मुख्य प्रतिद्वंद्वी बोस्टन गतिशीलता सीखा है के साथ काम करने के लिए अन्य रोबोट. खुद के लिए देखें

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2019-12-24 18:00:15

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मुख्य प्रतिद्वंद्वी बोस्टन गतिशीलता सीखा है के साथ काम करने के लिए अन्य रोबोट. खुद के लिए देखें Source:

वे करने के लिए सीखा है एक साथ काम. स्काईनेट दूर नहीं है?

कंपनी बोस्टन डायनेमिक्स लंबे समय ज्ञात किया गया विकसित करने के लिए उन्नत रोबोटिक्स. और सबसे पहले, यह प्रसिद्ध है कि इस तथ्य के लिए , जानवरों की तरह और लोगों को. समय में वह विकसित BigDog रोबोट सेना के लिए एजेंसी DARPA, और फिर एक रोबोट चीता चीता और यहां तक कि एक छह पैर वाले रोबोट, वृद्धि, चढ़ाई करने में सक्षम ऊर्ध्वाधर सतहों. इस साल के रोबोट बोस्टन गतिशीलता है एक प्रतियोगी है कि दिसंबर से ही सीखा नहीं के लिए चलने के लिए और लिफ्ट करने के लिए लोड है, लेकिन भी साथ काम करने के लिए अपने स्वयं के प्रकार है ।

मुख्य प्रतिद्वंद्वी बोस्टन गतिशीलता

रोबोट के रूप में अंकों द्वारा विकसित किया गया था स्टार्टअप चपलता रोबोटिक्स से ओरेगन स्टेट यूनिवर्सिटी. वह भी दो पैर और हथियारों की एक जोड़ी कर सकते हैं कि वजन उठाने अप करने के लिए 18 किलो और यहां तक कि गिरने वस्तुओं को पकड़ने. वह पहले से ही जमा के साथ एक महान भविष्य के क्षेत्र में पार्सल की डिलीवरी: और नहीं बस क्योंकि दूसरे दिन चपलता रोबोटिक्स पोस्ट किया गया एक वीडियो से पता चलता है जो टीम वर्क के दो रोबोट एटलस.

<कोड>यह भी देखें - ओरेगन विश्वविद्यालय

रोबोट में सक्षम थे करने के लिए खींचें तीन बक्से से दूसरे के लिए एक मेज, एक साथ काम कर रहे. एक एटलस रोबोट ले लिया है बॉक्स में, रास्ते के मध्य में इसे पारित करने के लिए एक और, जो चले गए तो उसे दूसरे के लिए मेज । जगह ले ली के साथ एक कार्यालय में दो डेस्क । रोबोट है कि क्या समझने की जरूरत है वे क्या करने के लिए बक्से पर रखा गया था, एक विशेष डाटा मैट्रिक्स कोड मान्यता के लिए.

क्यों रोबोट हमेशा पहनने बॉक्स

के प्रयोग के अंत में, रोबोट सफलतापूर्वक कार्य के साथ coped. कोई आश्चर्य नहीं कि चपलता रोबोटिक्स का फैसला काम करने के लिए इस मामले में, क्योंकि अब कंपनी के साथ काम कर रहा है फोर्ड की परियोजना पर संकर पार्सल वितरण मानवीय हस्तक्षेप के बिना. विचार है कि कार autopilot पर वह गाड़ी घर के लिए प्राप्तकर्ता के, रोबोट ले जाएगा पार्सल, वह उसे किया जाता है दरवाजा करने के लिए और जगह में वापस. होगा, आप स्वीकार कर लिया है इस पार्सल कूरियर? साझा करें .

"क्योंकि आत्म-ड्राइविंग कारों सिद्धांत रूप में स्थानांतरित कर सकते हैं लोगों और माल पर एक ही समय में, वे महान बनाने के लिए की क्षमता के वितरण और अधिक सुविधाजनक और कुशल है । सेवा वितरण किया जा सकता है के साथ संयुक्त प्रसव के लिए, पार्सल फेंक के बीच यात्रियों. और के रूप में दिखाया द्वारा हमारे पायलट कार्यक्रम, लोगों को हमेशा के लिए सुविधाजनक नहीं घर छोड़ने के लिए लेने के लिए संकुल के रूप में कंपनियों को अपने स्वयं के शुरू सेवा वितरण. अगर हम मुक्त कर सकते हैं लोगों को तो लगता है कि वे के बारे में कम के रसद वितरण, वे में सक्षम हो जाएगा ध्यान केंद्रित करने के लिए अपने समय और ऊर्जा पर चीजें हैं जो वास्तव में लायक उनके ध्यान ने कहा," इस साल केन वाशिंगटन, उपाध्यक्ष, अनुसंधान और उन्नत विकास, सीटीओ फोर्ड.

अंकों मंच पर बनाया गया है रोबोट की Cassie. एक ही समय में यह अधिक सही है, की उपस्थिति के कारण धड़, हथियार और सेंसर की एक किस्म की अनुमति देता है, उसे बेहतर करने के लिए अंतरिक्ष में नेविगेट. इस रोबोट की अनुमति देता करने के लिए कदम के माध्यम से बरबाद कमरे और वस्तुओं सीढ़ियों. उसके सिर पर एक lidar के लिए व्यापक ट्रैकिंग के लिए बाधाओं. इसके अलावा करने के लिए lidar अंकों से भी एक स्टीरियो कैमरे की निगरानी करने के लिए वस्तुओं.

<कोड><मजबूत>LIDAR है प्रौद्योगिकी के गठन के तीन आयामी नक्शा है, जो में प्रयोग किया जाता है driverless कारों (और रोबोट) का अनुमान लगाने के लिए वस्तुओं के लिए दूरी और दृश्य की सड़क उनके सामने है.

<पी>बेशक, मुख्य लक्ष्य के डेवलपर्स — को प्राप्त करने के लिए एक ही लचीलापन आंदोलनों . हालांकि, वहाँ स्पष्ट कर रहे हैं वाणिज्यिक घटक: द्वारा विकसित अंक की योजना बिक्री शुरू करने के लिए रोबोट 2020 में. कौन? एक विकल्प के रूप में — कंपनियों है कि मनोरंजन उद्योग में काम और पार्सल की डिलीवरी. उदाहरण के लिए, वह देने में सक्षम हो जाएगा, भोजन की जरूरत को कम करने के लिए रहने वाले कोरियर और स्वायत्त रोबोट पहियों के साथ.

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