This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📌 یک دست رباتیک که هر حرکت شما را با دقت فلزی تقلید می‌کند.
این یک داستان علمی تخیلی نیست. این یک کپی‌برداری از حرکت در لحظه با استفاده از رباتیک است.
از خم کردن انگشتان گرفته تا چرخش مچ دست، این دست مکانیکی حرکت انسان را با دقتی شگفت‌انگیز کپی می‌کند و شکاف بین انسان و ماشین را پر می‌کند.
🔧 دستکاری از راه دور
⚙️ رابط‌های انسان و ربات
🚀 آینده سیستم‌های کنترل
💬 به نظر شما این فناوری ابتدا در فضا، جراحی یا صنعت کجا استفاده خواهد شد؟
#Robotics_Revolution #engineering #Trendreels
#هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir
این یک داستان علمی تخیلی نیست. این یک کپی‌برداری از حرکت در لحظه با استفاده از رباتیک است.
از خم کردن انگشتان گرفته تا چرخش مچ دست، این دست مکانیکی حرکت انسان را با دقتی شگفت‌انگیز کپی می‌کند و شکاف بین انسان و ماشین را پر می‌کند.
🔧 دستکاری از راه دور
⚙️ رابط‌های انسان و ربات
🚀 آینده سیستم‌های کنترل
💬 به نظر شما این فناوری ابتدا در فضا، جراحی یا صنعت کجا استفاده خواهد شد؟
#Robotics_Revolution #engineering #Trendreels
#هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir
🔥3👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🌐 معرفی ROTUNBOT — ربات کروی برای شرایط سخت و محیط‌های خطرناک
🤖 رباتROTUNBOT یک ربات هوشمند با طراحی کروی است که می‌تواند در سخت‌ترین و بحرانی‌ترین شرایط به کار گرفته شود. این ماشین منحصر‌به‌فرد توانایی کار در محیط‌هایی را دارد که سایر تجهیزات از پا درمی‌آیند!
---
🎯 قابلیت‌ها و کاربردها:
✅ حرکت در زمین‌های ناهموار: کوهستان، بیابان، باتلاق و مناطق سنگلاخی
✅ مقاومت در برابر شرایط آب‌و‌هوایی شدید: برف، باران، طوفان شن و تایفون
✅ کار در محیط‌های خطرناک: مناطق رادیواکتیو، مواد شیمیایی خورنده، مناطق قابل انفجار
✅ انجام مأموریت‌های امنیتی و نظامی: تحمل ضربه، سقوط و حمله دشمن
---
⚙️ ویژگی‌های فنی منحصر‌به‌فرد:
🔸 فناوری حرکت با سیستم «ماژول پاندولی + ساختار کروی + چرخش پرسرعت»
🔸 مقاوم در برابر واژگونی و بسیار پایدار
🔸 مصرف انرژی بسیار پایین (۸ تا ۹ برابر کمتر از ربات‌های قدم‌زن)
🔸 سرعت بالا: ۰ تا ۳۵ کیلومتر بر ساعت تنها در ۲.۵ ثانیه!
🔸 شارژدهی تا ۱۰ ساعت یا ۱۲۰ کیلومتر
---
🧠 سیستم کنترل هوشمند:
👁️ دارای سنسورهای ۳۶۰ درجه شبیه چشم حشرات برای درک دقیق محیط
🚫 اجتناب خودکار از موانع
🗺️ بدون نیاز به نقشه‌های دقیق؛ کاملاً خودران و مستقل
---
📍 موارد استفاده در صنایع مختلف:
🏭 فرودگاه‌ها، نیروگاه‌ها، صنایع شیمیایی و پلیس
🛡️ گشت‌زنی، نظارت، عملیات امداد و نجات، کنترل امنیتی و مقابله با تروریسم
---
🚀 رباتROTUNBOT گامی بلند به سوی آینده‌ی ماشین‌های خودران برای مأموریت‌های دشوار!
#روبات #هوش_مصنوعی #امنیت #روبات_صنعتی #رباتیک #فناوری #ROTUNBOT #ربات_جنگی #نجات #پایش #فناوری_نوین #AI #robotics #security #future_tech
@rss_ai_ir
🤖 رباتROTUNBOT یک ربات هوشمند با طراحی کروی است که می‌تواند در سخت‌ترین و بحرانی‌ترین شرایط به کار گرفته شود. این ماشین منحصر‌به‌فرد توانایی کار در محیط‌هایی را دارد که سایر تجهیزات از پا درمی‌آیند!
---
🎯 قابلیت‌ها و کاربردها:
✅ حرکت در زمین‌های ناهموار: کوهستان، بیابان، باتلاق و مناطق سنگلاخی
✅ مقاومت در برابر شرایط آب‌و‌هوایی شدید: برف، باران، طوفان شن و تایفون
✅ کار در محیط‌های خطرناک: مناطق رادیواکتیو، مواد شیمیایی خورنده، مناطق قابل انفجار
✅ انجام مأموریت‌های امنیتی و نظامی: تحمل ضربه، سقوط و حمله دشمن
---
⚙️ ویژگی‌های فنی منحصر‌به‌فرد:
🔸 فناوری حرکت با سیستم «ماژول پاندولی + ساختار کروی + چرخش پرسرعت»
🔸 مقاوم در برابر واژگونی و بسیار پایدار
🔸 مصرف انرژی بسیار پایین (۸ تا ۹ برابر کمتر از ربات‌های قدم‌زن)
🔸 سرعت بالا: ۰ تا ۳۵ کیلومتر بر ساعت تنها در ۲.۵ ثانیه!
🔸 شارژدهی تا ۱۰ ساعت یا ۱۲۰ کیلومتر
---
🧠 سیستم کنترل هوشمند:
👁️ دارای سنسورهای ۳۶۰ درجه شبیه چشم حشرات برای درک دقیق محیط
🚫 اجتناب خودکار از موانع
🗺️ بدون نیاز به نقشه‌های دقیق؛ کاملاً خودران و مستقل
---
📍 موارد استفاده در صنایع مختلف:
🏭 فرودگاه‌ها، نیروگاه‌ها، صنایع شیمیایی و پلیس
🛡️ گشت‌زنی، نظارت، عملیات امداد و نجات، کنترل امنیتی و مقابله با تروریسم
---
🚀 رباتROTUNBOT گامی بلند به سوی آینده‌ی ماشین‌های خودران برای مأموریت‌های دشوار!
#روبات #هوش_مصنوعی #امنیت #روبات_صنعتی #رباتیک #فناوری #ROTUNBOT #ربات_جنگی #نجات #پایش #فناوری_نوین #AI #robotics #security #future_tech
@rss_ai_ir
🔥3👍1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎯 کنترل دقیق با PID؛ پایه‌ای برای هوش مصنوعی در ربات‌ها
@rss_ai_ir
🔬 در تصویر بالا یک سیستم تعادلی دو درجه آزادی (2-DOF Ball Balancer) را مشاهده می‌کنید که در آن یک توپ باید روی یک صفحه متحرک متعادل بماند. این سیستم نمونه‌ای کلاسیک برای آموزش کنترل‌کننده‌های PID است.
📉 زمانی که کنترل به‌درستی انجام نشود، توپ به‌سرعت از تعادل خارج میشود (unstable). اما با تنظیم مناسب ضرایب PID، می‌توان سیستم را پایدار و واکنش‌پذیر کرد.
🤖 حال این را به ربات‌های دوپا، پهپادها یا بازوهای رباتیکی تعمیم دهید؛ سیستم‌های هوشمند برای پایداری، ابتدا نیاز به کنترل دقیق و واکنش سریع دارند، که پایه آن همین کنترل‌های کلاسیک است.
🧠 از اینجا، هوش مصنوعی وارد میدان میشود! وقتی داده‌های PID به اندازه کافی جمع‌آوری شد، می‌توان با یادگیری ماشین، کنترل‌کننده‌هایی طراحی کرد که خود را بهینه کنند یا حتی به‌صورت تطبیقی به شرایط جدید پاسخ دهند.
🔗 این نقطه اتصال مهندسی کنترل کلاسیک و هوش مصنوعی در رباتیک است:
از PID تا یادگیری تقویتی!
#هوش_مصنوعی #کنترل #PID #رباتیک #یادگیری_ماشین #بالانس_توپ #AI #robotics #کنترل_هوشمند
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
🔬 در تصویر بالا یک سیستم تعادلی دو درجه آزادی (2-DOF Ball Balancer) را مشاهده می‌کنید که در آن یک توپ باید روی یک صفحه متحرک متعادل بماند. این سیستم نمونه‌ای کلاسیک برای آموزش کنترل‌کننده‌های PID است.
📉 زمانی که کنترل به‌درستی انجام نشود، توپ به‌سرعت از تعادل خارج میشود (unstable). اما با تنظیم مناسب ضرایب PID، می‌توان سیستم را پایدار و واکنش‌پذیر کرد.
🤖 حال این را به ربات‌های دوپا، پهپادها یا بازوهای رباتیکی تعمیم دهید؛ سیستم‌های هوشمند برای پایداری، ابتدا نیاز به کنترل دقیق و واکنش سریع دارند، که پایه آن همین کنترل‌های کلاسیک است.
🧠 از اینجا، هوش مصنوعی وارد میدان میشود! وقتی داده‌های PID به اندازه کافی جمع‌آوری شد، می‌توان با یادگیری ماشین، کنترل‌کننده‌هایی طراحی کرد که خود را بهینه کنند یا حتی به‌صورت تطبیقی به شرایط جدید پاسخ دهند.
🔗 این نقطه اتصال مهندسی کنترل کلاسیک و هوش مصنوعی در رباتیک است:
از PID تا یادگیری تقویتی!
#هوش_مصنوعی #کنترل #PID #رباتیک #یادگیری_ماشین #بالانس_توپ #AI #robotics #کنترل_هوشمند
@rss_ai_ir
👏26🥰19👍16❤15🎉15🔥14😁9🙏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 پایداری ربات Digit از شرکت Agility Robotics زیر فشار تست‌های واقعی
برای آزمایش تعادل ربات‌های دوپا معمولاً آن‌ها را از کنار هل می‌دهند. اما تیم Agility Robotics سطح تست را یک پله بالاتر برده:
👣 در آزمایش جدید، ربات را روی یک تخته قرار می‌دهند و ناگهان آن تخته را از زیر پایش می‌کشند — در کمال تعجب، ربات نمی‌افتد!
🔍 شاید فکر کنید دلیلش اتصال مکانیکی به بالا یا نگهدارنده است، اما ویدیوها نشان می‌دهند حتی بدون هیچ پشتیبانی، ربات همچنان روی پاهای خود باقی می‌ماند.
🧠 این مهارت نتیجه‌ی بیش از ۱۰۰۰ ساعت آموزش در شبیه‌ساز است. ربات اکنون نه‌تنها تعادلش را حفظ می‌کند، بلکه واکنشی سریع‌تر از انسان دارد — چیزی که برخی کاربران را یاد واکنش‌های موجودات زنده انداخته است.
#رباتیک #AgilityRobotics #Digit #هوش_مصنوعی #Robotics
@rss_ai_ir 🦿
برای آزمایش تعادل ربات‌های دوپا معمولاً آن‌ها را از کنار هل می‌دهند. اما تیم Agility Robotics سطح تست را یک پله بالاتر برده:
👣 در آزمایش جدید، ربات را روی یک تخته قرار می‌دهند و ناگهان آن تخته را از زیر پایش می‌کشند — در کمال تعجب، ربات نمی‌افتد!
🔍 شاید فکر کنید دلیلش اتصال مکانیکی به بالا یا نگهدارنده است، اما ویدیوها نشان می‌دهند حتی بدون هیچ پشتیبانی، ربات همچنان روی پاهای خود باقی می‌ماند.
🧠 این مهارت نتیجه‌ی بیش از ۱۰۰۰ ساعت آموزش در شبیه‌ساز است. ربات اکنون نه‌تنها تعادلش را حفظ می‌کند، بلکه واکنشی سریع‌تر از انسان دارد — چیزی که برخی کاربران را یاد واکنش‌های موجودات زنده انداخته است.
#رباتیک #AgilityRobotics #Digit #هوش_مصنوعی #Robotics
@rss_ai_ir 🦿
👍20🎉16❤15🔥15🥰14👏13😁12😱1
🤖 شرکت Figure AI مدل جدیدی به نام Helix معرفی کرده که یک تحول اساسی در رباتیک انسان‌نماست: کنترل کامل ۳۵ درجه آزادی نیم‌تنه بالا (سر، دست‌ها، بازوها، انگشتان و تنه) تنها با یک شبکه عصبی، آن هم با واکنش به دستورات گفتاری طبیعی.
🔹 ویژگی‌های کلیدی Helix
✅ یادگیری تعمیم‌پذیر (Grab-anything): دستور «چای‌ساز را بردار» حتی برای چای‌سازی که ربات هرگز ندیده، اجرا میشود.
✅ کار گروهی: یک مجموعه وزن روی دو ربات مختلف کار می‌کند؛ یکی بسته‌ی شیر را می‌دهد، دیگری در یخچال می‌گذارد — بدون برنامه‌ریزی نقش‌ها.
✅کنترل هم‌زمان ۳۵ محور حرکتی با فرکانس ۲۰۰ هرتز: هماهنگی چشم، بدن و انگشتان برای گرفتن دقیق اشیاء.
✅ کاملاً روی دستگاه: همه‌ی محاسبات روی دو GPU کم‌مصرف داخلی انجام میشود، بدون نیاز به پردازش ابری.
🧠 معماری «سیستم ۱ و سیستم ۲»
1. سیستم ۲ (فکر کندتر): یک VLM متن‌باز ۷ میلیارد پارامتری با ۷-۹ هرتز → درک صحنه و تولید دستور کلی.
2. سیستم ۱ (واکنش سریع): یک ترنسفورمر ۸۰ میلیون پارامتری با ۲۰۰ هرتز → اجرای دقیق حرکات و اصلاح لحظه‌ای مسیر.
📊 داده‌های آموزشی
* تنها ۵۰۰ ساعت ضبط تله‌اپراتوری (<۵٪ دیتاست‌های رایج).
* بدون فاین‌تیون جداگانه: همان وزن‌ها هم برای گرفتن لیوان، هم بازکردن کشو و همکاری دو ربات کافی‌اند.
* برچسب‌گذاری خودکار: VLM ویدیوها را تحلیل کرده و متن آموزشی تولید می‌کند.
🏠 چرا مهم است؟
خانه چالش‌برانگیزترین محیط برای ربات‌هاست: تنوع بی‌پایان اشیاء، ظروف شکننده، لباس‌های مچاله. تا دیروز هر مهارت جدید نیازمند هزاران دموی انسانی یا کدنویسی پیچیده بود. حالا با Helix، تنها یک جمله‌ی صوتی کافیست.
🚀 گام بعدی
تیم Figure AI این نتایج را فقط «نوک کوه یخ» می‌داند و در حال جذب نیرو برای ۱۰۰۰ برابر مقیاس‌پذیری Helix است. آینده‌ای که میلیون‌ها ربات انسان‌نما وارد خانه‌ها شوند، یک قدم دیگر نزدیک‌تر شد.
✨مدل Helix = GPT برای دست‌های رباتیک.
فقط با یک مدل، با زبان طبیعی، بدون کدنویسی اضافه. دفعه‌ی بعد که کنترل تلویزیون زیر مبل افتاد، فقط کافیست به ربات بگویید: «لطفاً بردار».
📌 @rss_ai_ir | #Robotics #AI #FigureAI
🔹 ویژگی‌های کلیدی Helix
✅ یادگیری تعمیم‌پذیر (Grab-anything): دستور «چای‌ساز را بردار» حتی برای چای‌سازی که ربات هرگز ندیده، اجرا میشود.
✅ کار گروهی: یک مجموعه وزن روی دو ربات مختلف کار می‌کند؛ یکی بسته‌ی شیر را می‌دهد، دیگری در یخچال می‌گذارد — بدون برنامه‌ریزی نقش‌ها.
✅کنترل هم‌زمان ۳۵ محور حرکتی با فرکانس ۲۰۰ هرتز: هماهنگی چشم، بدن و انگشتان برای گرفتن دقیق اشیاء.
✅ کاملاً روی دستگاه: همه‌ی محاسبات روی دو GPU کم‌مصرف داخلی انجام میشود، بدون نیاز به پردازش ابری.
🧠 معماری «سیستم ۱ و سیستم ۲»
1. سیستم ۲ (فکر کندتر): یک VLM متن‌باز ۷ میلیارد پارامتری با ۷-۹ هرتز → درک صحنه و تولید دستور کلی.
2. سیستم ۱ (واکنش سریع): یک ترنسفورمر ۸۰ میلیون پارامتری با ۲۰۰ هرتز → اجرای دقیق حرکات و اصلاح لحظه‌ای مسیر.
📊 داده‌های آموزشی
* تنها ۵۰۰ ساعت ضبط تله‌اپراتوری (<۵٪ دیتاست‌های رایج).
* بدون فاین‌تیون جداگانه: همان وزن‌ها هم برای گرفتن لیوان، هم بازکردن کشو و همکاری دو ربات کافی‌اند.
* برچسب‌گذاری خودکار: VLM ویدیوها را تحلیل کرده و متن آموزشی تولید می‌کند.
🏠 چرا مهم است؟
خانه چالش‌برانگیزترین محیط برای ربات‌هاست: تنوع بی‌پایان اشیاء، ظروف شکننده، لباس‌های مچاله. تا دیروز هر مهارت جدید نیازمند هزاران دموی انسانی یا کدنویسی پیچیده بود. حالا با Helix، تنها یک جمله‌ی صوتی کافیست.
🚀 گام بعدی
تیم Figure AI این نتایج را فقط «نوک کوه یخ» می‌داند و در حال جذب نیرو برای ۱۰۰۰ برابر مقیاس‌پذیری Helix است. آینده‌ای که میلیون‌ها ربات انسان‌نما وارد خانه‌ها شوند، یک قدم دیگر نزدیک‌تر شد.
✨مدل Helix = GPT برای دست‌های رباتیک.
فقط با یک مدل، با زبان طبیعی، بدون کدنویسی اضافه. دفعه‌ی بعد که کنترل تلویزیون زیر مبل افتاد، فقط کافیست به ربات بگویید: «لطفاً بردار».
📌 @rss_ai_ir | #Robotics #AI #FigureAI
❤6👍5🔥5😁4🎉2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
یک جهش کوانتومی در حرکت ربات‌ها! 🤖 Boston Dynamics چگونه با شبکه‌های عصبی سرتاسری (End-to-End) راه رفتن را از نو تعریف می‌کند؟
✅همه ما ویدیوهای شگفت‌انگیز ربات‌های Boston Dynamics را دیده‌ایم که می‌دوند، می‌پرند و حتی پشتک می‌زنند! اما راز این همه چابکی و تعادل شبیه به موجودات زنده چیست؟
❇️اخیراً، این شرکت رویکرد خود را برای کنترل ربات‌هایش متحول کرده است. آن‌ها از روش‌های مهندسی سنتی فاصله گرفته و به سمت شبکه‌های عصبی سرتاسری (End-to-End Neural Networks) حرکت کرده‌اند. بیایید ببینیم این یعنی چه.
💡 نکات کلیدی این تحول بزرگ:
1. رویکرد سنتی (مبتنی بر مدل):
در گذشته، مهندسان باید تمام فیزیک ربات، نحوه حرکت مفاصل، مرکز ثقل و نحوه تعامل با محیط را به صورت معادلات پیچیده ریاضی مدل‌سازی می‌کردند. ربات برای هر حرکتی، این مدل‌ها را محاسبه می‌کرد. این روش قدرتمند اما شکننده بود و در محیط‌های پیش‌بینی‌نشده دچار مشکل می‌شد.
2. رویکرد جدید (یادگیری سرتاسری - End-to-End):
در این روش انقلابی، به جای نوشتن قوانین صریح، یک شبکه عصبی عمیق عظیم ساخته میشود.
❎ ورودی: داده‌های خام از حسگرهای ربات (مثل تصاویر دوربین، وضعیت مفاصل، شتاب‌سنج‌ها).
❎ خروجی: دستورات مستقیم برای موتورهای ربات (مثلاً چقدر هر مفصل را حرکت بده).
تمام فرآیند از "دیدن" تا "عمل کردن" در یک شبکه یکپارچه اتفاق می‌افتد.
3. چگونه ربات یاد می‌گیرد؟ از طریق آزمون و خطا در دنیای مجازی!
این شبکه عصبی در یک محیط شبیه‌سازی شده (Simulation) بسیار دقیق، میلیون‌ها بار راه رفتن، دویدن و افتادن را تجربه می‌کند! با هر بار موفقیت یا شکست، شبکه خودش را اصلاح می‌کند (فرآیندی شبیه به یادگیری تقویتی). پس از هزاران سال تجربه مجازی (که در چند ساعت در دنیای واقعی اتفاق می‌افتد)، دانش به دست آمده به ربات واقعی منتقل میشود.
4. نتیجه: چابکی و انعطاف‌پذیری باورنکردنی!
نتیجه این است که ربات، مانند یک حیوان، یک "درک شهودی" از حرکت پیدا می‌کند. می‌تواند روی سطوح ناهموار راه برود، از لغزش‌ها به سرعت خودش را بازیابی کند و در موقعیت‌هایی که هرگز برایش برنامه‌ریزی نشده، واکنش مناسب نشان دهد. این دیگر فقط دنبال کردن دستورات نیست؛ بلکه یادگیری یک مهارت است.
🚀 این تغییر از "برنامه‌نویسی ربات" به "آموزش دادن به ربات" یک گام بنیادی به سوی ساخت ماشین‌هایی است که می‌توانند به طور مستقل و ایمن در دنیای پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی ما انسان‌ها عمل کنند.
#هوش_مصنوعی #رباتیک #بوستون_داینامیکس #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #کنترل_ربات #یادگیری_تقویتی #آینده_فناوری
#BostonDynamics #Robotics #DeepLearning #NeuralNetworks #EndToEndLearning #AI
✅همه ما ویدیوهای شگفت‌انگیز ربات‌های Boston Dynamics را دیده‌ایم که می‌دوند، می‌پرند و حتی پشتک می‌زنند! اما راز این همه چابکی و تعادل شبیه به موجودات زنده چیست؟
❇️اخیراً، این شرکت رویکرد خود را برای کنترل ربات‌هایش متحول کرده است. آن‌ها از روش‌های مهندسی سنتی فاصله گرفته و به سمت شبکه‌های عصبی سرتاسری (End-to-End Neural Networks) حرکت کرده‌اند. بیایید ببینیم این یعنی چه.
💡 نکات کلیدی این تحول بزرگ:
1. رویکرد سنتی (مبتنی بر مدل):
در گذشته، مهندسان باید تمام فیزیک ربات، نحوه حرکت مفاصل، مرکز ثقل و نحوه تعامل با محیط را به صورت معادلات پیچیده ریاضی مدل‌سازی می‌کردند. ربات برای هر حرکتی، این مدل‌ها را محاسبه می‌کرد. این روش قدرتمند اما شکننده بود و در محیط‌های پیش‌بینی‌نشده دچار مشکل می‌شد.
2. رویکرد جدید (یادگیری سرتاسری - End-to-End):
در این روش انقلابی، به جای نوشتن قوانین صریح، یک شبکه عصبی عمیق عظیم ساخته میشود.
❎ ورودی: داده‌های خام از حسگرهای ربات (مثل تصاویر دوربین، وضعیت مفاصل، شتاب‌سنج‌ها).
❎ خروجی: دستورات مستقیم برای موتورهای ربات (مثلاً چقدر هر مفصل را حرکت بده).
تمام فرآیند از "دیدن" تا "عمل کردن" در یک شبکه یکپارچه اتفاق می‌افتد.
3. چگونه ربات یاد می‌گیرد؟ از طریق آزمون و خطا در دنیای مجازی!
این شبکه عصبی در یک محیط شبیه‌سازی شده (Simulation) بسیار دقیق، میلیون‌ها بار راه رفتن، دویدن و افتادن را تجربه می‌کند! با هر بار موفقیت یا شکست، شبکه خودش را اصلاح می‌کند (فرآیندی شبیه به یادگیری تقویتی). پس از هزاران سال تجربه مجازی (که در چند ساعت در دنیای واقعی اتفاق می‌افتد)، دانش به دست آمده به ربات واقعی منتقل میشود.
4. نتیجه: چابکی و انعطاف‌پذیری باورنکردنی!
نتیجه این است که ربات، مانند یک حیوان، یک "درک شهودی" از حرکت پیدا می‌کند. می‌تواند روی سطوح ناهموار راه برود، از لغزش‌ها به سرعت خودش را بازیابی کند و در موقعیت‌هایی که هرگز برایش برنامه‌ریزی نشده، واکنش مناسب نشان دهد. این دیگر فقط دنبال کردن دستورات نیست؛ بلکه یادگیری یک مهارت است.
🚀 این تغییر از "برنامه‌نویسی ربات" به "آموزش دادن به ربات" یک گام بنیادی به سوی ساخت ماشین‌هایی است که می‌توانند به طور مستقل و ایمن در دنیای پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی ما انسان‌ها عمل کنند.
#هوش_مصنوعی #رباتیک #بوستون_داینامیکس #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #کنترل_ربات #یادگیری_تقویتی #آینده_فناوری
#BostonDynamics #Robotics #DeepLearning #NeuralNetworks #EndToEndLearning #AI
❤13😁13👏12🎉12👍11🔥11🥰11🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
فرود ایمن و بدون دردسر پهپادها، حتی در حال حرکت! ✈️ آیا این پایان نیاز به باند فرود است؟
✅همه ما می‌دانیم که فرود آوردن یک پهپاد، به‌خصوص پهپادهای بال-ثابت (Fixed-wing) که به سرعت و یک مسیر مشخص برای فرود نیاز دارند، چقدر می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. حالا تصور کنید بتوانید یک پهپاد را در هر مکانی، حتی از روی یک وسیله نقلیه در حال حرکت، به صورت آنی و ایمن “شکار” کنید!
✅این ویدیو دقیقاً همین فناوری شگفت‌انگیز را به نمایش می‌گذارد: یک سیستم بازیابی هوایی (Aerial Recovery System).
💡 این سیستم چگونه کار می‌کند؟
✅این فناوری که توسط شرکت‌هایی مانند Drone Catcher یا Sky-Drones توسعه داده شده، یک راه‌حل مکانیکی-هوشمند برای گرفتن پهپادها در آسمان است:
✅یک تور غول‌پیکر و هوشمند: سیستم اصلی یک ساختار شبیه به یک دروازه است که یک تور محکم و انعطاف‌پذیر روی آن کشیده شده است. این سیستم می‌تواند ثابت باشد یا روی یک وسیله نقلیه نصب شود.
✅هدایت دقیق به سمت هدف: پهپاد با استفاده از سیستم‌های ناوبری دقیق خود (مانند GPS یا بینایی کامپیوتر) به سمت مرکز این تور هدایت میشود. این فرآیند می‌تواند کاملاً خودکار باشد.
✅برخورد و قفل شدن: به محض برخورد پهپاد با تور، مکانیزم‌های خاصی (در این ویدیو پین‌هایی دیده میشود) فعال شده و بال‌های پهپاد را به تور قفل می‌کنند. این کار از بازگشت (rebound) یا آسیب دیدن پهپاد جلوگیری کرده و آن را بلافاصله متوقف می‌کند
#فناوری #پهپاد #نوآوری #هوافضا #رباتیک #تکنولوژی_نظامی #لجستیک_هوشمند
@rss_ai_ir
#Technology #Drone #Innovation #UAV #Robotics #AerialRecovery
✅همه ما می‌دانیم که فرود آوردن یک پهپاد، به‌خصوص پهپادهای بال-ثابت (Fixed-wing) که به سرعت و یک مسیر مشخص برای فرود نیاز دارند، چقدر می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. حالا تصور کنید بتوانید یک پهپاد را در هر مکانی، حتی از روی یک وسیله نقلیه در حال حرکت، به صورت آنی و ایمن “شکار” کنید!
✅این ویدیو دقیقاً همین فناوری شگفت‌انگیز را به نمایش می‌گذارد: یک سیستم بازیابی هوایی (Aerial Recovery System).
💡 این سیستم چگونه کار می‌کند؟
✅این فناوری که توسط شرکت‌هایی مانند Drone Catcher یا Sky-Drones توسعه داده شده، یک راه‌حل مکانیکی-هوشمند برای گرفتن پهپادها در آسمان است:
✅یک تور غول‌پیکر و هوشمند: سیستم اصلی یک ساختار شبیه به یک دروازه است که یک تور محکم و انعطاف‌پذیر روی آن کشیده شده است. این سیستم می‌تواند ثابت باشد یا روی یک وسیله نقلیه نصب شود.
✅هدایت دقیق به سمت هدف: پهپاد با استفاده از سیستم‌های ناوبری دقیق خود (مانند GPS یا بینایی کامپیوتر) به سمت مرکز این تور هدایت میشود. این فرآیند می‌تواند کاملاً خودکار باشد.
✅برخورد و قفل شدن: به محض برخورد پهپاد با تور، مکانیزم‌های خاصی (در این ویدیو پین‌هایی دیده میشود) فعال شده و بال‌های پهپاد را به تور قفل می‌کنند. این کار از بازگشت (rebound) یا آسیب دیدن پهپاد جلوگیری کرده و آن را بلافاصله متوقف می‌کند
#فناوری #پهپاد #نوآوری #هوافضا #رباتیک #تکنولوژی_نظامی #لجستیک_هوشمند
@rss_ai_ir
#Technology #Drone #Innovation #UAV #Robotics #AerialRecovery
🔥22😁15👍11🥰11❤7👏7🎉6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 ربات انسان‌نمای ALLEX معرفی شد
شرکت کره‌ای WIRobotics از ربات انسان‌نمای همه‌منظوره خود رونمایی کرد. این ربات دارای بازوهایی با اصطکاک بسیار پایین و قابلیت بازگردانی نیرو (backdrivable) و همچنین دست‌هایی شبیه انسان است.
🔹 مشخصات فنی چشمگیر:
♻️هر دست دارای ۱۵ درجه آزادی (DOF)
♻️توانایی بلند کردن اجسام بالای ۳۰ کیلوگرم
♻️قدرت بیش از ۴۰ نیوتن در نوک انگشتان
⚡ کره‌جنوبی با این دستاورد نشان داد که نه‌تنها در حوزه ضدپیری، بلکه در رباتیک، بیوتک و تحقیقات سرطان نیز جایگاهی فراتر از انتظار خود پیدا کرده است.
#Humanoid #Robotics #AI #WIRobotics #SouthKorea
شرکت کره‌ای WIRobotics از ربات انسان‌نمای همه‌منظوره خود رونمایی کرد. این ربات دارای بازوهایی با اصطکاک بسیار پایین و قابلیت بازگردانی نیرو (backdrivable) و همچنین دست‌هایی شبیه انسان است.
🔹 مشخصات فنی چشمگیر:
♻️هر دست دارای ۱۵ درجه آزادی (DOF)
♻️توانایی بلند کردن اجسام بالای ۳۰ کیلوگرم
♻️قدرت بیش از ۴۰ نیوتن در نوک انگشتان
⚡ کره‌جنوبی با این دستاورد نشان داد که نه‌تنها در حوزه ضدپیری، بلکه در رباتیک، بیوتک و تحقیقات سرطان نیز جایگاهی فراتر از انتظار خود پیدا کرده است.
#Humanoid #Robotics #AI #WIRobotics #SouthKorea
👍9❤6👏5🎉5🔥4😁4🥰2