overflow-x: hidden; } /* Animated Background */ .hero { position: relative; height: 100vh; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); display: flex; align-items: center; justify-content: center; overflow: hidden; } .hero::before { content: ''; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; background: url('data:image/svg+xml, Мобильная роботехника | Технологии будущего

Мобильная роботехника

Технологии автономной навигации и интеллектуального управления

Узнать больше

О мобильной роботехнике

Мобильная роботехника — это междисциплинарная область, объединяющая механику, электронику, информатику и искусственный интеллект для создания автономных систем, способных перемещаться и взаимодействовать с окружающей средой.

🤖

Автономная навигация

Системы локализации и построения карт (SLAM), позволяющие роботам ориентироваться в неизвестных пространствах без участия человека.

👁️

Компьютерное зрение

Обработка визуальной информации с камер, LiDAR и других сенсоров для восприятия окружающего мира и принятия решений.

🧠

Искусственный интеллект

Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для интеллектуального планирования траекторий и взаимодействия с динамической средой.

⚙️

Управление движением

Кинематические и динамические модели для точного управления дифференциальным приводом, омни-платформами и артикулированными системами.

📡

Сенсорные системы

Интеграция данных от множества датчиков (IMU, GPS, энкодеры, камеры) для надежной работы в различных условиях.

🔄

ROS экосистема

Robot Operating System (ROS/ROS2) как стандарт де-факто для разработки модульных робототехнических приложений.

Ключевые технологии

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

Алгоритмы: ORB-SLAM3, RTAB-Map, Cartographer, LIO-SAM

Одновременная локализация и построение карты окружающего пространства. Включает визуальный SLAM (V-SLAM), LiDAR-SLAM и гибридные подходы с использованием инерциальных датчиков.

Планирование пути

Методы: A*, RRT, DWA, TEB, MPC

Алгоритмы глобального и локального планирования траекторий с учетом кинематических ограничений, динамических препятствий и оптимизации по времени/энергии.

Обнаружение объектов

Архитектуры: YOLO, PointNet++, VoxelNet

Детекция и классификация объектов в 2D (камеры) и 3D (облака точек). Применение трансформеров и attention-механизмов для повышения точности.

Сенсорная фузия

Фильтры: Extended Kalman Filter, Particle Filter, Graph Optimization

Объединение данных от разнородных сенсоров для повышения робастности локализации и восприятия. Компенсация деградации датчиков в сложных условиях.

ROS2 Docker Python C++ OpenCV PCL TensorFlow PyTorch Gazebo CUDA Eigen Nav2

Области применения

🏭

Промышленная автоматизация

Автономные транспортные роботы (AGV/AMR) для логистики на складах и производственных площадках. Оптимизация материальных потоков и снижение операционных издержек.

🌾

Сельское хозяйство

Роботизированные платформы для мониторинга посевов, точного внесения удобрений, автоматизированной уборки урожая и анализа состояния растений.

🏥

Медицина и здравоохранение

Роботы для доставки лекарств и оборудования в больницах, дезинфекции помещений, телеприсутствия врачей и помощи маломобильным пациентам.

🚗

Автономный транспорт

Беспилотные автомобили, доставочные роботы последней мили, автономные шаттлы для перевозки пассажиров в ограниченных зонах.

🔍

Исследование и разведка

Мобильные платформы для исследования опасных и труднодоступных территорий, подводная робототехника, планетарные роверы.

🧹

Сервисная робототехника

Роботы-уборщики для помещений и открытых пространств, охранные и патрульные роботы, системы для инспекции инфраструктуры.

Актуальные направления исследований

Foundation Models для навигации

Проекты: ViNT, NoMaD, GNM

Обучение универсальных моделей на больших наборах данных для zero-shot навигации в новых окружениях без переобучения. Использование визуальных трансформеров для кросс-доменной генерализации.

Навигация в сложных условиях

Вызовы: Деградация сенсоров, динамическая среда

Разработка робастных алгоритмов для работы при ярком солнечном свете (деградация RGB-D), в условиях плохой видимости, на малотекстурированных поверхностях. Мультимодальная фузия для повышения надежности.

Артикулированные системы

Задачи: Управление многосекционными роботами

Кинематическое моделирование и управление роботами с несколькими дифференциальными секциями. Координация движения сочлененных звеньев для навигации в ограниченных пространствах.

3D детекция объектов

Подходы: Voxel-based, Point-based, Hybrid

Обработка облаков точек (~21K voxels) с применением attention-механизмов и NMS для детекции пешеходов и динамических препятствий. Оптимизация архитектур для работы в реальном времени.

Multi-session SLAM

Системы: RTAB-Map, ORB-SLAM3

Построение и поддержка глобальных карт при многократных проходах робота. Loop closure detection, relocalization и оптимизация графов поз для долгосрочной автономной работы.

Калибровка сенсорных систем

Задачи: Выравнивание TF, стерео-калибровка

Точная калибровка внешних параметров камер, LiDAR и IMU. Построение цепочек трансформаций (TF tree) для корректной интеграции данных в единой системе координат.

Связаться с нами