🦾 Дельта-робот в пищепроме: как выглядит российская разработка полного цикла.

«Битроботикс» — российская компания, которая разрабатывает и производит дельта-роботизированные комплексы для пищевой промышленности. Не интегратор чужого железа, а именно производитель: собственное КБ и ПО, сборка и тестирование готовых комплексов.

В основе — модульная платформа: унифицированная библиотека элементов (дельта-роботы, конвейеры, колонны, электрошкафы, HMI), которые комбинируются под конкретную производственную линию. Это сокращает сроки внедрения и упрощает дальнейший сервис.

👉 Технологическая база комплексов:

· Дельта-роботы собственной разработки (запатентованы: рама xFrame, шарнирная петля, кабельный канал)
· Техническое зрение: 2D и 3D лазерные камеры контроля качества с поддержкой ИИ-инспекции
· Мультиплатформенное ПО: Allen‑Bradley, Rexroth, Beckhoff — выбор контроллера под задачу заказчика
· Поддержка протоколов PackML и OPC UA

👉 Один из реализованных кейсов — укладка охлаждённой птицы:

· Производительность: 34 → 54 лотка/мин (+60%)
· Персонал на линии: 9 чел/сутки → 1 оператор
· Режим: 24/7, 330 дней в год
· ROI: около 2 лет

10+ внедрённых проектов в пищепроме и более 8 лет на рынке!

Компания ведёт канал с разбором кейсов, технических решений и инженерной кухни изнутри!

С 1 июня в РФ начнут действовать новые ГОСТы в робототехнической отрасли.

С 1 июня 2026 года вступают в силу новые требования стандартов комплекса ГОСТ Р 60, которые распространяются на роботов и робототехнические устройства:

• ГОСТ Р 60.3.0.3-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Роботы промышленные манипуляционные. Общие технические требования».

Настоящий стандарт устанавливает общие технические требования к промышленным манипуляционным роботам.

•ГОСТ Р 60.3.0.4-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Роботы промышленные манипуляционные. Исполнительные модули. Общие технические условия».

Настоящий стандарт распространяется на вновь проектируемые исполнительные модули промышленных манипуляционных роботов (ПМР), имеющих одну или несколько степеней свободы, применяемые при модульном принципе построения ПМР и предназначенные для эксплуатации в условиях УХЛ4 по ГОСТ 15150.

• ГОСТ Р 60.3.1.2-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Роботы промышленные манипуляционные. Ряды номинальной грузоподъемности».

Настоящий стандарт распространяется на ПМР согласно классификации по ГОСТ 60.0.0.2 и устанавливает ряды номинальной грузоподъёмности промышленных манипуляционных роботов.

•ГОСТ Р 60.3.1.3-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Роботы промышленные манипуляционные. Номенклатура основных показателей качества».

Настоящий стандарт устанавливает номенклатуру основных показателей качества промышленных роботов для включения в ТЗ и НИР по определению перспектив развития продукции и национальные стандарты с перспективными требованиями, в разрабатываемые стандарты на продукцию, ТУ, карты тех.уровня, ТЗ на ОКР.

•ГОСТ Р 60.3.3.3-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Роботы промышленные манипуляционные. Правила приемки. Методы испытаний»

Настоящий стандарт устанавливает правила приемки и методы испытаний серийно-выпускаемых, вновь разрабатываемых и модернизируемых ПМР.

•ГОСТ Р 60.4.1.1-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Промышленные транспортные роботы. Руководство по представлению возможностей и ограничений роботов».

Настоящий стандарт устанавливает основные категории, характеризующие возможности и ограничения промышленных транспортных роботов (ПТР) и обеспечивает основу для оценки выполнимости поставленного задания в зависимости от установленных технических характеристик ПТР.

•Гост Р 60.5.3.5-2026 «Роботы и робототехнические системы. Методы испытания шагающего робота экзоскелетного типа для реабилитации, оценки состояния, компенсации и облегчения»

Настоящий стандарт определяет методы испытаний экзоскелетных роботов для нижних конечностей, предназначенных для реабилитации, оценки состояния, компенсации, облегчения и используемых в качестве медицинского электрического изделия.

•Гост Р 60.6.3.15-2026 «Роботы и робототехнические устройства». Рабочие характеристики и соответствующие методы испытаний сервисных мобильных роботов. Часть 2. Навигация»

Настоящий стандарт определяет навигационные характеристики сервисных мобильных роботов и методы их испытаний для оценки навигационных характеристик (погрешность и повторяемость отработки пространственного расположения робота, способность обнаруживать и обходить препятствия, отклонение от маршрута, точность построения карты внешней среды и способность перемещаться в узком пространстве).

•ГОСТ Р 60.7.2.1-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Необитаемые подводные аппараты. Требования безопасности»

Настоящий стандарт устанавливает требования к необитаемым подводным аппаратам в части безопасности для человека и окружающей среды и распространяется на необитаемые подводные аппараты по классификации согласно ГОСТ Р 60.7.0.3.

•ГОСТ Р 60.0.0.19-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Информационная поддержка жизненного цикла. Основные положения»

•ГОСТ Р 60.0.0.20-2026 «Роботы и робототехнические устройства.Информационная поддержка жизненного цикла. Общие требования»

•ГОСТ Р 60.1.0.1-2026 «Роботы и робототехнические устройства. Системы менеджмента качества организаций разработчиков и производителей промышленной робототехники».

CT-21X: первый в Китае GaN-магнитный энкодер для суставов гуманоидных роботов. Статья от 361.Robotics.

Пока одни компании учат гуманоидов танцевать, другие решают куда более прозаичную, но критически важную задачу: как сделать так, чтобы суставы роботов не отказывали при температурах, близких к точке плавления олова. Ответ был найден китайскими инженерами и заключается он в использовании нитрида галлия.

Китайская компания CT‑Unite официально представила CT‑21X — первый в Китае магнитный энкодер на основе нитрида галлия (GaN), разработанный специально для суставов гуманоидных роботов.

Магнитный энкодер — это датчик угла поворота. В вал двигателя интегрирован постоянный магнит. При вращении вала магнитное поле относительно датчика меняется, а встроенный магниточувствительный элемент (на основе эффекта Холла) преобразует эти изменения в электрический сигнал.

Без таких энкодеров современные роботы не могли бы получать обратную связь о положении собственных суставов, подобно тому как проприорецепция даёт человеку и животным ощущение своего тела в пространстве. Робот не способен определить актуальный угол изгиба коленного или плечевого сустава, а значит, лишается возможности контролировать механику движений с необходимой точностью.

Нитрид галлия GaN представляет собой широкозонный полупроводниковый материал третьего поколения, который в настоящее время активно замещает традиционный кремний в отраслях электронной промышленности. Благодаря фундаментальным физическим свойствам, GaN демонстрирует технологическое превосходство в сегментах, требующих высокой плотности мощности, работы на сверхвысоких частотах, а также стабильного функционирования в условиях экстремальных температурных нагрузок.

Благодаря GaN чип CT‑21X может стабильно функционировать при 180°C и выдерживать пиковые кратковременные температуры до 250°C. Обычные кремниевые датчики в таких условиях давно бы «поплыли» — в прямом смысле этого слова.

Технические характеристики:

•Интегрированный 21-битный АЦП с программируемой калибровкой.
•Угловая точность: 30-100 угловых секунд
•Тепловой дрейф: 0.01 - 0.03°/°С
•Задержка отклика: менее 2-х микросекунд
•Полоса пропускания: 1-5 МГц
•Поддерживаемая скорость вращения: до 300 000 оборотов в минуту.

Благодаря высокой термостойкости GaN-энкодер CT‑21X можно располагать непосредственно у обмоток двигателя, в зоне максимального нагрева, без дополнительной термозащиты. Это упрощает конструкцию сустава и позволяет проектировать сверхтонкие, полые и компактные суставы для гуманоидных роботов нового поколения, где каждый кубический миллиметр на счету.

Компания планирует начать серийное производство чипа в третьем квартале 2026 года. По данным аналитического отчёта LP Information, мировой рынок роботизированных суставных модулей в 2025 году оценивался в 413 млн долларов. Согласно прогнозу, к 2031 году этот показатель достигнет 4,8 млрд долларов, что соответствует среднегодовому темпу роста (CAGR) в 50,5%. По всем прогнозам, рынок гуманоидов вступает в стадию взрывного роста.

В таких условиях контроль над ключевыми компонентами, такими как энкодеры, становится вопросом стратегического лидерства. Китай, судя по всему, это прекрасно понимает и не собирается делиться кусочком пирога.

Статью подготовил Telegram-канал 361.Robotics, авторы которого регулярно рассказывают о развитии современной робототехники.

В Cofix кофе делают коллаборативные роботы от российской компании РОБОПРО

На транспортно-пересадочном узле «Нижегородская» и в вестибюле станции метро «Курская» появились роботизированные кофейные станции. Напитки в них готовят коботы российского производства DOKA (группа компаний «РОБОПРО»), а меню соответствует стандартам международной сети кофеен Cofix.

Коллаборативный робот-бариста работает в автономном режиме и способен приготовить американо, американо с молоком, капучино и латте. Весь процесс приготовления занимает всего 2-3 минуты.

К слову, «РОБОПРО» производит коботов на собственной компонентной базе: от двигателей и сервомоторов до контроллеров и ПО «Пульс». Линейка включает модели RC3 (3 кг), RC5 (5 кг), RC10 (10 кг), RC16 (16 кг), RC20 (20 кг) и RC30 (30 кг).

Основные характеристики RC3:
• Грузоподъёмность: 3 кг
• Рабочий радиус: 800 мм
• Повторяемость: ±0,05 мм
• Максимальная скорость: 2 м/с
• Степень защиты: IP54
• Программирование: ГИП «Пульс», API Python

Роботизированная кофейня принимает посетителей в ТПУ «Нижегородская», выход №5, и на станции метро «Курская», вестибюль выхода №1.

Источник: DOKA

Наш канал в МАХ

BlueME: инновационная магнитоэлектрическая антенна для подводной связи между роботами

Подводная связь между роботами имеет важнейшее значение для обеспечения скоординированной работы автономных подводных аппаратов, применяемых в целях мониторинга окружающей среды, поисково-спасательных операций и научных экспедиций. Однако эта задача всегда оставалась слабым местом подводной робототехники. Наиболее распространённой технологией является акустическая связь, которая имеет низкую скорость передачи данных, может негативно влиять на окружающую среду и подвержена значительным задержкам распространения сигнала. Оптическая связь (например, модемы LUMA от Hydromea, поддерживающие скорость передачи данных 10 Мбит/с на расстоянии до 50 метров) также не лишена недостатков, главным из которых является критическая зависимость от мутности воды.

Группа учёных из Университета Флориды под руководством профессоров Джахидула Ислама и Адама Халифы работает над проектом BlueME, главной целью которого является создание надёжной подводной связи между роботами. В ходе работы ими была разработана магнитоэлектрическая антенная решётка BlueME, которая эффективно работает в диапазонах очень низких и низких частот, оставаясь при этом компактной и производительной.

Физический принцип работы
В основе функционирования BlueME лежит магнитоэлектрический эффект. Антенна представляет собой многослойную структуру из магнитострикционного материала Metglas и пьезоэлектрика PZT-5J. При подаче переменного тока возникает магнитное поле, которое вызывает механическую деформацию композита, заставляя его резонировать на собственной частоте, составляющей около 35 килогерц. Этот механический резонанс многократно усиливает излучаемое магнитное поле. При приёме внешнее магнитное поле деформирует магнитострикционный материал Metglas, а пьезоэлектрик преобразует эту деформацию в электрический сигнал.

Конструкция
BlueME представляет собой антенную решётку, состоящую из пятнадцати элементов, расположенных в три ряда по пять. Каждый элемент имеет трёхслойную структуру Metglas-PZT-Metglas толщиной 25, 150 и 25 микрометров соответственно. Для создания постоянного магнитного смещения используются двадцать неодимовых магнитов. Вся конструкция помещена в герметичный корпус, напечатанный на 3D-принтере, и заполнена маслом для компенсации гидростатического давления на глубине. Антенна работает в частотном диапазоне приблизительно от 31 до 41 килогерц.

Передающая решётка соединяется параллельно, а приёмная — последовательно. Такая схема даёт линейный рост магнитного момента от числа элементов. Поскольку мощность излучения пропорциональна его квадрату, 15 передающих элементов увеличивают её в 225 раз. Приёмная же решётка повышает чувствительность в 15 раз за счёт суммирования наведённых напряжений.

Результаты испытаний
В пресной воде озера система продемонстрировала устойчивую связь на расстоянии не менее 200 метров при потребляемой мощности около 1 ватта. В солёной воде у побережья Флориды, где проводимость достигает 5 сименсов на метр, связь была успешно установлена на дистанции свыше 730 метров при потребляемой мощности около 10 ватт. Авторы работы подчёркивают, что качество связи не зависит от мутности воды, наличия препятствий и многолучевого распространения сигнала.

Дальнейшее развитие
По мнению исследователей, BlueME открывает путь к созданию кооперативных групп подводных роботов. Аппараты смогут обмениваться картами местности, перераспределять задачи и синхронно отслеживать цели без необходимости всплывать на поверхность для передачи данных. Это критически важно для экологического мониторинга, подводной инспекции инфраструктуры и поисково-спасательных работ.

Авторы работы подчёркивают, что это первая практическая демонстрация компактных магнитоэлектрических антенн для подводной связи между роботами вне лабораторных условий. Они уже подали предварительный патент и ищут финансирование для дальнейших испытаний на автономных подводных аппаратах.

Ссылка на полную научную статью

Масштабная статья по подводной робототехнике доступна в пятом выпуске CSI Journal.

Сбер представил полуантропоморфного робота «Воркер» для прикладных задач бизнеса.

Центр робототехники Сбера представил «Воркера» — новое воплощение технологии Physical AI на базе модели Green‑VLA, разработанной на платформе GigaChat. Green-VLA представляет собой модель класса Vision-Language-Action (VLA), объединяющую компьютерное зрение, обработку естественного языка и управление исполнительными механизмами робота. Архитектура обеспечивает единство программной основы для различных физических воплощений — от антропоморфного робота «Грин» до мобильной платформы «Воркер».

«Воркер» представляет собой мобильную платформу с двумя манипуляторами, способными работать одновременно. Робот автономно перемещается в пространстве, самостоятельно определяет целевые зоны и выполняет типовые операции без участия человека.

Основные характеристики «Воркер»:
•Грузоподъёмность: 15 кг
•Высота рабочей зоны: 50–170 см
•Грузоподъёмность захватных устройств: 3 кг
•Вылет захватного устройства: 70 см
•Время работы: 24 часа

ИИ-модель Green-VLA
Green-VLA построена на базе нейросети GigaChat и описывает полный цикл обучения моделей управления роботами — от базового предобучения до настройки поведения робота в реальных условиях. Ключевой особенностью методологии является обеспечение переносимости решений между различными типами роботов и выравнивание поведения с помощью обучения с подкреплением.

Эффективность подхода подтверждена результатами на международных бенчмарках Simpler Fractal и Simpler widowX (Стэнфордский университет и Google), а также CALVIN (Фрайбургский университет). Сбер позиционирует Green-VLA как открытую методологию обучения, а не готовый универсальный контроллер. Отчёт по Green-VLA от Сбера доступен на платформе arXiv.

Пилотные испытания и сферы применения
Робот «Воркер» уже проходит пилотные испытания на базе торговой сети «Перекрёсток». Ключевым преимуществом устройства является возможность интеграции в существующую инфраструктуру без необходимости перестройки среды.

К слову, на ПМЭФ-2026 Сбер и X5 подписали соглашение о сотрудничестве в сфере роботизации ретейла. Помимо данной сферы, «Воркер» также может использоваться в складских операциях (сортировка товаров, комплектация заказов), производственных процессах и сервисных задачах.

Источник: Сбер

Argus: предельная динамическая симметрия как основа для создания всенаправленных и многофункциональных роботов

Исследователи из Университета Дьюка представили новый подход к проектированию мобильных роботов, основанный на концепции предельной динамической симметрии. В отличие от традиционного подхода, где основное внимание уделяется геометрической симметрии конструкции, авторы предлагают оценивать способность робота создавать одинаковые ускорения в любом направлении.

Теоретические основы
Большинство современных роботов обладают геометрической симметрией, однако это не гарантирует одинаковых динамических возможностей во всех направлениях. Например, типичный квадрокоптер имеет симметричную конструкцию, но способен мгновенно ускоряться только вдоль вертикальной оси, для движения вбок ему требуется наклониться, то есть изменить свое положение в пространстве.

Для количественной оценки динамической симметрии исследователи ввели показатель динамической изотропии η, который определяется как отношение минимального достижимого ускорения к максимальному среди всех возможных направлений движения. Чем ближе значение η к единице, тем более равномерно робот способен ускоряться в пространстве. Проведенное моделирование показало, что повышение динамической изотропии приводит к улучшению устойчивости, точности движения, энергоэффективности и устойчивости к отказам исполнительных механизмов робота.

Конструкция
Конструкция Argus представляет собой сферический каркас с радиально расположенными линейными приводами, направленными к центру масс. Учеными было исследовано более 1500 вариантов конструкции с количеством приводов от 6 до 40. Значение динамической изотропии при этом изменялось от 0,32 до 0,97. Наибольший прирост характеристик достигается при увеличении числа приводов до 16–22. Дальнейшее усложнение конструкции приводит к значительно меньшему улучшению характеристик.

Физический прототип Argus оснащен 20 линейными приводами, распределенными по вершинам правильного додекаэдра. Масса робота - 23.4кг, η - 0.91. Каждый привод развивает усилие до 375 Н. На концах приводов установлены двадцать ToF-камер для кругового восприятия окружающей среды.

Результаты экспериментов
• Робот способен перемещаться по бетону, траве, песку и скользким покрытиям без дообучения.
• На препятствиях высотой 12 см успешность преодоления составила 83,3%.
• В симуляции робот перевозил груз 40 кг (170% собственной массы), сохраняя 68,4% скорости. В физическом эксперименте асимметричный груз 4,5 кг снизил скорость лишь до 96,3% от заданной.
• При отключении двух приводов сохраняется 95% скорости, при отключении четырёх приводов — 85% скорости.
• В условиях лунной гравитации робот способен лазать между двумя параллельными стенами. В симуляции средняя скорость подъема составила 0.258 м/с при успешности 85.5%, в физическом эксперименте - 0.238 м/с.
•Двадцать ToF-камер строят единое облако точек. В симуляции робот отслеживал тестовый куб (1 м³) с успешностью 89,9% (ошибка скорости 0,167±0,120 м/с) и толкал его с успешностью 91,5% (ошибка направления 0,256±0,207 рад за 10 с). В реальности успешность упала до 36,8% и 39,4% из-за теплового дрейфа и рассинхронизации камер.

Перспективы применения и ограничения
По мнению исследователей, разработанная концепция может применяться в поисково-спасательных операциях, инспекции промышленных объектов, исследовании труднодоступных территорий и космических миссиях на Луне. Высокая отказоустойчивость (сохранение подвижности при отказе нескольких приводов) особенно важна для автономных систем, работающих вдали от сервисной инфраструктуры.

Основными ограничениями робота на данный момент являются высокая сложность конструкции, увеличивающая стоимость и массу, а также снижение эффективности компьютерного зрения на физическом прототипе из-за теплового дрейфа ToF-камер. Тем не менее, предельная динамическая симметрия может стать новым направлением развития робототехники, где динамические свойства рассматриваются как фундаментальный принцип проектирования мобильных роботов.

Полная научная статья доступна на arXiv.

Шестой выпуск CSI Journal будет опубликован 8 июля.

Тематики основных статей:
•Электроаэродинамика в робототехнике: эффект Бифельда-Брауна и ионная тяга.
•Тенсегрити в робототехнике: физические основы разработки ударопрочных роботов.
•Космическая робототехника: как планетоходы покоряют новые миры.
•Нейроинтерфейсы: как сила мысли управляет роботами.
•Состояние рынка робототехники Нидерландов.
•Обзор рынка робототехники Беларуси

Sonar-MASt3R: технология подводного картографирования от MIT

Подводные роботы сталкиваются с фундаментальной проблемой: во время работы на морском дне они поднимают облака осадка, которые делают бортовые камеры практически бесполезными и существенно затрудняют ориентацию робота в пространстве. Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и Океанографического института Вудс-Хоул разработали метод Sonar-MASt3R, который объединяет визуальные данные оптических камер и акустические данные сонаров, позволяя создавать трёхмерные карты окружающей среды в реальном времени даже при высокой мутности воды.

Оптические камеры обеспечивают детальное изображение окружающего пространства, но эффективно работают исключительно в чистой и хорошо освещённой воде. Сонары сохраняют работоспособность в любых условиях, анализируя время возврата акустических сигналов и угол их отражения для определения расстояния, формы и контуров объектов, однако их карты лишены визуальных деталей. Новый метод объединяет преимущества обоих подходов, подобно сочетанию эхолокации дельфина и зрения морской черепахи.

В основе метода лежит алгоритм MASt3R, который анализирует визуальные изображения и в реальном времени восстанавливает относительную геометрию сцены, но не способен самостоятельно определить абсолютный масштаб пространства. Сонар устраняет эту неоднозначность, предоставляя данные о расстоянии до объектов, благодаря чему система получает корректный масштаб и строит точные трёхмерные карты.

Процесс построения карты происходит следующим образом. Сначала роботизированная рука с закреплёнными на ней камерой и сонаром выполняет сканирование окружающего пространства. Система создаёт грубую сонарную карту контуров и форм объектов, которая используется для навигации. После того как робот подходит достаточно близко к опредленной точке в пространстве, оптическая камера фиксирует объекты с высокой детализацией. Для оптимизации используется метод ключевого кадра, при котором каждый новый кадр сравнивается с предыдущим ключевым, и если он содержит новую информацию, то он добавляется в карту, а если дублирует уже известные данные, то система его игнорирует.

Испытания проводились в лабораторном резервуаре при восьми уровнях мутности. Внутри были размещены небольшой валун, кофейная кружка и упаковочный ящик. Даже когда оптические камеры не могли видеть сквозь плотную суспензию, сонарные сенсоры формировали грубую карту скрытых объектов, позволяя роботизированной руке безопасно приближаться к целям для последующей детальной съёмки.

Авторы отмечают, что лабораторный резервуар работает как эхо-камера, создавая ложные отражения и искажения, которые усложняют обработку данных. В естественной подводной среде таких помех меньше, поэтому система будет работать надёжнее. В перспективе технология может применяться для научных исследований, подводного строительства, инспекции инфраструктуры, поисково-спасательных операций и обезвреживания опасных объектов на морском дне.

Полная научная статья доступна на arXiv.

Наш канал в Max

Обновленная подборка Telegram-каналов по робототехнике.

Сейчас наше объединение насчитывает уже 47 каналов.   Ссылка на папку. 

P.S При желании принять участие в подобном виде сотрудничества обращаться к @tati79933333078

Qwen-Robot Suite: пакет ИИ-моделей, переводящий естественный язык в физическое действие

16 июня 2026 года Qwen представила Qwen-Robot Suite — набор из трёх фундаментальных ИИ-моделей, который решает главную проблему воплощённого ИИ (Embodied AI) - разрыв между пониманием физического мира и действием в нём.

Фреймворк Qwen-RobotClaw позволяет мультимодальной модели Qwen VLM выступать в роли верхнеуровневого планировщика: она разбивает сложные абстрактные задачи на последовательность шагов, вызывает модели Qwen-Robot Suite для выполнения физических действий и управляет контекстом длительных операций.

Qwen-Robot Suite включает три специализированные ИИ-модели:

•Qwen-RobotNav отвечает за навигацию и объединяет пять классов задач: следование инструкциям, навигацию по точкам, навигацию по целям, отслеживание объектов и автономное вождение. Модель обучена на 15,6 миллиона образцов. На робособаке Unitree Go2 с единственной базовой RGB-камерой модель продемонстрировала сквозную задержку 196 миллисекунд (приблизительно 5,1 Гц) и успешно ориентировалась в незнакомой квартире без предварительного построения карты. Ключевые результаты: 76,5% успеха в VLN-CE RxR и 75,6% в HM3Dv2.

•Qwen-RobotManip решает проблему морфологического разнообразия роботов. Движения различных конфигураций устройств проецируются в единую систему координат камеры, что делает их совместимыми на уровне представления и позволяет обучать модель на данных с различных платформ. Модель обучена на 38 100 часах данных из открытых источников. Ключевая инновация — автоматическая конвертация 1 933 часов обычных видеозаписей с действиями людей в 24 808 часов демонстрационных данных для 15 различных типов роботов. Конвейер обеспечивает это за счёт переназначения движений, удаления рук и дорисовки фона, симуляционного рендеринга и глубинного наложения изображений, а также многоэтапного процесса фильтрации данных для обеспечения их высокого качества.

•Qwen-RobotWorld представляет собой диффузионную нейросеть, которая предсказывает физическое будущее. По текущему кадру и текстовой команде она генерирует видео того, что произойдёт при совершении действия. Это позволяет роботу предсказывать и оценивать свои движения до физического выполнения, что снижает риск повреждения оборудования. Модель обучена на 8,6 миллиона пар видео-текст для более чем 20 типов роботизированных платформ.

Главным достижением Qwen-Robot Suite является не сама архитектура моделей, а новый подход к обучению роботов. Возможность преобразовывать обычные видеозаписи действий человека в роботизированные траектории (1 933 часа в 24 808 часов) открывает доступ к практически неограниченному массиву данных для обучения воплощённого ИИ. Именно дефицит качественных данных сегодня считается одним из ключевых барьеров на пути создания по-настоящему универсальных роботов и Alibaba предложила собственное авторское решение данной проблемы.

Источник: Qwen

В Санкт-Петербурге подошел к концу Международный чемпионат Digital Skills 2026.

С 17 по 19 июня в Санкт-Петербурге прошёл Международный чемпионат профессионального мастерства Digital Skills 2026. Соревнования собрали студентов из вузов и колледжей России и Казахстана на площадке Конгресс-центра ПетроКонгресс в рамках форума «Инженерное собрание России». Организаторами выступили некоммерческая ассоциация «Кластер Креономика» и Институт Инновационных Технологий в Бизнесе (ИИТБ).

Участники соревновались по пяти компетенциям: цифровое производство, аддитивное производство, бережливое производство, промышленная робототехника и роботизированная сварка, направление, которое было реализовано на чемпионате впервые.

За три дня студенты проявили свои навыки в создании цифровых двойников, офлайн-программировании промышленных роботов, в том числе сварочных, оптимизации производственных процессов и разработке устройств с помощью 3D-печати. Все задачи были максимально приближены к реальным производственным сценариям.

Следующим масштабным соревновательным мероприятием Industry Skills станет Международный чемпионат TechSkills, который пройдёт в рамках Международной выставки испытательного и контрольно-измерительного оборудования «Testing&Control» 19–21 октября в МВЦ «Крокус Экспо» в Москве.

Подробнее с предстоящими соревнованиями для инженеров-специалистов промышленных предприятий, а также студентов вузов и колледжей можно ознакомиться в официальном канале Industry Skills.

OFG: миниатюрный светоуправляемый роботизированный захват для микроманипуляций

Уже более 35 лет исследователи используют оптические пинцеты — технологию, позволяющую работать с микроскопическими объектами путем использования сфокусированного лазерного луча. Однако подобные системы способны развивать силы лишь порядка пиконьютонов, чего достаточно только для манипулирования очень маленькими и правильными по форме объектами. Исследователи из Университета науки и технологий Китая предложили альтернативный подход — Optical Fiber Gripper (OFG), который представляет собой миниатюрный светоуправляемый роботизированный захват, полностью размещённый на торце стандартного оптического волокна.

В основу OFG положена биоинспирированная конструкция, напоминающая строение живого организма. Оптическое волокно выполняет роль нерва, передавая световой сигнал, термочувствительный гидрогель служит искусственной мышцей, а жёсткий полимерный каркас (фоторезист) — скелетом, на котором закреплен трехпальцевый захват.

Работа устройства основана на фототермическом эффекте. В состав гидрогеля PNIPAM (poly(N-isopropylacrylamide)) встроены серебряные наночастицы. Сам по себе гидрогель представляет собой полимерную сетку, способную удерживать большое количество воды между своими молекулярными цепями. При комнатной температуре материал находится в «набухшем» состоянии, поскольку его структура активно связывает молекулы воды.

Когда по оптическому волокну проходит лазерный луч ближнего инфракрасного диапазона (808 нм), серебряные наночастицы начинают интенсивно поглощать световую энергию. На физическом уровне это сопровождается возбуждением коллективных колебаний свободных электронов в наночастицах (локализованный поверхностный плазмонный резонанс). По мере затухания этих колебаний поглощённая энергия преобразуется в тепло, быстро нагревая окружающий гидрогель.

Ключевую роль играет то, что PNIPAM обладает нижней критической температурой растворения (LCST) около 32 °C. Пока температура ниже этого значения, гидрогель гидрофилен и удерживает воду внутри своей структуры. Однако после нагрева выше 32°С молекулярные связи с водой разрушаются: гидрогель становится гидрофобным, вода быстро выходит из его полимерной сетки, а объём материала резко уменьшается. Именно это сокращение искусственной мышцы приводит к перемещению жёстких элементов конструкции, а впоследствии заставляет трёхпальцевый механизм раскрываться.

После отключения лазера серебряные наночастицы перестают нагреваться, гидрогель охлаждается ниже температуры фазового перехода, вновь начинает активно поглощать воду из окружающей среды и возвращается к первоначальному объёму. При расширении гидрогеля трехпальцевый захват снова смыкается, надёжно удерживая объект. Таким образом, единственным управляющим сигналом является свет, передаваемый по обычному оптическому волокну.

Сам OFG изготавливается непосредственно на торце коммерческого оптического волокна методом двухфотонной полимеризации — разновидностью сверхточной 3D-печати. Габариты устройства составляют всего 38 × 38 × 61 мкм, что примерно в двадцать раз меньше диаметра стандартных биопсийных щипцов. Несмотря на столь миниатюрные размеры, микрозахват развивает усилие до 4,9 мкН, обладает рекордным отношением силы к массе 340 мкН/мг, а его время отклика составляет 76,7 мс, позволяя устройству выполнять до пяти циклов захвата в секунду.

В ходе экспериментов устройство успешно манипулировало непрозрачными частицами сложной формы, выполняло сборку миниатюрных механических узлов с микрометровой точностью, переносило отдельные клетки человека практически без их повреждения, а также работало внутри стеклянных капилляров диаметром 300 мкм.

Благодаря высокой силе захвата OFG способен работать с объектами, недоступными классическим оптическим пинцетам. По мнению исследователей, миниатюрные светоуправляемые захваты могут найти применение в одноклеточной биологии, малоинвазивной хирургии, высокоточной биопсии, тканевой инженерии, сборке микромеханических устройств и роботизированных эндоскопических систем.

Полная научная статья доступна на Nature.

WAIC 2026: бизнес-миссия в Шанхай

РобоДжобс организует бизнес-миссию на World Artificial Intelligence Conference — одно из главных мировых событий по ИИ и робототехнике. Поездка состоится с 12 по 19 июля.

В программе: посещение WAIC и 12 технологических компаний Шанхая и Нанкина, включая Agibot, Fourier, DroidUp, Flexiv, ESTUN, MechMind Robotics, IO Intelligence, Galaxis, Seer, Skywell и IITM.

Заявки принимаются до 30 июня. Подробнее на сайте РобоДжобс.

Ozon Tech проведет хакатон по робототехнике «Робозон»

Ozon Tech запускает «Робозон» — хакатон по автоматизации и роботизации сортировочных процессов для инженеров и разработчиков. Мероприятие пройдёт в два этапа: онлайн с 2 июля по 12 сентября и офлайн‑финал на конференции E‑CODE. Дорога и проживание за счёт Ozon Tech. Призовой фонд — 15 000 000 рублей.

Участникам будут предложены три задачи на основе реальных данных сортировочных центров:

Трек 1. Имитационное моделирование сортировочного центра

Участникам предстоит разработать имитационную модель работы сортировочного центра. Модель должна отражать ключевые процессы и анализировать возможности повышения эффективности производства за счёт более эффективной организации и автоматизации процессов.

Трек 2. Конструкция автоматизированного сортировщика товаров

В этом треке необходимо предложить инженерно проработанную конструкцию автоматизированного сортировщика или модульной системы сортировки.  В проектном решении необходимо раскрыть принципы работы системы, логику распределения товаров и обосновать целесообразность применения проектного решения в реальных производственных процессах.

Трек 3. Интеллектуальная роботизированная система сортировки

Задача трека — спроектировать систему автоматической сортировки товаров на конвейерной линии. Решение может быть представлено в виде программно-аппаратного комплекса или цифровой симуляции. Система должна обнаруживать объекты, идентифицировать их тип с помощью компьютерного зрения и автоматически перемещать товары в соответствующие зоны сортировки.

Участвовать можно как индивидуально, так и в команде. Регистрация открыта до 11 июля.

Детальная информация и регистрация — на сайте хакатона.

В России профинансируют создание 13 центров промышленной робототехники.

В ходе деловой программы XVI Международной промышленной выставки «Иннопром», проходящей в этом году в Екатеринбурге с 6 по 9 июля, Валерий Пивень, директор департамента станкостроения и тяжелого машиностроения Министерства промышленности и торговли РФ, заявил, что до конца 2026 года в российских регионах будет профинансировано создание 13 центров промышленной робототехники. Это позволит довести их общее число в стране до 20 единиц. Ожидается, что в 2027 году их количество возрастёт ещё на 10 центров.

«Центры развития промышленной робототехники — это один из основных механизмов поддержки регионов. Механизм позволит на местах привлечь больше сторонников роботизации», — отметил Валерий Пивень. Первый федеральный центр развития промышленной робототехники открылся в 2024 году на базе Университета Иннополис в Татарстане и стал головным центром в рамках национального проекта «Средства производства и автоматизации». В будущем он должен координировать работу создаваемых центров-спутников.

Всего на меры поддержки развития робототехники в стране до конца года выделят 10 миллиардов рублей, в 2027 году на эти цели направят ещё 11 миллиардов, а в 2028 — дополнительные 23 миллиарда рублей. Бюджет может корректироваться и быть увеличен в случае наличия потребности у отрасли.

Источник: ТАСС