В UCLA собрали двуногого робота за 400 долларов на безе смартфона
📌 В UCLA собрали двуногого робота за 400 долларов на безе смартфона Двуногий робот PhoneBot ростом 48 см и весом 1,8 кг использует обычный Android-смартфон одновременно как камеру, датчик положения тела и бортовой компьютер. Без телефона детали робота обходятся примерно в 400…
- 01.📌 В UCLA собрали двуногого робота за 400 долларов на безе смартфона Двуногий робот PhoneBot ростом 48 см и весом 1,8 кг использует обычный Android-смартфон одновременно как камеру, датчик положения тела и бортовой компьютер
- 02.Без телефона детали робота обходятся примерно в 400…
📌 В UCLA собрали двуногого робота за 400 долларов на безе смартфона Двуногий робот PhoneBot ростом 48 см и весом 1,8 кг использует обычный Android-смартфон одновременно как камеру, датчик положения тела и бортовой компьютер. Без телефона детали робота обходятся примерно в 400 долларов, а близкие по размеру гуманоиды, с которыми авторы сравнивают PhoneBot, стоят от 3,5 до 13,8 тысячи долларов. Смартфон закреплён на корпусе и его гироскоп и акселерометр служат датчиками равновесия, а камера – глазами робота. Нейросеть, управляющая ходьбой, работает на процессоре телефона и по Wi-Fi передаёт целевые положения суставов небольшому бортовому компьютеру, а тот раздаёт команды 13 сервоприводам Dynamixel (24 доллара за штуку. По шесть приводов стоят в каждой ноге, ещё один поворачивает корпус, чтобы камера следила за человеком, не разворачивая всего робота. Распознавание людей и их поз, а также построение карты помещения тоже идут на телефоне, а вот речь он только записывает и озвучивает ответ, распознавание и языковая модель работают на отдельной машине. Приложение проверили на Honor 9 2017 года и трёх новых бюджетных моделях по 50–80 долларов - Moto G 2024, Moto G 2025 и Galaxy A16 5G. На испытаниях робот ходил, поднимался из положения лёжа и следил за человеком. Нейросеть для ходьбы занимала от 6 до 10% процессора, построение карты – до 34%. Рук у PhoneBot пока нет, ходить его учили только по ровной поверхности, а слабые сервоприводы ограничивают и полезную нагрузку, и динамичные движения. Авторы собираются добавить лёгкие руки, научить робота ходить по неровной поверхности и перенести языковую модель на сам смартфон. @ai_machinelearning_big_data
Связанные материалы
Все материалы →Создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с CDK
AWS Machine Learning описывает создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с использованием AWS CDK.
Кэширование запросов для ИИ-агентов на Amazon Bedrock
Кэширование запросов позволяет ИИ-агентам на Amazon Bedrock быть более эффективными.
GPT-6.1 Terra: OpenAI вдвое снизила цену на агентную модель среднего класса
🖥️ GPT-6.1 Terra: OpenAI вдвое снизила цену на агентную модель среднего класса OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra для агентных сценариев, работы с компьютером и повседневного кодинга. Цена в API вдвое ниже, чем у GPT-5.6 Terra: $1 за миллион входных токенов вместо $2 и $6 за…