Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) сконструировали двуногого робота HERMES (Highly Efficient Robotic Mechanisms and Electromechanical System), который может повторять и перенимать движения человека.
Это позволило роботу научиться наклоняться из стороны в сторону, ходить на месте и прыгать, сохраняя равновесие.


( Читать дальше )

Используя 3D-печать, несколько сервомашинок и контроллер Arduino — можно собрать замечательные аниматронные глаза, которые идеально подойдут для украшения тыквы на Хеллоуин.

( Читать дальше )

Используя контроллер Arduino Nano, восемь сервомашинок (MG90S) и несколько частей, распечатанных на 3D-принтере — можно собрать своего собственного четвероного робота в стиле MIT — Baby Cheetah.

( Читать дальше )

Ещё одно видео с пародией на испытания человекоподобного робота Atlas от компании Boston Dynamics.

( Читать дальше )

Прежде чем проводить какие-нибудь манипуляции с изображением — его нужно предварительно считать из файла.
В OpenCV для этого используется функция imread().

В C++:

Mat cv::imread( const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR )

В Python:

retval = cv2.imread( filename[, flags] )

( Читать дальше )

Необычный подход к созданию конструкций предложили исследователи из MIT (Center for Bits and Atoms (CBA)): Jenett Gershenfeld, Amira Abdel-Rahman и Kenneth Cheung (теперь работает в NASA над проектом ARMADAS (Automated Reconfigurable Mission Adaptive Digital Assembly Systems) по созданию лунной базы при помощи роботов).

Ключевая идея заключается в существовании взаимосвязи между роботом и материалом, с которым он взаимодействует. Что даёт систему робот-материал, в которой невозможно отделить робота от конструкции, так они работают вместе как единая система.

( Читать дальше )

Не прошло и года с момента появления четвероногого робота Mini Cheetah, который был разработан в MIT (Массачусетский Технологически Институт) весной этого года, как на известном сайте AliExpress уже появились его копия!

( Читать дальше )

Мощности контроллера Arduino Nano 33 BLE Sense со встроенным в BLE-модуль NINA B306 микроконтроллером Nordic nRF 52840 с ядром ARM Cortex-M4 (64 MHz, 1MB Flash, 256 KB of RAM) — хватает для запуска на нём TensorFlow Lite Micro.
Об этом подробно рассказано в блоге TensorFlow — How-to Get Started with Machine Learning on Arduino.

Теперь, для работы с нейронными сетями достаточно установить Arduino IDE и через Arduino Library Manager загрузить библиотеку Arduino_TensorFlowLite.
В составе библиотеки уже идут примеры:
micro_speech — распознавание речи с помощью встроенного микрофона,

( Читать дальше )

Используя предварительное обучение в симуляторе, система машинного обучения от компании OpenAI, научилась собирать кубик Рубика при помощи одной единственной робо-руки (Dexterous Hand от Shadow Robot Company).

( Читать дальше )

Agility Robotics представили улучшенную версию своего шагающего робота — Digit v2.

( Читать дальше )