Программирование роботов может происходить на многих языках. Конструкторы программируемых роботов

На iOS - iPhone, iPod touch 23.07.2019
На iOS - iPhone, iPod touch

Программирование виртуальных роботов на языке Java

Робототехника давным давно вышла за пределы научно-фантастических романов и в настоящее время является одной из движущих сил, определяющих прогресс во многих областях, таких как автоматизация производства, медицина, космос и т.д. Важную роль в робототехнике играют программные симуляторы, т.к. они не только упрощают работу инженеров, но и позволяют исследователям испытывать новейшие алгоритмы искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения. Одним из таких симуляторов является Simbad – проект с открытым кодом, разработанный на основе технологии Java 3D (см. ). В данной статье мы расскажем, как программировать виртуальных роботов, используя инструментарий Simbad, для получения лучшего представления об одной из философий проектирования роботов – архитектуре поглощения (subsumption architecture ).

Начало статьи посвящено краткому обзору робототехники и концепции архитектуры поглощения. Затем мы перейдем к инструментарию Simbad и расскажем, как, используя его, можно реализовать данную архитектуру. После этого придет время создания простого робота в соответствии с описанной архитектурой. В конце концов, вы окунетесь в занимательный мир лабиринтов и создадите второго робота, который, подобно Гомеру из Симпсонов (см. ), сможет самостоятельно из них выбираться. Разумеется, созданные роботы будут “виртуальными”, т.е. будут жить в виртуальной среде Simbad.

Программирование роботов

На данный момент не существует единого, всеми признаваемого определения термина “робот”. В нашей статье, под роботом мы будем подразумевать нечто, состоящее как минимум из следуюших компонентов:

  • Набора сенсоров
  • Программы, определяющей поведение робота
  • Набора приводов и эффекторов

Традиционная робототехника

Под традиционной робототехникой обычно понимается период развития данной области вплоть до 1986 года. Для того времени было характерно представление о роботе, как о механизме, управляемом центральным контроллером (мозгом), который постоянно обновляет свое представление об окружающем мире и вырабатывает план поведения, исходя из этого представления. Новая информация о мире поступает от сенсоров, например, осязания, света, ультразвука и т.д. Мозг анализирует всю информацию от сенсоров и обновляет представление об окружающей среде, а затем принимает решение о том или ином действии. Все действия выполняются с помощью приводов и эффекторов. Первые обычно представляют собой некие двигатели, подсоединенные к устройствам, непосредственно взаимодействующим с окружающим миром — эффекторам. Примерами последних могут служить колеса или руки. При этом иногда под приводами (actuators) понимаются как сами приводы, так и эффекторы.

Таким образом, традиционный робот получает данные от множества сенсоров, комбинирует эти данные в процессе обновления картины мира, затем вырабатывает план действий на основе данной картины, и наконец, приводит его в исполнение. К сожалению, данный подход сопряжен с определенными трудностями. Во-первых, он требует большого объема вычислений. Во-вторых, поддержка актуальной картины окружающего мира – задача очень сложная, т.к. мир меняется постоянно. При этом известно, что многие организмы, например, насекомые, благополучно существуют и без поддержки полной картины мира, более того, даже не имея памяти как таковой. Так может стоит попробовать перенять их подход к функционированию? Подобные размышления стали отправной точкой нового течения в робототехнике, доминирующего в настоящее время. Оно получило название “поведенческая робототехника” (behavior-based robotics - BBR).

Архитектура поглощения

Одним из способов организации BBR-роботов является архитектура поглощения, предложенная в 1986 г. Родни Бруксом (Rodney A. Brooks) — в настоящее время главой лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском Технологическом Институте (MIT) — в его фундаментальной статье под названием “Слоны не играют в шахматы” (см. ). Согласно Бруксу, поведенческие роботы можно рассматривать как набор простых и независимых поведенческих узлов (behaviors), каждый из которых определяется двумя вещами – тем, что вызывает данное поведение (как правило, информация, поступающая от сенсоров), и тем действием, что является его результатом (как правило, выполненным с помощью эффектора). Поведения могут наслаиваться друг на друга, а также конфликтовать между собой. В этом случае, в действие вступает специальный механизм арбитража , который решает, какое поведение в данный момент является приоритетным. Ключевым моментом является то, что поведение робота, как единого целого, не закладывается заранее, а вырисовывается из взаимодействия его поведенческих узлов. Более того, по мнению сторонников BBR, глобальное поведение является чем-то большим, чем просто суперпозицией его частей. Оно поглощает каждое из локальных, низкоуровневых поведений. В целом, идея заключается в том, что вместо проектирования робота и точного описания его поведения во всех ситуациях, можно просто добавлять поведенческие узлы и смотреть, что получится в результате.

Simbad: среда для моделирования роботов

LEGO Mindstorms

В данной статье рассматривается создание программных агентов (ботов), но если вас интересуют реальные физические роботы, то обратите внимание на LEGO Mindstorms – замечательный инструментарий для робототехника.

Слоган в штаб-квартире LEGO Mindstorms гласит: “Мы сделаем для робототехники то, что iPod сделал для музыки” ("We will do for robotics what iPod did for music"). Первая версия Mindstorms была представлена в 1998 г. и сразу же превзошла ожидания LEGO по объему продаж. Цена комплекта ($250) может показаться слегка завышенной, но не забывайте, что столько же стоит iPod Classic, а он есть практически у каждого .

При этом iPod не предоставляет собой такого интереса для взлома как Mindstorms. Стоило выйти первому релизу Mindstorms, как различного рода хакеры начали взламывать и анализировать блоки RCX, являющиеся “мозгами” роботов. LEGO пребывала в некотором недоумении и сначала не могла решить, оставить ли все как есть или же выпустить официальное требование прекратить подобные действия. К чести руководства компании, они решили предоставить хакерам полную свободу действий в отношении Mindstorms.

Это привело к расцвету сообщества Mindstorms (см. ). Одним из следствий стало стороннее портирование платформы Mindstorms под другие языки, такие как C и Java, в то время, как сам инструментарий изначально поставлялся только вместе с графическим языком программирования NXT-G. В итоге, более половины пользователей инструментария – это взрослые специалисты.

Simbad предназначен для программного моделирования роботов. Согласно Web-странице проекта, Simbad “предоставляет программные средства для разработки роботов, описания их воздействия на окружающий мир, а так же использования сенсоров. Simbad был в первую очередь разработан для исследователей, которым необходим простой инструментарий для изучения ситуационного искусственного интеллекта, машинного обучения и алгоритмов AI вообще, особенно применительно к автономным роботам и агентам”.

Simbad был разработан на Java Луи Уге (Louis Hugue) и Николя Бредешем (Nicolas Bredeche). Проект размещен на сервере SourceForge.net и может свободно использоваться или модифицироваться в соответствии с лицензией GNU GPL (General Public License).

Технические подробности

Мир в среде Simbad может содержать как агентов (роботов), так и различные неодушевленные предметы, такие как, ящики, стены, источники света и т.д. Время в этом мире дискретно, т.е. разбито на интервалы. Simbad включает в себя планировщик, распределяющий время между агентами. Аналогично реальным роботам, агенты Simbad имеют как сенсоры (датчики расстояния, осязания, света и т.д.), так и приводы (как правило, колеса). В любой отведенный ему момент времени, робот может выполнять какое-то действие.

Классы, реализующие агентов, должны переопределять метод performBehavior() , который описывает их поведение. Внутри этого метода робот может анализировать поступающую от сенсоров информацию и изменять вращательную и поступательную составляющие скорости движения. На исполнение метода performBehavior() отводится короткий промежуток времени, поэтому нельзя отдавать такие команды, как, например, “продвинуться вперед на один метр”. Для того чтобы обойти это ограничение как правило приходится постоянно контролировать состояние, в котором находится робот. Кроме этого можно использовать таймер для отслеживания количества временных интервалов, в течение которых робот находился в текущем состоянии.

Simbad API

В примерах к данной статье в основном затрагиваются вопросы, связанные со следующими двумя пакетами, входящими в состав Simbad API:

  • simbad.sim : Классы данного пакета описывают как самих роботов, так и окружающий их мир. Основными классами являются:
    • Agent: Сами роботы.
    • Arch: Арки, которые роботы могут объезжать либо проезжать под ними.
    • Box: Описывают препятствия на пути робота.
    • CameraSensor: Позволяет получать доступ к картине окружающего мира с точки зрения робота.
    • EnvironmentDescription: Описывает среду, в которую можно добавлять как роботов, так и неодушевленные объекты, например, стены и другие препятствия.
    • LampActuator: Фары, которые можно добавлять к своему роботу.
    • LightSensor: Сенсоры света.
    • RangeSensorBelt: Набор датчиков расстояния, которые могут быть расположены по периметру робота.
    • RobotFactory: Используется для добавления различных сенсоров к роботу.
    • Wall: Еще один тип препятствия для движения робота.
  • simbad.gui : Классы из данного пакета отображают самого робота и позволяют его контролировать. Основным классом являются следующий:
    • Simbad: Окно, отображающее картину мира робота, информацию, поступающую с его сенсоров, а так же управляющие элементы.

Реализация архитектуры поглощения с помощью Simbad

Румба

В то время как я пишу эти строки, Румба (Roomba) пылесосит ковер у меня под ногами (при этом периодически наталкиваясь на котенка). Румба – это робот, разработанный компанией iRobot, основанной тремя выпускниками MIT: Родни Бруксом, Колином Энглом (Colin Angle) и Хелен Грейнер (Helen Greiner). Он был создан в согласии с принципами архитектуры поглощения и предоставляет открытый интерфейс, позволяющий менять его поведение самым произвольным образом. Книга Тода Курта (Tod E. Kurt) “Взламывая Румбу” рассказывает о множестве таких возможностей (см. ).

Реализовывать архитектуру поглощения на основе Simbad мы начнем с объявления класса-потомка Agent под названием BehaviorBasedAgent . Каждый экземпляр данного класса будет содержать массив поведений (объектов типа Behavior), а так же булеву матрицу, хранящую информацию об их попарном поглощении.

private Behavior behaviors; private boolean suppresses;

Класс BehaviorBasedAgent выступает в роли планировщика поведений. В листинге 1 приведен фрагмент кода, итерирующего по массиву поведений и регулирующего их запуск. При этом переменная currentBehaviorIndex используется для хранения ссылки на поведение, которое должно быть активировано на следующем шаге алгоритма.

Листинг 1. Цикл для поочередной активации поведений и разрешения конфликтов
protected void performBehavior() { boolean isActive = new boolean; for (int i = 0; i < isActive.length; i++) { isActive[i] = behaviors[i].isActive(); } boolean ranABehavior = false; while (!ranABehavior) { boolean runCurrentBehavior = isActive; if (runCurrentBehavior) { for (int i = 0; i < suppresses.length; i++) { if (isActive[i] && suppresses[i]) { runCurrentBehavior = false; break; } } } if (runCurrentBehavior) { if (currentBehaviorIndex < behaviors.length) { Velocities newVelocities = behaviors.act(); this.setTranslationalVelocity(newVelocities .getTranslationalVelocity()); this .setRotationalVelocity(newVelocities .getRotationalVelocity()); } ranABehavior = true; } if (behaviors.length > 0) { currentBehaviorIndex = (currentBehaviorIndex + 1) % behaviors.length; } } }

Отметьте, что метод performBehavior() перегружает аналогичный метод в классе simbad.sim.Agent .

В классе поведения Behavior объявлено два абстрактных (abstract) метода:

  • isActive() : Метод возвращает булево значение, показывающее, должно ли данное поведение быть активировано в данный момент времени, учитывая информацию, поступающую от сенсоров. При этом все экземпляры класса Behavior имеют доступ к общему набору сенсоров.
  • act() : Метод возвращает новые значения поступательной и вращательной скорости (именно в таком порядке), являющиеся результатом активации поведения.

Пример блуждающего робота, притягивающегося к источникам света

Теперь пришло время создать программного робота (или бота), который будет включать 4 нижеперечисленных поведения, хранящихся в порядке убывания приоритета. Код бота показан в листингах со второго по пятый (код примеров к данной статье доступен для ).

  • Avoidance: Изменяет направление движения после столкновения или в попытке предотвратить столкновение.
  • LightSeeking: Направляет движение в сторону источника света.
  • Wandering: Периодически меняет направление движения произвольным образом.
  • StraightLine: Направляет движение по прямой.
Листинг 2. Класс Avoidance (на основе демонстрационного примера SingleAvoiderDemo.java из поставки Simbad)
public boolean isActive() { return getSensors().getBumpers().oneHasHit() || getSensors().getSonars().oneHasHit(); } public Velocities act() { double translationalVelocity = 0.8; double rotationalVelocity = 0; RangeSensorBelt sonars = getSensors().getSonars(); double rotationalVelocityFactor = Math.PI / 32; if (getSensors().getBumpers().oneHasHit()) { // Произошло столкновение translationalVelocity = -0.1; rotationalVelocity = Math.PI / 8 - (rotationalVelocityFactor * Math.random()); } else if (sonars.oneHasHit()) { // Считывание показаний эхолокаторов double left = sonars.getFrontLeftQuadrantMeasurement(); double right = sonars.getFrontRightQuadrantMeasurement(); double front = sonars.getFrontQuadrantMeasurement(); // Препятствие близко if ((front < 0.7) || (left < 0.7) || (right < 0.7)) { double maxRotationalVelocity = Math.PI / 4; if (left < right) rotationalVelocity = -maxRotationalVelocity - (rotationalVelocityFactor * Math.random()); else rotationalVelocity = maxRotationalVelocity - (rotationalVelocityFactor * Math.random()); translationalVelocity = 0; } else { rotationalVelocity = 0; translationalVelocity = 0.6; } } return new Velocities(translationalVelocity, rotationalVelocity); }
Листинг 3. Класс LightSeeking (на основе демонстрационного примера LightSearchDemo.java из поставки Simbad)
public boolean isActive() { float llum = getSensors().getLightSensorLeft().getAverageLuminance(); float rlum = getSensors().getLightSensorRight().getAverageLuminance(); double luminance = (llum + rlum) / 2.0; // Активизироваться если источник света неподалеку return luminance > LUMINANCE_SEEKING_MIN; } public Velocities act() { // Повернуть в сторону источника света float llum = getSensors().getLightSensorLeft().getAverageLuminance(); float rlum = getSensors().getLightSensorRight().getAverageLuminance(); double translationalVelocity = 0.5 / (llum + rlum); double rotationalVelocity = (llum - rlum) * Math.PI / 4; return new Velocities(translationalVelocity, rotationalVelocity); }
Листинг 4. Класс Wandering
public boolean isActive() { return random.nextDouble() < WANDERING_PROBABILITY; } public Velocities act() { return new Velocities(0.8, random.nextDouble() * 2 * Math.PI); }
Листинг 5. Класс StraightLine class
public boolean isActive() { return true; } public Velocities act() { return new Velocities(0.8, 0.0); }

В листинге 6 показано поглощение одних поведений другими.

Листинг 6. Объявление булевой матрицы, описывающей попарное поглощение поведений
private void initBehaviorBasedAgent(BehaviorBasedAgent behaviorBasedAgent) { Sensors sensors = behaviorBasedAgent.getSensors(); Behavior behaviors = { new Avoidance(sensors), new LightSeeking(sensors), new Wandering(sensors), new StraightLine(sensors), }; boolean subsumes = { { false, true, true, true }, { false, false, true, true }, { false, false, false, true }, { false, false, false, false } }; behaviorBasedAgent.initBehaviors(behaviors, subsumes); }

В данном примере набор поведений полностью упорядочен в соответствии с приоритетом. В общем случае, это необязательно.

В качестве упражнения вы можете попробовать реализовать следующие вещи:

  • Социальное поведение: движение навстречу друзьям и в сторону от врагов.
  • Избегание источников света.
  • Добавить фары к некоторым роботам, так, чтобы они начали притягиваться друг к другу.

Лабиринты

"Ну, наконец-то! Я так и знала, что из этого лабиринта можно выбраться, действуя по алгоритму Тремо!" — Лиза Симпсон

Из всей массы алгоритмов выхода из лабиринтов, два выделяются тем, что используют объем памяти, не зависящий от размера самого лабиринта. Они известны под названиями “следование вдоль стены” (wall-following) и алгоритм Пледжа . Последний был назван в честь Джона Пледжа (Jon Pledge) из Эксетера, который изобрел алгоритм в возрасте 12 лет. Кроме этого есть еще великолепный алгоритм Тремо (Tremaux algorithm) – любимый алгоритм Лизы Симпсон – но в целях упрощения мы рассмотрим только первые два.

Алгоритмы генерации лабиринтов

Интерес представляют не только алгоритмы выхода из лабиринтов, но и их генерации. Лабиринты, рассматриваемые в данной статье, называются совершенными (perfect), благодаря тому, что существует один и только один вариант прохода между любыми двумя точками лабиринта. Благодаря этому условию исключаются петли, острова, а так же изолированные участки. Большинство алгоритмов, генерирующих совершенные лабиринты, работают следующим образом: они начинают с простого лабиринта, представляющего собой только внешнюю стену и постепенно добавляют внутренние участки. При этом на каждом шаге необходимо исключать возможность появления петель, изолированных секций и т.д.

Следование вдоль стены

Этот алгоритм настолько прост, что многие обучаются ему еще в детстве. Все что требуется для выхода — это вести левой рукой по левой стене (или правой рукой по правой стене) пока не встретите выход. Несложно видеть, что данный алгоритм работает безупречно для лабиринтов, в которых вход и выход расположены на периметре. К сожалению, алгоритм нельзя применять в случае, если выход расположен на острове — части лабиринта, не соединенной с остальными стенами. В этой ситуации алгоритм не найдет выход, потому что нельзя перепрыгнуть пустое пространство до острова, не отрывая руку от стены.

Алгоритм Пледжа

Алгоритм Пледжа более сложен, но зато способен находить выход из большего числа лабиринтов за счет возможности переходов от одного острова к другому. Идея алгоритма заключается в том, что надо выбрать некое абсолютное направление (север, юг, запад или восток) и всегда стараться ему следовать. Назовем его предпочтительным направлением . В случае если вы упираетесь в стену, вы поворачиваете направо и движетесь в соответствии с алгоритмом “следование вдоль стены” до тех пор, пока не выполнится два условия. Первое – это поворот в предпочтительном направлении, а второе – сумма всех ранее сделанных поворотов равна нуля (при этом каждый поворот против часовой стрелки принимается за единицу, а по часовой стрелке, соответственно, за минус единицу). После этого вы продолжаете двигаться в предпочтительном направлении пока это возможно и так далее. Условие на нулевую сумму поворотов необходимо для избегания разного рода ловушек, например, участков лабиринтов, имеющих форму G (нарисуйте ее на бумаге и сразу поймете, о чем я).

Алгернон: робот, выбирающийся из лабиринтов

Пришло время удивить ваших друзей, создав робота по имени Алгернон (Algernon), задачей которого будет выход из лабиринтов.

Проектирование робота

Для реализации как алгоритма Пледжа, так и следования вдоль стены необходимо точно определять момент, когда робот подходит к разветвлению в лабиринте, а также иметь возможность указать, какое направление выбрать.

Наверняка это можно реализовать множеством способов, но мы будем использовать специальный сенсор — эхолокатор, расположенный на левой стороне робота. Этот сенсор будет посылать сигналы при пересечении ответвлений слева по ходу движения. Для того чтобы определять, что впереди тупик, мы добавим еще один сенсор — датчик касания, расположенный в лобовой части робота.

Реализация алгоритма следования вдоль стены

Весь код Алгернона будет размещен в пакете algernon.subsumption (весь код доступен для ). Алгернон — это достаточно простой робот и его вполне можно запрограммировать в процедурном стиле. В то же время, даже для такого простого робота, подход, основанный на поглощении поведений, делает код намного чище, легче для понимания, а также способствует лучшей организации модулей.

Мы сделаем еще одно допущение в целях упрощения примера: будем считать, что все стены пересекаются под прямыми углами. Другими словами, все повороты налево и направо осуществляются исключительно на 90 градусов.

Леворукий алгоритм следования вдоль стены можно декомпозировать на четыре различных поведения:

  • Идти прямо.
  • Упершись в стену, повернуть направо.
  • Встретив ответвление влево, повернуть.
  • Остановиться при нахождении выхода.

Поведениям необходимо присвоить приоритеты. В данном примере, мы их выберем в том же порядке, в каком они перечислены выше. В итоге нам понадобятся четыре класса-наследника Behavior:

  • GoStraight
  • TurnRight
  • TurnLeft
  • ReachGoal

В листинге 7 показан код класса GoStraight , в котором TRANSLATIONAL_VELOCITY – это константа, равная 0.4:

Листинг 7. Реализация поведения для движения по прямой
public boolean isActive() { return true; } public Velocities act() { double rotationalVelocity = 0.0; return new Velocities(TRANSLATIONAL_VELOCITY, rotationalVelocity); }

Код класса TurnRight показан в листинге 8. Метод getRotationCount() возвращает количество временных интервалов, необходимых для поворота на 90 градусов при данной скорости вращения.

Листинг 8. Реализация поведения для поворота направоBehavior code for turning right
public boolean isActive() { if (turningRightCount > 0) { return true; } RangeSensorBelt bumpers = getSensors().getBumpers(); // Проверка переднего бампера. if (bumpers.hasHit(0)) { backingUpCount = 10; turningRightCount = getRotationCount(); return true; } else { return false; } } public Velocities act() { if (backingUpCount > 0) { // Робот уперся в стену. Надо чуть отойти назад перед поворотом backingUpCount--; return new Velocities(-TRANSLATIONAL_VELOCITY, 0.0); } else { turningRightCount--; return new Velocities(0.0, -Math.PI / 2); } }

Для поворота налево, Алгернон должен сначала чуть продвинуться вперед так, что стена слева от него закончится. Затем он поворачивается налево и проходит еще немного вперед так что, по его левую сторону опять находится стена. Код показан в листинге 9.

Листинг 9. Реализация поведения для поворота налево
public boolean isActive() { if (postGoingForwardCount > 0) { return true; } RangeSensorBelt sonars = getSensors().getSonars(); // Проверка эхолокатора слева if (sonars.getMeasurement(1) > 1.0) { // Слева коридор preGoingForwardCount = 20; postGoingForwardCount = 40; turnLeftCount = getRotationCount(); return true; } else { return false; } } public Velocities act() { if (preGoingForwardCount > 0) { preGoingForwardCount--; return new Velocities(TRANSLATIONAL_VELOCITY, 0.0); } else if (turnLeftCount > 0) { turnLeftCount--; return new Velocities(0.0, Math.PI / 2); } else { postGoingForwardCount--; return new Velocities(TRANSLATIONAL_VELOCITY, 0.0); } }

Код класса ReachGoal показан в листинге 10.

Листинг 10. Поведение при обнаружении выхода из лабиринта
public boolean isActive() { RangeSensorBelt sonars = getSensors().getSonars(); // Впереди открытое пространство? Другими словами, нашли ли мы выход из лабиринта? double clearDistance = 1.2; return sonars.getMeasurement(0) > clearDistance && sonars.getMeasurement(1) > clearDistance && sonars.getMeasurement(3) > clearDistance && sonars.getMeasurement(2) > clearDistance; } public Velocities act() { // Остановка return new Velocities(0.0, 0.0); }

Главный метод, определяющий поведение Алгернона приведен в листинге 11.

Листинг 11. Код управления поведениями Алгернона
private void initBehaviorBasedAgent(algernon.subsumption.BehaviorBasedAgent behaviorBasedAgent) { algernon.subsumption.Sensors sensors = behaviorBasedAgent.getSensors(); algernon.subsumption.Behavior behaviors = { new ReachGoal(sensors), new TurnLeft(sensors), new TurnRight(sensors), new GoStraightAlways(sensors) }; boolean subsumes = { { false, true, true, true }, { false, false, true, true }, { false, false, false, true }, { false, false, false, false } }; behaviorBasedAgent.initBehaviors(behaviors, subsumes); }

На рисунке 1 показано, как Алгернон движется по лабиринту.

Рисунок 1. Алгернон, двигающийся по лабиринту

Заметим, что робот успешно решает задачу выхода, несмотря на то, что ни один из его компонентов ничего не знает не только о лабиринтах, но даже о стенах. Не существует никакого центрального узла, выступающего в роли мозга, просчитывающего путь выхода. В этом и заключается суть архитектуры поглощения: сложное поведение, будто бы специально спроектированное для решения конкретной задачи, вырисовывается при взаимодействии простых, наслоенных друг на друга поведений.

Заключение

В данной статье рассматривалось создание простого программного робота. Программирование реального, физически существующего робота представляет собой значительно более сложную задачу, в основном из-за того, что приходится учитывать все аспекты влияния окружающего мира. Например, в рассмотренном примере было достаточно просто заставить робота двигаться прямо вдоль стены. В реальном мире с его неровными поверхностями, весьма непросто реализовать движение робота таким образом, чтобы он не ударялся об стену и одновременно не удалялся от нее слишком далеко. Так что, даже если вы любите программировать, не факт, что программирование роботов доставит вам удовольствие, т.к. зачастую это требует больше механической, чем творческой работы.

Обратите внимание на инструментарий LEGO Mindstorms, если вы заинтересовались проектированием и программированием роботов. В качестве альтернативы, можно поработать с роботами BEAM (Biological Electronic Aesthetics Mechanics). BEAM далее развивает идею поведенческой робототехники, вообще убирая программирование как таковое. Глобальное поведение робота определяется жестко заданными соединениями поведенческих узлов, работающих на рефлексах. Заплатив не более $30 вы сможете построить своего первого BEAM-робота. Также можно спроектировать робота по чертежам, которые вы найдете в книге Гарета Бранвина (Gareth Branwyn) “Создание роботов для абсолютных новичков” (см. ). Ну и, наконец, всегда можно купить Румбу и взломать его.

Один из поразительных выводов, к которому я пришел, начав заниматься программированием роботов, а также после поверхностного знакомства с кодом других разработчиков, - это то, что необязательно писать длинные программы, чтобы создать робота, обладающего весьма обширной функциональностью. При этом, правда, зачастую приходится долго шлифовать программу и экспериментировать с константами, чтобы робот делал именно то, что нужно. Используя же инструментарий LEGO Mindstorms, вы вполне сможете создать простого робота за вечер.

Робототехника – это своего рода захватывающая субкультура, включающая в себя книги, соревнования, видео и т.д. Вполне возможно, что даже недалеко от вас есть клуб или кружок любителей роботов.

Робототехники олицетворяют собой сочетание противоположностей. Как специалисты, они искушены в тонкостях своей специализации. Как универсалы, они способны охватить проблему в целом в той степени, что позволяет имеющаяся обширная база знаний. Предлагаем вашему вниманию интересный материал на тему умений и навыков, которые необходимы настоящему робототехнику.

А кроме самого материала также комментарии одного из наших робо-экспертов, куратора екатеринбургского , Олега Евсегнеева.

Инженеры-робототехники, как правило, попадают в две категории специалистов: думающих (теоретиков) и делающих (практиков). Это означает, что робототехники должны отличаться хорошим сочетанием двух противоположных стилей работы. «Склонные к исследованиям» люди вообще любят решать проблемы, думая, читая и изучая. С другой стороны, специалисты-практики любят решать проблемы лишь «испачкав руки», можно так сказать.

В робототехнике нужен тонкий баланс между напряженными исследованиями и расслабленной паузой, то есть работа над реальной задачей. В представленный перечень попали 25 профессиональных умений, сгруппированных в 10 существенных для роботостроителей навыков.

1. Системное мышление

Один из менеджеров проекта однажды заметил, что многие, связанные с робототехникой люди, оказываются впоследствии менеджерами проектов или системными инженерами. В этом есть особый смысл, так как роботы являются очень сложными системами. Занимающийся роботами специалист должен быть хорошим механиком, электронщиком, электриком, программистом и даже обладать познаниями в психологии и когнитивной деятельности.

Хороший робототехник в состоянии понять и теоретически обосновать, как совместно и слаженно взаимодействуют все эти разнообразные системы. Если инженер-механик может вполне обоснованно сказать: «это не моя работа, тут нужен программист или электрик», то робототехник должен хорошо разбираться во всех этих дисциплинах.

Вообще, системное мышление является важным навыком для всех инженеров. Наш мир – одна большая сверхсложная система. Навыки системной инженерии помогают правильно понять, что и как связано в этом мире. Зная это, можно создавать эффективные системы управления реальным миром.

2. Мышление программиста

Программирование является довольно важным навыком для робототехника. При этом не имеет значения, занимаетесь ли вы низкоуровневыми системами управления (используя лишь MATLAB для проектирования контроллеров) или являетесь специалистом по информатике, проектирующим высокоуровневые когнитивные системы. Занимающиеся роботами инженеры могут быть привлечены к работе по программированию на любом уровне абстракции. Основное различие между обычным программированием и программированием роботов заключается в том, что робототехник взаимодействует с оборудованием, электроникой и беспорядком реального мира.

Сегодня используется более 1500 языков программирования. Несмотря на то, что вам явно не нужно будет учить их все, хороший робототехник обладает мышлением программиста. А они будут комфортно чувствовать себя при изучении любого нового языка, если вдруг это потребуется. И тут мы плавно переходим к следующему навыку.

Комментарий Олега Евсегнеева: Я бы добавил, что для создания современных роботов требуется знание языков низкого, высокого и даже сверхвысокого уровня. Микроконтроллеры должны работать очень быстро и эффективно. Чтобы этого достичь, нужно углубляться в архитектуру вычислительного устройства, знать особенности работы с памятью и низкоуровневыми протоколами. Сердцем робота может быть тяжелая операционная система, например, ROS. Здесь уже может понадобиться знание ООП, умение пользоваться серьезными пакетами машинного зрения, навигации и машинного обучения. Наконец, чтобы написать интерфейс робота в веб и связать его с сетью интернет, неплохо будет научиться скриптовым языкам, тому же python.

3. Способность к самобучению

О робототехнике невозможно знать все, всегда есть что-то неизвестное, что придется изучать, когда возникнет в том необходимость при реализации очередного проекта. Даже после получения высшего образования по специальности робототехника и нескольких лет работы в качестве аспиранта многие только начинают по-настоящему понимать азы робототехники.

Стремление к постоянному изучению чего-то нового является важной способностью на протяжении всей вашей карьеры. Поэтому использование эффективных лично для вас методов обучения и хорошее восприятие прочитанного помогут вам быстро и легко получать новые знания, когда в этом возникает необходимость.

Комментарий Олега Евсегнеева: Это ключевой навык в любом творческом деле. С помощью него можно получить другие навыки

4. Математика

В робототехнике имеется не так много основополагающих навыков. Одним из таких основных навыков является математика. Вам, вероятно, трудно будет добиться успеха в робототехнике без надлежащего знания, по крайней мере, алгебры, математического анализа и геометрии. Это связано с тем, что на базовом уровне робототехника опирается на способность понимать и оперировать абстрактными понятиями, часто представляемыми в виде функций или уравнений. Геометрия является особенно важной для понимания таких тем, как кинематика и технические чертежи (которых вам, вероятно, придется много сделать в течение карьеры, включая те, что будут выполнены на салфетке).

Комментарий Олега Евсегнеева: Поведение робота, его реакция на окружающие раздражители, способность учиться – это все математика. Простой пример. Современные беспилотники хорошо летают благодаря фильтру Калмана – мощному математическому инструменту для уточнения данных о положении робота в пространстве. Робот Asimo умеет различать предметы благодаря нейронным сетям. Даже робот-пылесос использует сложную математику, чтобы правильно построить маршрут по комнате.

5. Физика и прикладная математика

Есть некоторые люди (чистые математики, например), которые стремятся оперировать математическими понятиями без привязки к реальному миру. Создатели роботов не относятся к такому типу людей. Познания в физике и прикладной математике важны в робототехнике, потому что реальный мир никогда не бывает таким точным, как математика. Возможность решить, когда результат расчета достаточно хорош, чтобы на самом деле работать – это ключевой навык для инженера-робототехника. Что плавно подводит нас к следующему пункту.

Комментарий Олега Евсегнеева: Есть хороший пример – автоматические станции для полета на другие планеты. Знание физики позволяет настолько точно рассчитать траекторию их полета, что спустя годы и миллионы километров аппарат попадает в точно заданную позицию.

6. Анализ и выбор решения

Быть хорошим робототехником означает постоянно принимать инженерные решения. Что выбрать для программирования - ROS или другую систему? Сколько пальцев должен иметь проектируемый робот? Какие датчики выбрать для использования? Робототехника использует множество решений и среди них почти нет единственно верного.

Благодаря обширной базе знаний, используемой в робототехнике, вы могли бы найти для себя более выгодное решение определенных проблем, чем специалисты из более узких дисциплин. Анализ и принятие решений необходимы для того, чтобы извлечь максимальную пользу из вашего решения. Навыки аналитического мышления позволят вам анализировать проблему с различных точек зрения, в то время как навыки критического мышления помогут использовать логику и рассуждения, чтобы сбалансировать сильные и слабые стороны каждого решения.

Работающий на стыке кибернетики, психологии и бихевиоризма (науки о поведении), и инженер, составляющий алгоритмы для промышленных роботизированных комплексов, среди основных инструментов которого - высшая математика и мехатроника, работают в самой перспективной отрасли ближайших лет - робототехнике. Роботы, несмотря на сравнительную новизну термина, издавна знакомы человечеству. Вот лишь несколько фактов из истории развития умных механизмов.

Железные люди Анри Дро

Еще в мифах Древней Греции упоминались механические рабы, созданные Гефестом для выполнения тяжелых и однообразных работ. А первым изобретателем и разработчиком человекоподобного робота стал легендарный Леонардо да Винчи. До наших дней сохранились подробнейшие чертежи итальянского гения, описывающие механического рыцаря, способного имитировать человеческие движения руками, ногами, головой.

Созданию первых автоматических механизмов с программным управлением положили начало в конце XVΙΙΙ века европейские часовые мастера. Наиболее преуспели на этом поприще швейцарские специалисты отец и сын Пьер-Жак и Анри Дро. Ими создана целая серия ("пишущий мальчик", "рисовальщик", "музыкантша") в основе управления которыми лежали часовые механизмы. Именно в честь Анри Дро в дальнейшем все программируемые человекоподобные автоматы стали называть "андроидами".

У истоков программирования

Основы программирования промышленных роботов были заложены на заре XIX века во Франции. Здесь же и были разработаны первые программы для автоматических текстильных станков (прядильных и ткацких). Стремительно растущая армия Наполеона остро нуждалась в обмундировании и, следовательно, тканях. Изобретатель из Лиона Жозеф Жаккар предложил способ быстрой перенастройки ткацкого станка для производства различных видов продукции. Нередко эта процедура требовала огромного количества времени, колоссальных усилий и внимания целого коллектива. Суть нововведения сводилась к использованию картонных карточек с перфорированными отверстиями. Иглы, попадая в просеченные места, необходимым образом смещали нити. Смена карт быстро проводилась оператором станка: новая перфокарта - новая программа - новый тип ткани или узора. Французская разработка стала прообразом современных автоматизированных комплексов, роботов с возможностью программирования.

Идею, предложенную Жаккаром, с восторгом использовали в своих автоматических устройствах многие изобретатели:

  • Начальник статистического управления С. Н. Корсаков (Россия, 1832 г.) - в механизме для сравнивания и анализа идей.
  • Математик Чарльз Бэббидж (Англия, 1834 г.) - в аналитической машине для решения широкого круга математических задач.
  • Инженер (США, 1890 г.) - в устройстве для хранения и обработки статистических данных (табуляторе). Для заметки: в 1911 году компания. Холлерита получила название IBM (International Business Machines).

Перфокарты были основными носителями информации вплоть до 60-х годов прошлого века.

Своим названием интеллектуальные машины обязаны чешскому драматургу В пьесе "R.U.R.", увидевшей свет в 1920 году, писатель назвал роботом искусственного человека, созданного для тяжелых и опасных участков производства (robota (чешск.) - каторга). А что отличает робота от механизмов и автоматических устройств? В отличие от последних, робот не только выполняет определенные действия, слепо следуя заложенному алгоритму, но и способен более тесно взаимодействовать с окружающей средой и человеком (оператором), адаптировать свои функции при изменении внешних сигналов и условий.

Принято считать, что первый действующий робот был сконструирован и реализован в 1928 году американским инженером Р. Уэнсли. Человекоподобный "железный интеллектуал" получил имя Герберт Телевокс. На лавры пионеров претендуют также ученый-биолог Макото Нисимура (Япония, 1929 г.) и английский военнослужащий Уильям Ричардс (1928 г.). Созданные изобретателями антропоморфные механизмы имели схожий функционал: способны были двигать конечностями и головой, выполнять голосовые и звуковые команды, отвечать на простые вопросы. Основным предназначением устройств была демонстрация научно-технических достижений. Очередной виток в развитии технологий позволил в скором времени создать и первых индустриальных роботов.

Поколение за поколением

Разработка робототехники представляет собой непрерывный, поступательный процесс. К настоящему моменту сформировались три ярко выраженных поколения "умных" машин. Каждое характеризуется определенными показателями и сферами применения.

Первое поколение роботов создавалось для узкого вида деятельности. Машины способны выполнять только определенную запрограммированную последовательность операций. Устройства управления роботами, схемотехника и программирование практически исключают автономное функционирование и требуют создания специального технологического пространства с необходимым дополнительным оборудованием и информационно-измерительными системами.

Машины второго поколения называют очувствленными, или адаптивными. Программирование роботов осуществляется с учетом большого набора внешних и внутренних сенсоров. На основе анализа информации, поступающей с датчиков, вырабатываются необходимые управляющие воздействия.

И наконец, третье поколение - интеллектуальные роботы, которые способны:

  • Обобщать и анализировать информацию,
  • Совершенствоваться и самообучаться, накапливать навыки и знания,
  • Распознавать образы и изменения ситуации, и в соответствии с этим выстраивать работу своей исполнительной системы.

В основе искусственного интеллекта лежит алгоритмическое и программное обеспечение.

Общая классификация

На любой представительной современной выставке роботов многообразие "умных" машин способно поразить не только простых обывателей, но и специалистов. А какие бывают роботы? Наиболее общую и содержательную классификацию предложил советский ученый А. Е. Кобринский.

По назначению и выполняемым функциям роботов подразделяют на производственно-промышленные и исследовательские. Первые, в соответствии с характером выполняемых работ, могут быть технологическими, подъемно-транспортными, универсальными или специализированными. Исследовательские предназначены для изучения областей и сфер, опасных или недоступных для человека (космическое пространство, земные недра и вулканы, глубоководные слои мирового океана).

По типу управления можно выделить биотехнические (копирующие, командные, киборги, интерактивные и автоматические), по принципу - жестко программируемые, адаптивные и гибко программируемые. Бурное развитие современной предоставляет разработчикам практически безграничные возможности при проектировании интеллектуальных машин. Но отличное схемное и конструктивное решение будет служить лишь дорогостоящей оболочкой без соответствующего программного и алгоритмического обеспечения.

Чтобы кремний микропроцессора смог взять на себя функции мозга робота, необходимо "залить" в кристалл соответствующую программу. Обычный человеческий язык не способен обеспечить четкую формализацию задач, точность и надежность их логической оценки. Поэтому требуемая информация представляется в определенном виде с помощью языков программирования роботов.

В соответствии с решаемыми задачами управления выделяют четыре уровня такого специально созданного языка:

  • Низший уровень используется для управления исполнительными приводами в виде точных значений линейного или углового перемещения отдельных звеньев интеллектуальной системы,
  • Уровень манипулятора позволяет осуществлять общее управление всей системой, позиционируя рабочий орган робота в координатном пространстве,
  • Уровень операций служит для формирования рабочей программы, путем указания последовательности необходимых действий для достижения конкретного результата.
  • На высшем уровне - заданий - программа без детализации указывает что надо сделать.

Робототехники стремятся свести программирование роботов к общению с ними на языках высшего уровня. В идеале оператор ставит задачу: "Произвести сборку двигателя внутреннего сгорания автомобиля" и ожидает от робота полного выполнения задания.

Языковые нюансы

В современной робототехнике программирование роботов развивается по двум векторам: роботоориентированное и проблемно ориентированное программирование.

Наиболее распространенные роботоориентированные языки - AML и AL. Первый разработан фирмой IBM только для управления интеллектуальными механизмами собственного производства. Второй - продукт специалистов Стэндфордского университета (США) - активно развивается и оказывает существенное влияние на формирование новых языков этого класса. Профессионал легко разглядит в языке характерные черты Паскаля и Алгола. Все языки, ориентированные на роботов, описывают алгоритм, как последовательность действий "умного" механизма. В связи с этим программа зачастую выходит очень громоздкой и неудобной в практической реализации.

При программировании роботов на проблемно ориентированных языках, в программе указывается последовательность не действий, а целей или промежуточных позиций объекта. Наиболее популярным в этом сегменте является язык AUTOPASS (IBM), в котором состояние рабочей среды представлено в виде графов (вершины - объекты, дуги - связи).

Обучение роботов

Любой современный робот представляет собой обучаемую и адаптивную систему. Вся необходимая информация, включающая знания и умения, передается ей в процессе обучения. Это осуществляется, как непосредственным занесением в память процессора соответствующих данных (детальное программирование - семплинг), так и с использованием сенсоров робота (методом наглядной демонстрации) - все движения и перемещения механизмов робота заносятся в память и затем воспроизводятся в рабочем цикле. Обучаясь, система перестраивает свои параметры и структуру, формирует информационную модель внешнего мира. Это и есть основное отличие роботов от автоматизированных линий, промышленных автоматов с жесткой структурой и других традиционных средств автоматизации. Перечисленные методы обучения обладают существенными недостатками. Например, при семплинге перенастройка требует определенного времени и труда квалифицированного специалиста.

Весьма перспективной выглядит программа для программирования роботов, представленная разработчиками Лаборатории информационных технологий при Массачусетском технологическом институте (CSAIL MIT) на международной конференции промышленной автоматизации и робототехники ICRA-2017 (Сингапур). Созданная ими платформа C-LEARN обладает достоинствами обоих методов. Она предоставляет роботу библиотеку элементарных движений с заданными ограничениями (например, усилие хвата для манипулятора в соответствии с формой и жесткостью детали). В то же время, оператор демонстрирует роботу ключевые движения в трехмерном интерфейсе. Система, исходя из поставленной задачи, формирует последовательность операций для выполнения рабочего цикла. C-LEARN позволяет переписать существующую программу для робота другой конструкции. Оператору при этом не требуются углубленные знания в области программирования.

Робототехника и искусственный интеллект

Специалисты Оксфордского университета предупреждают, что в ближайшие два десятилетия машинные технологии заменят более половины сегодняшних рабочих мест. Действительно, роботы давно уже трудятся не только на опасных и трудных участках. Например, программирование значительно потеснило брокеров-людей на мировых биржах. Несколько слов об искусственном интеллекте.

В представлении обывателя это антропоморфный робот, способный заменить человека во многих сферах жизни. Отчасти так и есть, но в большей степени искусственный интеллект - это самостоятельная отрасль науки и технологии, с помощью компьютерных программ, моделирующая мышление "Homo sapiens", работу его мозга. На сегодняшнем этапе развития ИИ больше помогает людям, развлекает их. Но, по прогнозам экспертов, дальнейший прогресс в области робототехники и искусственного интеллекта может поставить перед человечеством целый ряд морально-этических и юридических вопросов.

В этом году на выставке роботов в Женеве самый совершенный андроид София заявила, что учится быть человеком. В октябре София впервые в истории искусственного интеллекта была признана гражданкой Саудовской Аравии с полноценными правами. Первая ласточка?

Основные тенденции робототехники

В 2017 году специалисты цифровой индустрии отметили несколько выдающихся решений в области технологий виртуальной реальности. Не осталась в стороне и робототехника. Очень перспективным выглядит направление совершенствующее управление сложным робомеханизмом через виртуальный шлем (VR). Эксперты пророчат востребованность такой технологии в бизнесе и промышленности. Вероятные сценарии использования:

  • Управление беспилотной техникой (складскими погрузчиками и манипуляторами, дронами, трейлерами),
  • Проведение медицинских исследований и хирургических операций,
  • Освоение труднодоступных объектов и областей (дно океана, полярные области). Кроме того, программирование роботов позволяет им осуществлять и автономную работу.

Еще один популярный тренд - connected car. Совсем недавно представители гиганта Apple заявили о старте разработок собственного "беспилотника". Все больше фирм выражают свою заинтересованность в создании машин, способных самостоятельно перемещаться по пересеченным трассам, сохраняя грузы и оборудование.

Возрастающая сложность алгоритмов программирования роботов и машинного обучения предъявляет повышенные требования к вычислительным ресурсам и, следовательно, к "железу". По-видимому, оптимальным выходом в этом случае будет подключение устройств к облачной инфраструктуре.

Важное направление - когнитивная робототехника. Стремительный рост количества "умных" машин заставляет разработчиков все чаще задумываться о том, как научить роботов слаженно взаимодействовать.

Робототехника - одно из перспективнейших направлений в сфере интернет-технологий, а то, что за ИТ-сферой будущее, в наше время и объяснять не надо. Кроме того, роботостроение может показаться занимательней прочего: сконструировать робота значит почти что создать новое существо, пусть и электронное, что, конечно же, привлекает. Впрочем, и в этой отрасли все может оказаться непросто, особенно на первых порах. Вместе с экспертами попытаемся разобраться, зачем нужна роботехника и как к ней подступиться.

Робототехника — одно из перспективнейших направлений в сфере интернет-технологий, а то, что за ИТ-сферой будущее, в наше время и объяснять не надо. Роботостроение — увлекательнейшая штука: сконструировать робота значит почти что создать новое существо, пусть и электронное.

С 60-х годов прошлого века автоматизированные и самоуправляющиеся устройства, делающие какую-либо работу за человека, стали использоваться для исследований и в производстве, затем в сфере услуг и с тех с каждым годом прочнее занимают свое место в жизни людей. Конечно, нельзя сказать, что в России все сплошь выполняется самостоятельными механизмами, однако определенный вектор в эту сторону точно намечается. Вот уже и Сбербанк планирует заменить три тысячи юристов умными машинами.

Вместе с экспертами попытаемся разобраться, зачем нужна роботехника и как к ней подступиться.

Чем отличается робототехника для детей от профессиональной?

Если коротко, то робототехника для детей направлена на изучение предмета, тогда как профессиональная - на решение конкретных задач. Если специалисты создают промышленные манипуляторы, выполняющие разные технологические задачи, или специализированные колесные платформы, то любители и дети, конечно же, занимаются вещами попроще.

Татьяна Волкова, сотрудник Центра интеллектуальной робототехники: «Как правило, с чего все начинают: разбираются с моторами и заставляют робота элементарно ехать вперед, потом - делать повороты. Когда робот выполняет команды движения, можно уже подключить датчик и сделать так, чтобы робот ехал на свет или, наоборот, «убегал» от него. А дальше идет любимая задача всех новичков: робот, который ездит по линии. Устраиваются даже различные гонки роботов».

Как понять, есть ли у ребенка склонность к робототехнике?

Для начала нужно купить конструктор и посмотреть, нравится ли ребенку собирать его. А дальше и в кружок можно отдать. Занятия помогут ему развить мелкую моторику, фантазию, пространственное восприятие, логику, концентрацию и терпеливость.

Чем быстрее получится определиться с направлением роботехники — конструирование, электроника, программирование — тем лучше. Все три области обширны и требуют отдельного изучения.

Александр Колотов, ведущий специалист STEM-программ в Университете Иннополис: «Если ребенку нравится собирать конструктор, то ему подойдёт конструирование. Если ему интересно изучать, как устроена вещь, то ему понравится заниматься электроникой. Если у ребенка тяга к математике, то его заинтересует программирование».

Когда начинать обучение робототехнике?

Начинать изучение и записываться в кружки лучше всего с детства, впрочем, не слишком рано — в 8-12 лет , говорят специалисты. Раньше ребенку сложнее уловить понятные абстракция, а позднее, в подростковом возрасте, у него могут появиться другие интересы, и он станет отвлекаться. Также ребенка необходимо мотивировать на изучение математики, чтобы ему было интересно и легко в будущем проектировать механизмы и схемы, составлять алгоритмы.

С 8-9 лет ребята уже могут понимать и запоминать, что такое резистор, светодиод, конденсатор, а позже и понятия из школьной физики осваивать с опережением школьной программы. Не важно, станут они специалистами в этой области или нет, полученные знания и навыки точно даром не пропадут.

В 14-15 лет нужно продолжать заниматься математикой, отодвинуть занятия в кружке по робототехнике на второй план и начать изучение программирования более серьезно - разбираться не только в сложных алгоритмах, но и в структурах хранения данных. Далее идут математический базис и знания в алгоритмизации, погружение в теорию механизмов и машин, проектирование электромеханической оснастки робототехнического устройства, реализацию алгоритмов автоматической навигации, алгоритмы компьютерного зрения и машинное обучение.

Александр Колотов: «Если в этот момент познакомить будущего специалиста с основами линейной алгебры, комплексным счислением, теорией вероятности и статистики, то к поступлению в вуз он уже будет хорошо представлять, зачем ему стоит обращать дополнительное внимание на эти предметы при получении высшего образования».

Какие конструкторы выбрать?

Для каждого возраста существуют свои образовательные программы, конструкторы и платформы, различающиеся степенью сложности. Можно найти как зарубежные, так и отечественные продукты. Есть дорогие наборы для робототехники (в районе 30 тыс. руб. и выше), есть и подешевле, совсем простые (в пределах 1-3 тыс. руб.).

Если ребенку 8-11 лет , можно купить конструкторы Lego или Fischertechnik (хотя, конечно, производители имеют предложения как для более младшего, так и для старшего возрастов). Конструктор Lego для робототехники обладает интересными деталями, яркими фигурками, он легок в сборке и снабжен подробной инструкцией. Серия конструкторов Fischertechnik для робототехники приближает к настоящему процессу разработки, здесь вам и провода, и штекеры, и визуальная среда программирования.

В 13-14 лет можно начать работать с ТРИК или модулями Arduino, которые, по словам Татьяны Волковой, является практически стандартом в области образовательной робототехники, а также Raspberry. ТРИК сложнее Lego, но легче Arduino и Raspberry Ri. Последние две уже требуют базовых навыков программирования.

Что еще потребуется изучить?

Программирование . Избежать его возможно только на первоначальном этапе, потом же без него никуда. Начать можно с Lego Mindstorms, Python, ROS (Robot Operating System).

Базовую механику. Начинать можно с поделок из бумаги, картона, бутылок, что важно и для мелкой моторики, и для общего развития. Самого простого робота можно сделать вообще из отдельных деталей (моторчики, провода, фотодатчик и одна несложная микросхема). Познакомиться с базовой механикой поможет «Мастерилка с папашей Шперхом».

Основы электроники. Для начала научиться собирать простые схемы. Для детей до восьми лет эксперты советуют конструктор «Знаток», дальше можно перейти к набору «Основы электроники. Начало».

Где заниматься робототехникой детям?

Если видите у ребенка интерес, можно отдать его в кружки и на курсы, хотя можно заниматься и самостоятельно. На курсах ребенок будет под руководством специалистов, сможет найти единомышленников, займется робототехникой на регулярной основе.

Также желательно сразу понять, чего хочется от занятий: участвовать в соревнованиях и бороться за призовые места, участвовать в проектной деятельности или просто заниматься для себя.

Алексей Колотов: «Для серьезных занятий, проектов, участия в соревнованиях нужно выбирать кружки, с небольшими группами по 6—8 человек и тренером, который приводит учеников к призовым местам на соревнованиях, который постоянно сам развивается и дает интересные задачи. Для занятий в виде хобби можно пойти в группы до 20 человек».

Как выбирать курсы для занятий робототехникой?

При записи на курсы обратите внимание на педагога , рекомендует коммерческий директор компании Promobot Олег Кивокурцев. «Бывают прецеденты, когда педагог просто отдает ребятам оборудование, а дальше занимайтесь кто чем хочет», — согласна с Олегом Татьяна Волкова. От таких занятий толку будет мало.

При выборе курсов также стоит обратить внимание и на имеющуюся материально-техническую базу . Есть ли там конструкторские наборы (не только Lego), имеется ли возможность писать программы, изучать механику и электронику, самому делать проекты. На каждую пару учащихся должен быть свой робототехнический комплект. Желательно с дополнительными деталями (колесами, шестернями, элементами каркаса), если хочется участвовать в соревнованиях. Если с одним набором работает сразу несколько команд то, скорее всего, никаких серьезных соревнования не предполагается.

Поинтересуйтесь, в каких соревнованиях участвует клуб робототехники . Помогают ли эти конкурсы закрепить полученные навыки и дают ли возможность для дальнейшего развития.

Соревнование Robocup 2014

Как изучать робототехнику самостоятельно?

Курсы требуют денег и времени. Если первого не хватает и регулярно ходить куда-либо не получится, можно заняться с ребенком самостоятельным изучением. Важно, чтобы родители обладали необходимой компетенцией в этой сфере: без помощи родителя, ребенку освоить робототехнику будет достаточно сложно, предостерегает Олег Кивокурцев.

Найдите материал для изучения. Их можно брать в Интернете, из заказываемых книг, на посещаемых конференциях, из журнала «Занимательная робототехника». Для самостоятельного изучения есть бесплатные онлайн-курсы, например, «Строим роботов и другие устройства на Arduino: от светофора до 3D-принтера».

Нужно ли изучать роботехнику взрослым?

Если Вы уже вышли из детского возраста, это не значит, что двери робототехники для Вас закрыты. Можно так же записаться на курсы или изучать ее самостоятельно.

Если человек решил заниматься этим как хобби, то путь его будет таким же, как у ребенка. Однако понятно, что дальше любительского уровня без профессионального образования (инженера-конструктора, программиста и электронщика) продвигаться вряд ли получится, хотя, конечно, устраиваться на стажировки в компании и упорно грызть гранит нового для вас направления никто не запрещает.

Олег Кивокурцев: «Взрослому будет проще освоить робототехнику, но важным фактором является время».

Для тех, у кого близкая специальность, но хочется переучиться, также есть разные курсы в помошь. Например, для специалистов по машинному обучению одойдет бесплатный онлайн-курс по вероятностной робототехнике «Искусственный интеллект в робототехнике». Также существуют образовательная программа Intel, просветительский проект «Лекториум», дистанционные курсы ИТМО. Не забудьте и про книги, например, есть много литературы для начинающих («Основы робототехники», «Введение в робототехнику», «Настольная книга робототехника»). Подберите то, что больше всего понятно и подходит вам.

Следует помнить, что серьезная работа отличается от любительского увлечения как минимум стоимостью затрат на оборудование и перечнем поставленных перед работником задач. Одно дело - своими руками собирать самого простого робота, совсем другое - заниматься, например, машинным зрением. Поэтому изучать основы конструирования, программирования и аппаратной инженерии все-таки лучше с ранних лет и впоследствии, если понравилось, поступать в профильный университет.

В какие вузы идти учиться?


Направления, связанные с робототехникой, можно найти в следующих вузах:

— Московский технологический университет (МИРЭА, МГУПИ, МИТХТ);

— Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана;

— Московский государственный технологический университет «Станкин»;

— Национальный исследовательский университет «МЭИ» (Москва);

— Сколковский институт науки и технологий (Москва);

— Московский государственный университет путей сообщения Императора Николая II;

— Московский государственный университет пищевых производств;

— Московский государственный университет леса;

— Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (СГУАП);

— Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (ИТМО);

— Магнитогорский государственный технический университет;

— Омский Государственный технический университет;

— Саратовский государственный технический университет;

— Университет Иннополис (Республика Татарстан);

— Южно-Российский федеральный университет (Новочеркасский ГТУ).

Самое главное

Знать азы робототехники в скором времени может оказаться полезно и обывателям, а возможность стать специалистом в этой сфере выглядит очень перспективно, так что хотя бы попробовать себя в «роботостроительстве» определенно стоит.

Весь процесс состоит из двух этапов: сборки и программирования. Чтобы собрать хорошего робота, нужны знания в механике. Чтобы запрограммировать робота на определённые действия, нужно знать язык, который поймёт системная плата или программный блок. Школьными знаниями по информатике тут не обойтись.

Где взять материал?

Сначала нужно решить, как вы хотите собирать робота: из готовых наборов или самостоятельно подбирать материалы. Преимущество набора в том, что вам не нужно искать детали по отдельности. Чаще всего из одного набора можно собрать несколько устройств.

Конструкция, собранная не из готового набора, называется открытой системой. У неё тоже есть свои плюсы: ваш робот будет индивидуальностью, и вы сами сможете улучшать конструкцию. Но времени и сил потратите однозначно больше.

Из чего состоит робот?

Корпус – металлическое или пластмассовое «тело» , к которому прикрепляются остальные детали. У каждого робота есть источник энергии – батарейки или аккумулятор. В зависимости от того, какую задачу будет выполнять робот, выбирают датчики: они могут определять цвет и свет, реагировать на касание.

Чтобы заставить робота двигаться, понадобятся моторы. «Голова» всего механизма – системная плата или программный блок. С их помощью робот подключается к компьютеру и получает набор задач.

Как заставить его что‑то делать?

Чтобы робот выполнил какое‑то действие, нужно создать компьютерную программу. Сложность этого этапа зависит от сборки. Если робот собран из набора Lego Mindstorms или mBot, то с их программным обеспечением справятся даже дети.

Если вы собираете робота сами, вам нужно изучить основы программирования и язык, на котором собираетесь писать программу, например C++.

Почему робот может не выполнить программу?

Попадая в новое место, он может сбиться и выполнять программу неверно. Для того чтобы робот делал всё правильно, надо отрегулировать датчики. Например, слишком яркое освещение может помешать адекватно распознать цвета. В зависимости от поверхности, по которой передвигается робот, регулируют мощность моторов.

Можно научиться собирать и программировать в школе?

Несмотря на то что робототехника не входит в школьную программу, преподаватели по физике и информатике могут научить ребёнка собирать и программировать. В Белгороде в некоторых школах есть кружки, где делают роботов.

«После уроков с учителями физики и информатики мы учимся программировать. Уже умеем работать в LegoMindstorms и Robolab (программное обеспечение для роботов – прим. авт. ). Также иногда учимся делать 3D-чертежи деталей», – рассказали ученики Белгородского инженерного юношеского лицея-интерната и участники «РобоФеста-2018» Антон Першин и Дмитрий Чернов .

Где, кроме школы, можно стать робототехником?

В инжиниринговой школе БелГУ есть класс, в котором учат собирать и программировать роботов. В 2017 году в Белгороде открылся «Кванториум» , в котором робототехнике учат школьников с девяти лет.

Чтобы стать настоящим робототехником, можно поступить на робототехнический факультет. В Белгороде пока таких нет, но в БГТУ им. Шухова есть кафедра технической кибернетики . Её студенты занимают призовые места на всероссийских соревнованиях по робототехнике.

Можно ли научиться самому?

Да. Есть множество ресурсов в Интернете, на которых можно узнать, из чего собрать и как запрограммировать робота.

Будет ли робот полезным?

Его можно приспособить под бытовые задачи и сделать помощником в доме. В Интернете есть много примеров, как домашние изобретатели создают роботов для выпечки блинов или уборки квартиры.

Как подтвердить свои успехи в создании роботов?

Принять участие в таких соревнованиях, как «РобоФест». На них в зависимости от возраста и направления существуют разные номинации. В основном у каждого вида робота есть трасса, на которой он выполняет задания: захватить кубик или прочертить линию. Есть и статичные системы, в которых судьи оценивают презентацию проекта и работу механизмов.

Как правило, участники приезжают на соревнования с собранными роботами и при подготовке тратят время только на калибровку датчиков и корректировку программы.

Редакция благодарит за помощь в создании материала участников «РобоФеста-2018» Дмитрия Агафонова , Дмитрия Чернова , Антона Першина и Данила Мигрина .

Наталья Малыхина



Рекомендуем почитать

Наверх