Т
и если много дергать или только прошить то может вайфая вообще не быть
Size: a a a
2020 December 02
Т
ето больше баг как я понял
Т
зануление антенный спасает
Т
как и рестарт
A
о, спасибо, поищу в этом направлении
Т
ета же херня вылазит при перепрошивки напрямую с esptool
Т
я думаю с этим кто то сталкивался гораздо чаще
NK
PAAS: как рассмотреть подводный мир во время полёта
Исследователи из Стэнфордского университета создали гибридную систему для исследования морских глубин с воздуха.
Более 70% поверхности Земли покрыто водой, но лишь судоходные маршруты и предполагаемые места крушений подверглись визуализации рельефа морского дна с высоким разрешением.
Проблема в том, что граница раздела фаз вода/воздух мешает изучать рельеф мирового океана и находить подводные объекты методами радиолокационного зондирования, широко применяемыми на суше.
Звуковые волны, свет и другое электромагнитное излучение теряют большую часть энергии за счёт отражения и поглощения при переходе из воздуха в воду и обратно.
Поэтому вместо картографирования с самолётов и спутников океаны изучают с помощью гидролокаторов, установленных на океанографических судах. Это медленный и дорогостоящий метод, неэффективный для покрытия больших площадей.
Созданный в Стэнфорде фотоакустический бортовой гидролокатор (PASS) сочетает свет и звук для снижения потерь энергии на границе раздела фаз.
«Если мы сможем использовать свет в воздухе, а звук в воде, то получим лучшее из обоих миров», — пояснил ведущий автор исследования аспирант факультета электротехники Эйдан Фицпатрик.
Оптико-акустическая система сначала генерирует лазерный импульс, который проходит через воздух и поглощается поверхностью воды. В месте контакта он создаёт ультразвуковые волны, которые распространяются через толщу воды и отражаются от подводных объектов.
Отраженные ультразвуковые волны регистрируются детекторами и преобразуются в электрические импульсы. Затем картинка обрабатывается алгоритмами восстановления изображения, удаляющими часть артефактов.
На сегодняшний день PASS был успешно протестирован в условиях лаборатории. В большой аквариум поместили чистую воду и уложили на дно металлические болванки в виде буквы S.
Гибридная система восстановила их взаимное расположение и показала довольно чёткую картинку, находясь в нескольких сантиметрах над аквариумом.
Следующим шагом будет увеличение высоты до нескольких десятков метров над водой и проведение испытаний в реальных условиях. На открытой воде всегда есть волнение, и алгоритм придётся дорабатывать для динамической компенсации помех.
«Мы видим эту технологию на борту вертолета или дрона. Надеемся, что оптико-акустическая система однажды будет использоваться для картирования глубин океана с высокой скоростью и точностью. Также она имеет большой потенциал в крупномасштабных поисках русских подлодок затонувших кораблей или самолётов», — сказал руководитель исследования Амин Арбабиан, доцент кафедры электротехники.
Источник: The Robot Report
Подробнее: PDF
Видео: YouTube
Исследователи из Стэнфордского университета создали гибридную систему для исследования морских глубин с воздуха.
Более 70% поверхности Земли покрыто водой, но лишь судоходные маршруты и предполагаемые места крушений подверглись визуализации рельефа морского дна с высоким разрешением.
Проблема в том, что граница раздела фаз вода/воздух мешает изучать рельеф мирового океана и находить подводные объекты методами радиолокационного зондирования, широко применяемыми на суше.
Звуковые волны, свет и другое электромагнитное излучение теряют большую часть энергии за счёт отражения и поглощения при переходе из воздуха в воду и обратно.
Поэтому вместо картографирования с самолётов и спутников океаны изучают с помощью гидролокаторов, установленных на океанографических судах. Это медленный и дорогостоящий метод, неэффективный для покрытия больших площадей.
Созданный в Стэнфорде фотоакустический бортовой гидролокатор (PASS) сочетает свет и звук для снижения потерь энергии на границе раздела фаз.
«Если мы сможем использовать свет в воздухе, а звук в воде, то получим лучшее из обоих миров», — пояснил ведущий автор исследования аспирант факультета электротехники Эйдан Фицпатрик.
Оптико-акустическая система сначала генерирует лазерный импульс, который проходит через воздух и поглощается поверхностью воды. В месте контакта он создаёт ультразвуковые волны, которые распространяются через толщу воды и отражаются от подводных объектов.
Отраженные ультразвуковые волны регистрируются детекторами и преобразуются в электрические импульсы. Затем картинка обрабатывается алгоритмами восстановления изображения, удаляющими часть артефактов.
На сегодняшний день PASS был успешно протестирован в условиях лаборатории. В большой аквариум поместили чистую воду и уложили на дно металлические болванки в виде буквы S.
Гибридная система восстановила их взаимное расположение и показала довольно чёткую картинку, находясь в нескольких сантиметрах над аквариумом.
Следующим шагом будет увеличение высоты до нескольких десятков метров над водой и проведение испытаний в реальных условиях. На открытой воде всегда есть волнение, и алгоритм придётся дорабатывать для динамической компенсации помех.
«Мы видим эту технологию на борту вертолета или дрона. Надеемся, что оптико-акустическая система однажды будет использоваться для картирования глубин океана с высокой скоростью и точностью. Также она имеет большой потенциал в крупномасштабных поисках русских подлодок затонувших кораблей или самолётов», — сказал руководитель исследования Амин Арбабиан, доцент кафедры электротехники.
Источник: The Robot Report
Подробнее: PDF
Видео: YouTube
Т
ID:0
PAAS: как рассмотреть подводный мир во время полёта
Исследователи из Стэнфордского университета создали гибридную систему для исследования морских глубин с воздуха.
Более 70% поверхности Земли покрыто водой, но лишь судоходные маршруты и предполагаемые места крушений подверглись визуализации рельефа морского дна с высоким разрешением.
Проблема в том, что граница раздела фаз вода/воздух мешает изучать рельеф мирового океана и находить подводные объекты методами радиолокационного зондирования, широко применяемыми на суше.
Звуковые волны, свет и другое электромагнитное излучение теряют большую часть энергии за счёт отражения и поглощения при переходе из воздуха в воду и обратно.
Поэтому вместо картографирования с самолётов и спутников океаны изучают с помощью гидролокаторов, установленных на океанографических судах. Это медленный и дорогостоящий метод, неэффективный для покрытия больших площадей.
Созданный в Стэнфорде фотоакустический бортовой гидролокатор (PASS) сочетает свет и звук для снижения потерь энергии на границе раздела фаз.
«Если мы сможем использовать свет в воздухе, а звук в воде, то получим лучшее из обоих миров», — пояснил ведущий автор исследования аспирант факультета электротехники Эйдан Фицпатрик.
Оптико-акустическая система сначала генерирует лазерный импульс, который проходит через воздух и поглощается поверхностью воды. В месте контакта он создаёт ультразвуковые волны, которые распространяются через толщу воды и отражаются от подводных объектов.
Отраженные ультразвуковые волны регистрируются детекторами и преобразуются в электрические импульсы. Затем картинка обрабатывается алгоритмами восстановления изображения, удаляющими часть артефактов.
На сегодняшний день PASS был успешно протестирован в условиях лаборатории. В большой аквариум поместили чистую воду и уложили на дно металлические болванки в виде буквы S.
Гибридная система восстановила их взаимное расположение и показала довольно чёткую картинку, находясь в нескольких сантиметрах над аквариумом.
Следующим шагом будет увеличение высоты до нескольких десятков метров над водой и проведение испытаний в реальных условиях. На открытой воде всегда есть волнение, и алгоритм придётся дорабатывать для динамической компенсации помех.
«Мы видим эту технологию на борту вертолета или дрона. Надеемся, что оптико-акустическая система однажды будет использоваться для картирования глубин океана с высокой скоростью и точностью. Также она имеет большой потенциал в крупномасштабных поисках русских подлодок затонувших кораблей или самолётов», — сказал руководитель исследования Амин Арбабиан, доцент кафедры электротехники.
Источник: The Robot Report
Подробнее: PDF
Видео: YouTube
Исследователи из Стэнфордского университета создали гибридную систему для исследования морских глубин с воздуха.
Более 70% поверхности Земли покрыто водой, но лишь судоходные маршруты и предполагаемые места крушений подверглись визуализации рельефа морского дна с высоким разрешением.
Проблема в том, что граница раздела фаз вода/воздух мешает изучать рельеф мирового океана и находить подводные объекты методами радиолокационного зондирования, широко применяемыми на суше.
Звуковые волны, свет и другое электромагнитное излучение теряют большую часть энергии за счёт отражения и поглощения при переходе из воздуха в воду и обратно.
Поэтому вместо картографирования с самолётов и спутников океаны изучают с помощью гидролокаторов, установленных на океанографических судах. Это медленный и дорогостоящий метод, неэффективный для покрытия больших площадей.
Созданный в Стэнфорде фотоакустический бортовой гидролокатор (PASS) сочетает свет и звук для снижения потерь энергии на границе раздела фаз.
«Если мы сможем использовать свет в воздухе, а звук в воде, то получим лучшее из обоих миров», — пояснил ведущий автор исследования аспирант факультета электротехники Эйдан Фицпатрик.
Оптико-акустическая система сначала генерирует лазерный импульс, который проходит через воздух и поглощается поверхностью воды. В месте контакта он создаёт ультразвуковые волны, которые распространяются через толщу воды и отражаются от подводных объектов.
Отраженные ультразвуковые волны регистрируются детекторами и преобразуются в электрические импульсы. Затем картинка обрабатывается алгоритмами восстановления изображения, удаляющими часть артефактов.
На сегодняшний день PASS был успешно протестирован в условиях лаборатории. В большой аквариум поместили чистую воду и уложили на дно металлические болванки в виде буквы S.
Гибридная система восстановила их взаимное расположение и показала довольно чёткую картинку, находясь в нескольких сантиметрах над аквариумом.
Следующим шагом будет увеличение высоты до нескольких десятков метров над водой и проведение испытаний в реальных условиях. На открытой воде всегда есть волнение, и алгоритм придётся дорабатывать для динамической компенсации помех.
«Мы видим эту технологию на борту вертолета или дрона. Надеемся, что оптико-акустическая система однажды будет использоваться для картирования глубин океана с высокой скоростью и точностью. Также она имеет большой потенциал в крупномасштабных поисках русских подлодок затонувших кораблей или самолётов», — сказал руководитель исследования Амин Арбабиан, доцент кафедры электротехники.
Источник: The Robot Report
Подробнее: PDF
Видео: YouTube
первая мысль - что за наркомания?
следующая мыль - сестра, еще морфию этому гению!
сразу видно куча проблемм с тем что море не лужа и плавает в нем не только рыбка, но в целом это реально гениально!
следующая мыль - сестра, еще морфию этому гению!
сразу видно куча проблемм с тем что море не лужа и плавает в нем не только рыбка, но в целом это реально гениально!
2020 December 03
C
Alert! Viktor Stepanov is a known spammer and is CAS banned. Ban is strongly recommended.
NK
Беспилотные такси уровня SAE 5 выехали на улицы Поднебесной
Калифорнийская компания AutoX развернула полностью автономные роботакси в центре Шэньчжэня. Это крупнейший город на юго-востоке Китая, связывающий его с Гонконгом.
Впервые по улицам с интенсивным трафиком начал движение самодостаточный автопарк беспилотных такси. Он обходится без сопровождающих инженеров и удаленных операторов.
Этому шагу предшествовал длительный тестовый период в городах США и Китая с высокой плотностью населения.
В июле AutoX стала третьей компанией, получившей в США разрешение на использование роботакси без водителя на скорости до 45 миль в час на дорогах общего пользования.
Ещё раньше Департамент транспортных средств Калифорнии выдал аналогичное разрешение Nuro и Waymo, однако в них были свои оговорки, характерные для SAE 4.
Например, такси Waymo не могли заезжать в аэропорт, а Nuro развозит товары, но не пассажиров.
В Китае AutoX встретила меньше юридических препятствий и уже развернула более 100 частично автономных такси в Шанхае до того, как прийти в Шэньчжэнь.
Сейчас все роботакси AutoX оснащены системой автономного управления высшего (пятого) поколения по классификации SAE. Их создатели по максимуму вложились в безопасность.
Набор датчиков объединяет в себе ряд камер сверхвысокого разрешения собственной разработки, лидары по обеим сторонам автомобиля, а также лучшие на рынке радары.
Дополнительно в машинах установлена система объёмного видения пространства вокруг автомобиля, полностью исключающая слепые зоны. В отличие от примитивных парктроников, она реагирует даже на небольшие объекты.
Напомним, что AutoX основал в 2016 году Доктор Цзяньсюн Сяо. Он разрабатывал беспилотные системы управления в Массачусетском технологическом институте и Принстонском университете, после чего решил создать свою компанию.
В стартапе его называют «Профессор X». Он заявляет, что сейчас созданная под его руководством система AutoX Driver способна справиться с самыми сложными условиями городского движения.
Сейчас у AutoX пять центров исследований и разработок по всему миру. Её операционный центр RoboTaxi в Шанхае открылся в апреле и стал крупнейшим ЦОД, обслуживающим беспилотные автомобили в Азии.
Источник: The Robot Report
Калифорнийская компания AutoX развернула полностью автономные роботакси в центре Шэньчжэня. Это крупнейший город на юго-востоке Китая, связывающий его с Гонконгом.
Впервые по улицам с интенсивным трафиком начал движение самодостаточный автопарк беспилотных такси. Он обходится без сопровождающих инженеров и удаленных операторов.
Этому шагу предшествовал длительный тестовый период в городах США и Китая с высокой плотностью населения.
В июле AutoX стала третьей компанией, получившей в США разрешение на использование роботакси без водителя на скорости до 45 миль в час на дорогах общего пользования.
Ещё раньше Департамент транспортных средств Калифорнии выдал аналогичное разрешение Nuro и Waymo, однако в них были свои оговорки, характерные для SAE 4.
Например, такси Waymo не могли заезжать в аэропорт, а Nuro развозит товары, но не пассажиров.
В Китае AutoX встретила меньше юридических препятствий и уже развернула более 100 частично автономных такси в Шанхае до того, как прийти в Шэньчжэнь.
Сейчас все роботакси AutoX оснащены системой автономного управления высшего (пятого) поколения по классификации SAE. Их создатели по максимуму вложились в безопасность.
Набор датчиков объединяет в себе ряд камер сверхвысокого разрешения собственной разработки, лидары по обеим сторонам автомобиля, а также лучшие на рынке радары.
Дополнительно в машинах установлена система объёмного видения пространства вокруг автомобиля, полностью исключающая слепые зоны. В отличие от примитивных парктроников, она реагирует даже на небольшие объекты.
Напомним, что AutoX основал в 2016 году Доктор Цзяньсюн Сяо. Он разрабатывал беспилотные системы управления в Массачусетском технологическом институте и Принстонском университете, после чего решил создать свою компанию.
В стартапе его называют «Профессор X». Он заявляет, что сейчас созданная под его руководством система AutoX Driver способна справиться с самыми сложными условиями городского движения.
Сейчас у AutoX пять центров исследований и разработок по всему миру. Её операционный центр RoboTaxi в Шанхае открылся в апреле и стал крупнейшим ЦОД, обслуживающим беспилотные автомобили в Азии.
Источник: The Robot Report
2020 December 04
.L
NK
RealAnt — доступный робот с RL
Исследователи из Университета Аалто (Финляндия) и Ote Robotics создали четвероногого робота для исследований в области обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL).
Он получил название RealAnt и считается сравнительно доступным вариантом, позволяющим эффективно использовать реального робота для тестирования и отладки алгоритмов RL. Исходный код его аппаратного и программного обеспечения полностью открыт.
Новая платформа представляет собой минималистичную версию среды моделирования «Муравей», которая часто используется в исследованиях RL.
К слову, недавно в развитии этого способа машинного обучения произошли качественные изменения. Изначально методы RL демонстрировали хороший результат лишь в том случае, если роботы предварительно обучались в симуляциях на протяжении тысяч часов.
Такой метод позволял «набивать шишки» в виртуальности, не повреждая воплощённого в железе робота. Однако среда моделирования не учитывает все особенности физического окружения, поэтому после сборки предварительно обученным роботам всё равно приходится переучиваться.
Совсем недавно общими усилиями сообщества удалось добиться стабильно высоких результатов, отказавшись от длительных симуляций и повысив эффективность выборки данных для обучения.
Сегодня для многих задач более удобным выглядит непосредственное обучение роботов в реальном мире, когда им предварительно задают ограничения по допустимым диапазонам движений и референсным показаниям датчиков.
Разработчики решили: пускай робот учится на своих ошибках сразу в реальной среде, мы лишь убережём его от самых серьёзных повреждений.
Сначала робот RealAnt самостоятельно учиться скоординированно двигать ногами, потом ходить, а затем и выполнять задания. Он всегда «знает» ориентацию своего тела по отношению к реальной среде и «понимает», чего не способен выполнить без ущерба для себя.
Самостоятельная Сборка RealAnt обойдется примерно в 410 долларов, если учитывать только затраты на материалы. Отдельные компоненты выпускаются серийно и их легко достать. После подготовки отдельных модулей финальная сборка робота займёт около часа.
Для ленивых занятых есть возможность купить уже собранного робота RealAnt V1. Это удовольствие обойдётся в € 899 без учёта стоимости доставки и таможенных пошлин.
Источник: TechXplore
Исходный код проекта RealAnt: GitHub
Подробнее: Arxiv.org
Исследователи из Университета Аалто (Финляндия) и Ote Robotics создали четвероногого робота для исследований в области обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL).
Он получил название RealAnt и считается сравнительно доступным вариантом, позволяющим эффективно использовать реального робота для тестирования и отладки алгоритмов RL. Исходный код его аппаратного и программного обеспечения полностью открыт.
Новая платформа представляет собой минималистичную версию среды моделирования «Муравей», которая часто используется в исследованиях RL.
К слову, недавно в развитии этого способа машинного обучения произошли качественные изменения. Изначально методы RL демонстрировали хороший результат лишь в том случае, если роботы предварительно обучались в симуляциях на протяжении тысяч часов.
Такой метод позволял «набивать шишки» в виртуальности, не повреждая воплощённого в железе робота. Однако среда моделирования не учитывает все особенности физического окружения, поэтому после сборки предварительно обученным роботам всё равно приходится переучиваться.
Совсем недавно общими усилиями сообщества удалось добиться стабильно высоких результатов, отказавшись от длительных симуляций и повысив эффективность выборки данных для обучения.
Сегодня для многих задач более удобным выглядит непосредственное обучение роботов в реальном мире, когда им предварительно задают ограничения по допустимым диапазонам движений и референсным показаниям датчиков.
Разработчики решили: пускай робот учится на своих ошибках сразу в реальной среде, мы лишь убережём его от самых серьёзных повреждений.
Сначала робот RealAnt самостоятельно учиться скоординированно двигать ногами, потом ходить, а затем и выполнять задания. Он всегда «знает» ориентацию своего тела по отношению к реальной среде и «понимает», чего не способен выполнить без ущерба для себя.
Самостоятельная Сборка RealAnt обойдется примерно в 410 долларов, если учитывать только затраты на материалы. Отдельные компоненты выпускаются серийно и их легко достать. После подготовки отдельных модулей финальная сборка робота займёт около часа.
Для ленивых занятых есть возможность купить уже собранного робота RealAnt V1. Это удовольствие обойдётся в € 899 без учёта стоимости доставки и таможенных пошлин.
Источник: TechXplore
Исходный код проекта RealAnt: GitHub
Подробнее: Arxiv.org
2020 December 06
AW
P
О, а я тебя знаю
AW
А я тебя
AW
Т
алоха