раньше командам приходилось вручную выбирать режим телеоперации после завершения автономной части матча.
Командытеперь могут предварительно выбрать свой дистанционный операционный режим, и водительская станция автоматически загрузит этот операционный режим, как только их автономная работа будет завершена. Эта функция может помочь команде избежать неправильного выбора операционного режима во время матча.
Чтобы использовать эту функцию, убедитесь, что вы используете версию 6.1 или выше программного обеспечения FTC (контроллер робота и станция водителя).
Выберите автономную программу для использования во время матча. Кнопка предварительного выбора появится в нижнем левом углу экрана. Он будет полупрозрачным, и рядом с ним не будет текста, что означает, что функция неактивна.
Кнопка предварительного выбора появится после выбора автономного рабочего режима.
Обратите внимание, что для того, чтобы кнопка предварительного выбора была видимой, выбранный операционный режим должен быть обозначен как автономный операционный режим либо с помощью аннотации @Autonomous , если она написана с использованием Java, либо путем выбора опции Autonomous в редактор блоков.Если вы не видите кнопку предварительного выбора, убедитесь, что текущий выбранный операционный режим был назначен автономным.
Выбранный операционный режим должен быть обозначен как автономный, чтобы кнопка предварительного выбора была видна.
Чтобы активировать его, просто нажмите кнопку (полупрозрачную) и выберите рабочий режим. После этого кнопка станет полностью непрозрачной, и рядом с ней появится название предварительно выбранного операционного режима. Это означает, что функция активна.
Выберите управляемый драйвером операционный режим для автоматической загрузки.
Если вы затем захотите отключить его, просто нажмите и удерживайте кнопку предварительного выбора. Он снова станет полупрозрачным, а текст рядом с ним исчезнет.
После завершения автономной программы водительская станция меняет стоящий в очереди OpMode на программу TeleOp, которая была предварительно выбрана перед запуском автономной работы. Автоматический предварительный выбор будет прерван, если пользователь нажмет кнопку «Стоп» (либо кнопку основного останова, либо кнопки остановки инициализации). Он будет переходить только в том случае, если OpMode либо самовыпускается, либо завершается таймером 30 с.Группы водителей должны по-прежнему нажимать кнопку «Инициализировать» и запускать операционный режим вручную из соображений безопасности.
Если вы не хотите, чтобы вам приходилось вручную включать и настраивать функцию предварительного выбора каждый раз, когда вы хотите запустить автономную программу, вы можете отредактировать аннотацию OpMode, включив в нее preselectTeleOp = "My TeleOp Name" . Затем Driver Station автоматически активирует функцию предварительного выбора и настроит ее для предварительного выбора режима OpMode, указанного в аннотации.
@Autonomous (name = "Blue Alliance Auto", group = "Pushbot", preselectTeleOp = "BlueAllianceTeleOp")
Используйте параметр preselectTeleOp, чтобы указать предварительно выбранный операционный режим.
Пользователи блоков также могут использовать эту функцию через новое раскрывающееся меню в редакторе программ блоков.
Вы можете предварительно выбрать режим дистанционного управления с помощью редактора блоков.
Обратите внимание, что в меню «Настройки» приложения FTC Driver Station есть параметр «Автоматическая очередь OpMode». Если эта опция включена, то Driver Station автоматически загрузит предварительно выбранный дистанционный режим автономного рабочего режима, как указано в параметре preselectTeleOp .Если этот параметр отключен, Driver Station не будет автоматически загружать предварительно выбранный режим телеоперации. Если опция «Автоматическая очередь в оперативном режиме» отключена, команда все равно может выбрать удаленный операционный режим, используя кнопку предварительного выбора на основном действии станции водителя.
Если включена опция OopMode Auto Queue, Driver Station автоматически загрузит операционный режим preselectTeleOp.
Планирование движения и управление отслеживанием четырехколесного мобильного робота с независимым приводом и несколькими режимами маневрирования
Тивари К., Сяо Х, Малик А. и др. Единая структура для оценки рабочего диапазона мобильных роботов, работающих на одном разряде, чтобы избежать полной иммобилизации. Мехатроника, 2019, 57: 173–187
Статья. Google ученый
Zhang X, Xie Y, Jiang L, et al. Отказоустойчивое динамическое управление четырехколесным мобильным роботом с резервным приводом. Доступ IEEE: практические инновации, открытые решения, 2019, 7: 157909–157921
Статья Google ученый
Теракава Т., Комори М., Мацуда К. и др. Новый всенаправленный мобильный робот с колесами, соединенными пассивными скользящими шарнирами. IEEE / ASME Transactions on Mechatronics, 2018, 23 (4): 1716–1727
Статья Google ученый
Лю В., Ци Х, Лю Х и др. Оценка рекуперативного торможения на основе управления одной педалью для электромобилей. Границы машиностроения, 2020, 15 (1): 166–179
Статья Google ученый
Дай П., Тагиа Дж., Лам С. и др. Интеграция рулевого управления на основе скользящего режима и управления движущей силой на основе PSO для автомобиля 4WS4WD. Автономные роботы, 2018, 42 (3): 553–568
Статья. Google ученый
Jiang L, Wang S, Xie Y, et al. Непрерывное прямое управление моментом рыскания четырехколесного автономного мобильного робота. IEEE Access: практические инновации, открытые решения, 2020, 8: 174654–174666
Статья Google ученый
Xie Y, Zhang X, Meng W. и др. Управление спаренным скользящим режимом всенаправленного мобильного робота с переменными режимами. В: Материалы международной конференции IEEE / ASME 2020 по продвинутой интеллектуальной мехатронике. Бостон: IEEE, 2020, 1792–1797
Google ученый
Ni J, Hu J, Xiang C. Надежное управление в режиме рулевого управления по диагонали и в режиме управления на UGV с функцией X-by-Wire. IEEE / ASME Transactions on Mechatronics, 2019, 24 (2): 572–584
Статья Google ученый
Мэн Дж., Ван С., Ли Дж. И др. Компенсация ошибок итеративного обучения при автономной парковке мобильного манипулятора в суровых производственных условиях. Робототехника и компьютерно-интегрированное производство, 2021, 68: 102077
Статья Google ученый
Xie Y, Zhang X, Meng W, et al. Совместное управление скользящим режимом дробного порядка и преодоление препятствий четырехколесного управляемого мобильного робота. ISA Transactions, 2021, 108: 282–294
Статья Google ученый
Каррай А., Нья М., Феки М. и др. Интеллектуальная навигация мобильного манипулятора с использованием гибридного адаптивно-нечеткого контроллера. Компьютеры и электротехника, 2016, 56: 773–783
Статья Google ученый
Ли К, Гао Ф, Ли С. Э и др. Устойчивое взаимодействие связанных транспортных систем с топологиями взаимодействия, ограниченными собственными значениями, в условиях неопределенной динамики. Границы машиностроения, 2018, 13 (3): 354–367
Статья Google ученый
Саиди Х., Ван Й. Включение анализа доверия и уверенности в себе в руководство и контроль (полу) автономных мобильных роботизированных систем. Письма IEEE Robotics and Automation Letters, 2019, 4 (2): 239–246
Статья Google ученый
Пархи Д. Р., Моханти П. К. Адаптивный нейронечеткий контроллер на основе IWO для навигации мобильных роботов в загроможденной среде. Международный журнал передовых производственных технологий, 2016, 83 (9–12): 1607–1625
Статья Google ученый
Fu B, Chen L, Zhou Y и др. Улучшенный алгоритм A * для планирования пути промышленного робота с высокой вероятностью успеха и небольшой длиной. Робототехника и автономные системы, 2018, 106: 26–37
Статья. Google ученый
Ван Х., Хуанг Й., Хаджепур А. и др. Уменьшение аварийности при планировании движения для автономных транспортных средств. IEEE Transactions по интеллектуальным транспортным системам, 2019, 20 (9): 3313–3323
Статья Google ученый
Лай С., Лан М., Чен Б. М. Планирование локального движения с прогнозированием модели с примитивами, ограниченными граничным состоянием. Письма IEEE Robotics and Automation Letters, 2019, 4 (4): 3577–3584
Статья Google ученый
Рёсманн Ч., Хоффманн Ф., Бертрам Т. Планирование нескольких траекторий роботов в различных топологиях. В: Материалы Европейской конференции по мобильным роботам. Линкольн: IEEE, 2015, 15589691
Google ученый
Rösmann C, Hoffmann F, Bertram T. Интегрированное онлайн-планирование и оптимизация траектории в различных топологиях. Робототехника и автономные системы, 2017, 88: 142–153
Статья. Google ученый
Chen L, Shan Y, Tian W и др. Быстрый и эффективный планировщик на основе двойного дерева RRT * на основе выборки, применяемый в мобильных робототехнических системах. IEEE / ASME Transactions on Mechatronics, 2018, 23 (6): 2568–2578
Статья Google ученый
Джеонг И. Б., Ли С. Дж., Ким Дж. Х. Quick-RRT *: Реализация RRT * на основе треугольного неравенства с улучшенным начальным решением и скоростью сходимости. Экспертные системы с приложениями, 2019, 123: 82–90
Статья Google ученый
Li Y, Cui R, Li Z, et al. Аппроксимация нейронной сети на основе почти оптимального планирования движения с кинодинамическими ограничениями с использованием RRT. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65 (11): 8718–8729
Статья Google ученый
Чукан И. А., Кавраки Л. Э. Планировщик деревьев на основе выборки для систем со сложной динамикой. IEEE Transactions on Robotics, 2012, 28 (1): 116–131
Статья Google ученый
Cano J, Yang Y, Bodin B. Автоматическая настройка параметров алгоритмов планирования движения. В: Материалы Международной конференции IEEE / RSJ 2018 по интеллектуальным роботам и системам. Мадрид: IEEE, 2018, 18372776
Google ученый
Плаку Э, Плаку Э, Симари П. Планирование движения для мобильных роботов с учетом зазора с дифференциальными ограничениями. Robotica, 2018, 36 (7): 971–993
Статья. Google ученый
Li X, Sun Z, Cao D, et al. Разработка новой интегрированной системы планирования локальной траектории и управления отслеживанием для автономных наземных транспортных средств. Механические системы и обработка сигналов, 2017, 87: 118–137
Статья Google ученый
Cychowski M, Szabat K, Orlowska-Kowalska T. Управление приводной системой с механической упругостью с прогнозированием на основе модели. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2009, 56 (6): 1963–1973
Статья Google ученый
Chen Y, Li Z, Kong H, et al. Модельное прогнозирующее управление отслеживанием неголономных мобильных роботов со связанными входными ограничениями и неизвестной динамикой. IEEE Transactions по промышленной информатике, 2019, 15 (6): 3196–3205
Статья Google ученый
Насименто Т. П., Дореа С. Э., Гонсалвес Л. М. Прогностическое управление нелинейной моделью для отслеживания траектории неголономных мобильных роботов: модифицированный подход. Международный журнал передовых робототехнических систем, 2018, 15 (1): 1–14
Статья Google ученый
Pčolka M, áčeková E, Čelikovský S, et al. Навстречу умному автомобилю: гибридный нелинейный прогнозирующий контроллер с адаптивным горизонтом. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2018, 26 (6): 1970–1981
Статья Google ученый
Саид С. Х., М’Сахли Ф., Мимуни М. Ф. и др. Контроллер с предсказанием обратной связи по выходу на основе адаптивного наблюдателя с высоким коэффициентом усиления для асинхронных двигателей. Компьютеры и электротехника, 2013, 39 (2): 151–163
Статья. Google ученый
Гриффит Д. У., Биглер Л. Т., Патвардхан С. С. Робастно стабильное адаптивное управление прогнозированием нелинейной модели горизонта. Journal of Process Control, 2018, 70: 109–122
Статья Google ученый
Ляо Дж., Чен З., Яо Б. Скоординированное управление на основе моделей четырехколесным автономным управляемым мобильным роботом с бортовым поворотом с взаимодействием колес с землей и динамикой колес. IEEE Transactions по промышленной информатике, 2019, 15 (3): 1742–1752
Статья Google ученый
Чжан Х., Ян С. Планирование плавной траектории и скорости при трехмерных ограничениях траектории для автомобилей, подобных автомобилю. Робототехника и автономные системы, 2018, 107: 87–99
Статья. Google ученый
Li Z, Deng J, Lu R и др. Управление слежением за траекторией мобильных роботизированных систем с использованием нейродинамического подхода к прогнозированию оптимизированной модели. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике. Системы, 2016, 46 (6): 740–749
Статья Google ученый
Кантарос Ю., Завланос М. М. Синтез оптимального управления на основе выборки для мультироботных систем при глобальных временных задачах. IEEE Transactions on Automatic Control, 2019, 64 (5): 1916–1931
MathSciNet Статья Google ученый
Zhang Y, Ge S., Lee T. Подход к единой динамической системе, основанной на квадратичном программировании, для оптимизации совместного крутящего момента избыточных манипуляторов с физическими ограничениями. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике. Системы, 2004, 34 (5): 2126–2132
Статья Google ученый
Yu X, Zhao Y, Wang C, et al. Планирование траектории для роботов-манипуляторов с учетом кинематических ограничений с использованием подхода вероятностной дорожной карты.Журнал динамических систем, измерения и управления, 2017, 139 (2): 021001
Статья Google ученый
Sucan I A, Moll M, Kavraki L E. Библиотека планирования открытого движения. Журнал IEEE Robotics & Automation Magazine, 2012, 19 (4): 72–82
Статья Google ученый
Роботы и люди вместе создают гибридную архитектуру будущего
Вычислительные технологии делают процессы строительства и здания более разумными и экологичными, но это не означает, что роботы и 3D-принтеры сделают весь город будущего.По словам др. Сина Мостафави, гибридные конструкции более вероятны. «Возможно, производитель автомобилей поможет нам построить дом будущего».
Зачем нам все еще проектировать строительные конструкции со сплошными балками, соединенными вместе, когда 3D-принтер или робот может сделать их как одну открытую пористую конструкцию? Это стоит меньше материала и позволяет использовать более богатый язык дизайна. «Компьютерные технологии позволяют нам проектировать и производить сложные геометрические конструкции, которые легче и работают лучше, чем традиционные конструкции», — говорит Мостафави, имеющий большой опыт в этой области.«3D-принтеры и роботы могут добавлять или удалять материал именно там, где это необходимо». Снижение веса на 20–30% также снижает воздействие на окружающую среду, особенно когда речь идет о таком материале, как бетон.
В своем докторском исследовании Мостафави задается вопросом, в какой степени новые цифровые технологии изменят архитектуру. Ответ: параметрическое программное обеспечение и компьютерные технологии открывают путь к совершенно новому языку дизайна. В этом отношении важным аспектом является пористость, равно как и гибридность и сборка.
Здания состоят из ряда подсистем, которые неизбежно состоят из различных материалов. Поэтому маловероятно использование только одного типа производственной техники. Иногда проектирование с компьютерным управлением лучше всего выполнять на 3D-принтере или манипуляторе, в следующий раз на фрезерном станке с ЧПУ или с помощью «горячей резки» — вырезания формы из пены с помощью горячей проволоки. «Архитектура — это гибридное явление, которое требует гибридных технологий», — говорит Мостафави. «Комбинация методов, которые мы используем для реализации дизайна, неизбежно приводит к мульти-материальности.
По его словам, вероятность того, что однажды 3D-принтер для бетона самостоятельно построит целые здания, мала. Создание архитектуры отличается от изготовления стула или автомобиля хотя бы потому, что конечный результат обычно больше, чем производственное пространство. Поэтому он ожидает, что всегда будет производиться сборка сборных элементов или элементов, изготавливаемых по индивидуальному заказу. Однако человеческие руки будут все чаще получать помощь от роботизированных рук, которые оснащены инструментами и интерфейсами виртуальной и дополненной реальности.Потому что они отлично подходят для размещения элементов с индивидуальной печатью или фрезерованием.
Архитектура роботов
Используемые сейчас роботы-манипуляторы в основном из автомобильной промышленности.Мостафави ожидает, что в ближайшее время появятся специализированные архитектурные роботы. Основные работы, такие как бетонные конструкции, будут оставлены для тяжелых. Маленькие автономные машины или дроны могут выполнять более изысканную работу, а также работать с более мягкими материалами, такими как пробка или силикон.
Нужны ли архитекторы в мире, который все больше проектируется и создается с помощью компьютерных технологий? «Да, потому что архитектор является автором всей производственной цепочки», — говорит Мостафави.«Роль архитекторов в будущем расширится намного больше, чем в настоящее время, когда они в основном выступают в качестве создателей чертежей».
Означает ли это, что подрядчик становится лишним? Он тоже не ожидает. «Но все партнеры в процессе строительства могут ожидать пересмотра своей роли. По мере того, как технологии проектирования и производства становятся все более интегрированными, им придется более тесно взаимодействовать друг с другом ».
Совместные проекты архитекторов и производителей автомобилей, например Audi, больше не являются исключением.Производители элементов интерьера, таких как лампы и стулья, также все чаще стремятся к сотрудничеству с архитекторами. Мостафави: «Будущее междисциплинарно. Вместе мы должны найти свой путь в новом мире дизайна и производства, который открывается для нас ».
Мы лучше работаем, когда за нами наблюдает раздражительный робот
Если говорить об исследовании, недавно опубликованном в журнале Science Robotics, мы должны беспокоиться не только о машинах, крадущих наши рабочие места.Это гуманоидные микроменеджеры, наблюдающие за каждым нашим движением, как синтетический Билл Ламберг.
Исследователи из Университета Клермон Овернь обнаружили, что работа под присмотром сварливого робота делает нас лучшими сотрудниками, даже если рост робота составляет всего 1 метр (3,3 фута).
Команда набрала 58 студентов для участия в эксперименте, попросив их пройти тест под названием Stroop Task. Этот тест часто используется для измерения внимания и требует, чтобы участники называли цвет слова, а не само слово.Итак, если слово синий отображается красным пигментом, правильным ответом будет «красный». Чем быстрее ответ, тем лучше результат.
Но была загвоздка. Студентов попросили повторить тест. Только на этот раз им пришлось пройти 60 процентов теста в присутствии гуманоидного робота по имени Мекканоид, который стоял всего в 1,5 метрах (5 футах) от них.
Насколько хорошо вы отделяете слово от цвета? Youtube screenshotПеред вторым тестом ученики имели возможность «познакомиться» со своим супервайзером-роботом, задав ему несколько заранее выбранных вопросов.В зависимости от настроек робот отвечал дружелюбно или антисоциально.
Возьмите в качестве примера вопрос «Если бы вы завели друга, что бы вы хотели, чтобы они узнали?». Робот может сказать: «Он мне уже очень нравится». (Хороший робот). В качестве альтернативы, он может возразить «Что мне скучно». (Плохой робот.) Когда Meccanoid был в приятной обстановке, он рассказывал анекдоты. В сварливом режиме он делал язвительные комментарии вроде «Мне нравится заниматься анализом и оценкой программ, но вы этого не понимаете» или откровенно грубо с заявлениями типа «Я не ценю дружбу».
Оказалось, что «личность» Meccanoid оказала большое влияние на успеваемость студентов, когда они завершили второй тест. Те, кто встречался с добродушным роботом, закончили за время, аналогичное первому испытанию. Однако те, кто разговаривал с вспыльчивым роботом, закончили гораздо быстрее.
«Когда мы проводили эксперимент, мы увидели, как робот может эмоционально повлиять на человека», — сказал Wired Николя Спатола, ведущий автор и психолог из Университета Клермон Овернь во Франции.
«Поскольку робот плохой, вы будете более внимательно следить за его поведением и перемещениями, потому что он более непредсказуем».
Стоит отметить, что это было небольшое исследование. Более того, хотя роботизированный контроль, по-видимому, улучшает работу добровольцев на тесте Струпа, это улучшение не может распространяться на все области, связанные с работой.
Кроме того, не только угрюмые роботы могут повлиять на нашу работу. Исследователи замечают подобное явление, когда за нами наблюдает другой человек — по крайней мере, у Meccanoid есть выключатель.
После падения | The Economist
ЯРКИЙ красный робот, растянувшись на пороге, казалось, не мог идти дальше. Chimp, построенный Национальным центром робототехники (NREC) Университета Карнеги-Меллона, успешно проехал на автомобиле по короткой простой слаломной трассе. Он вылез из машины, хотя и не без труда, подошел к двери и открыл ее. Но после того, как шимпанзе двинулись в дверь, он внезапно остановился; с большой инерцией (он весит 200 кг) и его центром тяжести, расположенным слишком далеко вперед, что привело к его опрокидыванию.
Падал не первым. DARPA Robotic Challenge (DRC) представлял собой трехлетнее соревнование, в котором исследовательские группы из ряда стран пытались заставить роботов делать то, что может потребоваться после катастрофы, подобной той, что произошла на японской атомной электростанции Фукусима в 2011 году. 5 и 6 июня в Помоне, штат Калифорния, роботы падали во все стороны. Они пали ниц. Они упали на спину. Они падали, как малыши, складывались, как дешевые костюмы, падали, как тонны кирпичей.Были вмятины, поломки, спазмы и даже кровотечения (или, по крайней мере, катастрофическая потеря гидравлических жидкостей). Чего не было, так это того, чтобы снова подняться. За исключением Шимпанзе (на фото ниже).
Шимпанзе на рулонеКоманда NREC, управляющая Шимпанзе, не имела конкретных планов относительно положения, в котором оказался робот. Более того, высунув голову в дверной проем, Шимпанзе вошел в ту часть курса DRC, где происходит связь между роботами и их контроллеры были намеренно ухудшены, чтобы повысить потребность робота в автономном функционировании.Но программирование Шимпанзе предоставило в его распоряжение различные способы изворачивания, и в конечном итоге ему удалось вытянуться в положение, в котором он знал, как встать на ноги. Наблюдающая толпа обезумела.
Несмотря на это, Шимпанзе не выиграл финал. Эта честь досталась Hubo, меньшему роботу, разработанному Корейским передовым институтом науки и технологий (KAIST), который соответственно отобрал приз в размере 2 млн долларов за первое место у DARPA, технологической теплицы под управлением Пентагона, которая придумала DRC.Конкурс был способом DARPA продвигать разработку роботов, способных работать в среде, предназначенной для людей, но слишком опасной для них — отсюда требование, чтобы они водили автомобили, открывали двери, использовали электроинструменты, подключали и отключали электрические кабели, поднимались по лестнице. и так далее, все под наблюдением человека, но не всегда или не обязательно под его непосредственным контролем.
Звучит несложно. Но роботы глупы; те, кто не запрограммирован на выполнение конкретных задач, тоже, как правило, неуклюжи, а иногда и извращенцы.Неисправности машин странно и трогательно трогают зрителей, как в Помоне; они глубоко разочаровывают своих дизайнеров. Когда DRC начинался в 2012 году, не было машин, способных выполнять все предполагаемые задачи, не говоря уже о том, чтобы выполнять их одну за другой. Одним из показателей успеха программы является то, что к ее концу трем участникам удалось выполнить последнюю последовательность задач менее чем за час: Hubo, Running Man (на фото выше в менее успешной попытке, робот, управляемый Институтом человеческого и машинного познания. — IHMC — во Флориде) и Chimp — который, заняв третье место, ушел с чеком на 500 000 долларов.
Вернее, откатил. Хотя у Шимпанзе четыре конечности, как почти у всех роботов, записавшихся в финал, в отличие от большинства других он не ходит. Вместо этого он использует гусеницы на предплечьях и лапах. Он может перемещаться в вертикальном положении, оставляя две верхние конечности свободными для таких вещей, как скручивание клапанов или прорезание отверстий в стенах, в то время как нижние конечности управляют движением — поза, которая действительно может выглядеть смутно обезьяньей. Когда ему нужно перебраться через пересеченную местность, он может присесть на четвереньки, что делает его более похожим на черепаху.Эта универсальность оказалась весьма полезной.
Хубо делает поворотПобедитель, Хубо, является более традиционным гуманоидом и может довольно хорошо ходить. Но когда дело доходит до мобильности, ему тоже доступны нечеловеческие возможности; колеса в ступнях и коленях позволяют ему перемещаться, подогнув под себя ноги, обеспечивая более быструю и стабильную альтернативу ходьбе. На самом деле, неслучайно двое из трех победителей использовали несколько способов передвижения. Из 23 роботов, участвовавших в испытаниях, 18 шли от пункта А к пункту Б, а шесть обладали способностью передвигаться.Пятеро из шести оказались в восьмерке лучших.
То, что ходить тяжело, не стало новостью для дизайнеров ДРК. Действительно, это был один из пунктов упражнения. Разработка высокопроизводительного гуманоидного робота с нуля выходит за рамки возможностей большинства университетских лабораторий, у которых могут быть хорошие идеи о том, как его улучшить. Полагая, что ходячие автономные роботы являются потенциально полезной и даже преобразующей технологией, DARPA разработало DRC, чтобы снизить барьеры для входа, поощряя исследователей, которые ранее не сталкивались с его проблемами, к участию.
С этой целью у агентства была Boston Dynamics, компания, которая построила различных шагающих и бегущих роботов для военных программ, создала двуногого, двурукого, почти двухметрового робота под названием Atlas. В ходе предварительного отбора, проведенного в середине 2013 года, более 100 команд разработали программное обеспечение для управления смоделированным Атласом в виртуальной среде. Группы, которые преуспели, получили настоящий Атлас для работы, а также деньги для управления своими командами. Затраты на разработку некоторых других конкурентов, таких как Chimp, также субсидировались DARPA.В целом конкурс стоил около 100 миллионов долларов.
Running Man встает на ногиRunning Man, робот Atlas, с которым IHMC занял второе место, показал, на что способна платформа, хотя после завершения своего выигрышного раунда он скорее опустил бок, упав, когда он ударил по серии победные позы. Джерри Пратт, возглавлявший команду IHMC, убедительно доказывает, что ходьба в принципе имеет огромные преимущества — человек может довольно легко продвигаться по прерывистой дорожке шириной не более одной ступни, преодолевая препятствия, достаточно большие, чтобы создать проблему. к колесам чего угодно, кроме грузовика-монстра.Но, по свидетельству DRC, программное и аппаратное обеспечение, необходимое для соответствия этой способности, пока еще далеко. В настоящее время роботу, предназначенному для реагирования на стихийные бедствия в стиле DRC, вероятно, понадобится альтернатива ногам.
Получение информации о том, как долго это может длиться, было еще одним из пунктов ДРК. Гилл Пратт, который руководил программой в DARPA (и не имеет отношения к г-ну Пратту из IHMC, хотя он и руководил его докторскими исследованиями), видел в ней способ не только стимулировать прогресс в этой области, но и оценить, насколько быстро может быть достигнут такой прогресс. сделал.Все участники ДРК помнят поразительное улучшение между первым из «Грандиозных испытаний» DARPA для автономных транспортных средств, когда в 2004 году победивший автомобиль проехал всего 11,8 км по 240-километровому маршруту, и вторым в 2005 году, когда пять команды прошли всю дистанцию. Эта демонстрация быстро расширяющихся возможностей сыграла роль в убеждении людей, таких как боссы Google, в том, что беспилотные автомобили — это практическая возможность в недалеком будущем.
Прогресс между первыми реальными испытаниями в DRC в конце 2013 года и финалом в этом месяце был менее впечатляющим.Роботы-гуманоиды еще не готовы к взлету, на котором стояли автономные автомобили десять лет назад. Команды, использующие Атласы, знали, что менее двух лет работы со своими подопечными дало им время реализовать немногим больше, чем простую способность ходить — один эксперт говорит, что разработка надежной локомоции с нуля и ее отладка больше похожа на пятиступенчатую. год работы. Также были ограничения с оборудованием. Руки Атласа были недостаточно сильны, чтобы поднять 150-килограммовую тушу, если она упала.
Виктор Хубо
Крис Аткесон из Карнеги-Меллона, который присоединился к команде Atlas во главе с Вустерским политехническим институтом в Массачусетсе, говорит, что их группа решила, что в отведенное время они могли сделать лишь ограниченное количество; они решили сосредоточиться на программном обеспечении и операционных подходах, которые позволили бы их роботу не упасть. К большому удовольствию доктора Аткесона, их робот оказался единственным непрокачивающимся роботом, который все время оставался в вертикальном положении, хотя ни в один из дней финала он не выполнил все задания.
Примерно через десять лет все будет иметь значение. Одна из причин, по которой команда IHMC сделала все возможное из семи Атласов, был ее больший опыт работы с двуногими. То же самое и с командой Hubo — ее руководитель Чун Хо О разработал первый Hubo более десяти лет назад. Однако опыт — это еще не все. Японские исследователи имеют больше опыта с роботами-гуманоидами, чем кто-либо другой на Земле, но их командам очень плохо. Доктор Пратт из DARPA говорит, что это произошло потому, что они упали между двумя стульями.Некоторые пытались создать совершенно новых роботов для этого мероприятия, но не получили достаточно программного обеспечения; другие вместо этого полагались на старых роботов, которые не справлялись с поставленными задачами. Один наблюдатель заметил, что результаты могут действительно принести пользу японским робототехническим лабораториям; поражение от южнокорейской команды разожгло бы национальную гордость и открыло чековые книжки. Это также может способствовать мысли о том, что японская робототехника, представляющая собой нечто особенное, может извлечь уроки из других источников.
Наш специальный отчет о роботах за 2014 годПо иронии судьбы, на испытаниях в ДРК в 2013 году японский робот SCHAFT смел все, что было раньше.Если бы он продолжил соревнование, то вошел бы в финал в качестве фаворита. Но стартап-компания, стоящая за SCHAFT, вместе с полдюжиной других компаний-производителей роботов, включая Boston Dynamics, создателя Atlas, была куплена Google незадолго до испытаний в 2013 году. Команда SCHAFT впоследствии выбыла из соревнований. По словам Брайана Герки, возглавляющего там Open Source Robotics Foundation, то, что он делает сейчас, как и все, что связано с разработками роботов Google, является загадкой даже для экспертов по роботам из Кремниевой долины с хорошими связями.
Целью DRC было не только заинтересовать больше исследователей в Америке гуманоидной робототехникой, но и помочь им сформировать сообщество, разделяющее общие интересы и опыт. Предоставляя руководство по тому, кто лучше всего справляется, процесс также показал, кого приобретать. Ларри Пейдж из Google, Илон Маск из SpaceX и Tesla и Трэвис Каланик из Uber посетили финал. В последние месяцы Uber отобрал у NREC множество талантов, в том числе главу центра и лидера команды Chimp Тони Стенца.Д-р Герки говорит, что недавно он слышал, как представитель другого правительственного агентства, финансирующего исследования роботов, высказал опасения, что, если так много талантов будет задействовано в проектах, которые зарождающееся сообщество не может отслеживать или у которых не может учиться, может остаться «исследовательская пустыня».
Доктор Пратт из DARPA признает беспокойство, но говорит, что реальной опасности нет до тех пор, пока проекты, осуществляемые в темноте, в конечном итоге выходят на свет. После завершения DRC он сам теперь покидает DARPA для решения новой задачи — хотя он не вправе говорить, в чем заключается задача или где он будет ее решать.
Эта статья появилась в разделе «Наука и технологии» печатного издания под заголовком «После падения»
Омолаживающий рифы LarvalBot миллионами разносит детенышей кораллов — TechCrunch
Продолжающееся вымирание коралловых рифов в мире — удручающее напоминание о реальности изменения климата, но это также то, чему мы можем активно противодействовать. У защитников природы есть новый инструмент для этого — LarvalBot, платформа для подводных роботов, которая может значительно ускорить попытки засеять старые кораллы здоровыми новыми полипами.
История этого робота восходит к 2015 году, когда был представлен прототип, известный как COTSbot, способный автономно находить и уничтожать разрушительную морскую звезду из тернового венка (отсюда и название). С тех пор он был модернизирован и переработан командой Технологического университета Квинсленда, и в своей форме охотника-убийцы известен как RangerBot.
Но те же системы, которые позволяют ему безопасно перемещаться и контролировать кораллы на предмет инвазивной фауны, также делают его способным оказывать более непосредственную помощь этим исчезающим экосистемам.
Кораллы на Большом Барьерном рифе появляются ежегодно во время массового мероприятия, когда воды у северного Квинсленда наполняются яйцами и спермой. Исследователи из Университета Южного Креста изучают, как собрать этот урожай и посеять новое поколение кораллов. Они собирают яйца и сперму и изолируют их в плавучих вольерах, где им дают неделю или около того, чтобы они превратились в жизнеспособных детенышей кораллов (не мой термин, но мне он нравится). Затем этих детенышей кораллов осторожно пересаживают на рифы, находящиеся под угрозой исчезновения.
LarvalBot вступает в игру на последнем этапе.
«Мы стремимся подготовить двух или трех роботов к ноябрьскому спавну. Один будет нести около 200 000 личинок, а другой — около 1,2 миллиона », — пояснил Мэтью Данбабин из QUT в пресс-релизе. «Во время работы роботы будут следовать по заранее выбранным маршрутам на постоянной высоте над рифом, и человек, наблюдающий за ними, будет запускать выпуск личинок, чтобы максимально повысить эффективность рассеивания».
Это то, чем обычно должен заниматься дайвер, поэтому робот действует как множитель силы, который также не требует пищи или кислорода.Некоторые из них могли выполнять работу десятков рейнджеров или добровольцев.