Eobot программа: Eobot v2.0 — скачать Eobot на Windows

Содержание

Честный обзор сервиса Eobot. Работает ли облачный майнинг

Что такое облачный майнинг

Словарь начинающего майнера

Криптовалюта — это цифровой актив, пригодный для обмена, и который как правило (но не всегда) не привязан ни к каким предметам и ресурсам в реальном мире. Например, рубль и доллар – это фиатные валюты, они обеспечиваются золотом.

Криптография — набор практик и методов для безопасной передачи данных, которые обеспечивают приватность защищенных материалов.

Блокчейн — это общедоступная постоянно растущая база данных, состоящая из записей (блоков), которые связаны друг с другом. Блокчейн надежен, — записи в нем невозможно подделать или изменить, потому что данные децентрализованы, т.е. разрозненно хранятся на разных компьютерах. Записи в блоках не шифруются, но для проверки информации об отсутствии в них изменений используется криптография.

Транзакция – перевод некоторого количества криптовалюты на адрес получателя. Адрес – это аналог счета в банке, для каждой криптовалюты будет свой счет-адрес.

Майнинг – получение награды за решение математических головоломок, которые проводятся на компьютерах майнеров. Для решения требуются большие вычислительные мощности, поэтому для майнеров такое сотрудничество взаимовыгодно.

Майнинг-пул – это совокупность всех ресурсов майнеров, чье железо участвует в майнинге.

Майнинг-ферма – набор оборудования, используемого для майнинга.

Облачный майнинг — это майнинг криптовалюты на арендованном оборудовании, которое находится в специально выделенном для этого дата-центре. Вы можете майнить криптовалюту, не имея доступа к «железу», на котором проходит сам процесс.

Облачный майнинг набирает популярность, он привлекает тем, что требует минимум усилий и вложений на оборудование, обеспечение определенных условий в помещениях для него и обслуживание.

Зачем покупать железо, особенно, если у вас не так много свободной площади, тратиться на электроэнергию и разбираться в технических сложностях, регулярно обновлять оборудование из-за его быстрого устаревания? Ведь компании по облачному майнингу уже все подготовили и оптимизировали.

Несмотря на все те выгоды, которые нам предлагает облачный майнинг, новичкам не стоит забывать об осторожности – критическое мышление может вас выручить, особенно в вопросе финансовых вложений. Критики подозревают облачно-майнинговые сервисы в мошенничестве – и делают это небезосновательно. В мире широко распространена аренда имущества, автомобилей и многого другого. С одного взгляда на сайт сервиса невозможно понять – добросовестны ли владельцы или нет. По факту, мы практически не можем даже проверить, есть ли у них оборудование.

По приблизительным оценкам 70-80 % облачно-майнинговых сервисов — мошеннические.

Взглянем на определение «финансовая пирамида» — система, в которой доход ее участников формируется за счет привлечения новых участников. Все это работает по цепочке: деньги тех, кто в нижнем звене, переходят к тем, кто выше. Аналогия с облачным майнингом напрашивается сама собой – у компании может не быть оборудования, а владельцы могут забирать деньги клиентов, создавая иллюзию успешного майнинга. По приблизительным оценкам 70-80 % облачно-майнинговых сервисов — мошеннические. Будущему инвестору остается всего 20 % стоящих проектов. Как же выбрать, где майнить?

Чек-лист — признаки пирамиды в сфере облачного майнинга

Минимум информации о владельцах сервиса – по фото и данным компании не удается ничего найти (всплывают реальные владельцы фото с реальными именами, на других сайтах находятся аналогичные — порой один-в-один)
Отсутствие ссылок на официальные группы и личные страницы на Facebook, Linkedin, Twitter
Плохое качество материала – картинки в низком разрешении, фотографии членов команды, которые явно взяты со стоковых сервисов, обилие ошибок и опечаток в тексте, некачественный дизайн и прочие мелочи, бросающиеся в глаза даже неискушенному пользователю Интернета
Отсутствие признаков жизни (например, пара твитов за целый год и одно фото оборудования на странице новостей или замороженные аккаунты)
В текстах часто упоминаются везунчики, разбогатевшие в одно мгновение, акцент на мечте о быстром взлете и чуде
Обещание стабильной доходности в 100 % годовых и выше при минимальных мощностях
Гарантии прибыли с первых же дней или недель
Обязательное требование от клиентов привлекать новых пользователей

И еще немного интересной информации

Достаточно часто пользователи недоумевают по поводу того, что в проекте Eobot майнится такое большое количество различных криптовалют при том, что все они на разных алгоритмах. Вопрос закономерный, но дело в том, что, по сути, сервис «заточен» под биток и добывается там только ВТС. Весь фокус состоит в моментальном обмене битка на выбранную вами крипту. То есть, какую бы криптовалюту вы не выбрали, добываться в любом случае будут биткоины и тут же обмениваться на выбранную вами денежку, создавая иллюзию, что добываете вы именно ее. В этой связи и прибыльность вашего майнинга находится в прямой зависимости от курса биткоина и его сложности.

А сейчас представим вашему вниманию информацию несколько парадоксальную, но не лишенную смысла. Некоторые эксперты в облачном майнинге, на вопрос «а стоит ли идти на инвестиции в этот проект?», уверенно дают отрицательный ответ. Свою позицию они аргументируют низкой доходностью и высокими ценами на хэшрейт (мол, в других местах те же объемы мощности можно приобрести в 2-3 раза дешевле). Но тут же утвердительно кивают, когда их спрашивают, нужно ли в таком случае вообще связываться с этим ресурсом. И опять же аргументируют свой ответ – Eobot прибыльным не назовешь, это точно, но ему не откажешь в познавательности, да и вообще проект интересный. Для новичков так просто находка. На этой площадке, рискнув парой долларов, можно многому научиться, разобраться в самой сути понятия облачного майнинга. А можно и вообще ничего не вкладывать, просто поработать на добытые в кране бонусы.

В общем, как-то так. А решение, как всегда, за вами. Если хотите набраться опыта и вникнуть в тему – дерзайте. В конце концов, вы ничего не теряете. Удачи вам!

Что такое Eobot

Американский облачный сервис начал свою работу в 2013 году. Главная страница сайта отличается лаконичностью, локализованной русской (и прочих) версии нет, но есть встроенный Гугл-Переводчик. Для любителей мобильных устройств есть официальное приложение в appstore и Google Play. Кроме того, разработчики позаботились о пользователях Mac и Linux.Сервис следит за законодательством и обеспечивает свою и вашу безопасность запретом на ввод и вывод фиатной валюты. Сервис признает аренду оборудования неограниченной по времени. Те, кто хочет подробнее узнать о нюансах работы сервиса, могут изучить Раздел Условий и Положений, — ознакомиться с ним можно по ссылке. А также советуем изучить раздел о соблюдении законодательных требований.

Вход в систему eobot

Для входа заходим по ссылке eobot.

Справа вверху кликаем по ссылке LogIn. Открывается форма входа.

В соответствующие поля вводим Email (адрес электронной почты), Password (Пароль), отмечаем галочкой чекбокс «Я не робот» и нажимаем кнопку Log in. Открывается страница.

Это двухфакторная авторизация, т.е. смотрим почту. Видим ключ, который необходимо ввести в форму выше.

Преимущества

Закрепившаяся за долгие годы стабильной работы репутация.
2 облака: GHS 5.0 и GHS 6.0.
2 типа аренды: на 10 лет и посуточная.
Доступно более 20 монет: Bitcoin Ethereum Ethereum Classic Litecoin Bitcoin Cash Dogecoin Dash Cardano NEM Monero Zcash Factom Bytecoin Steem Lisk maidsafecoin.
Бесплатная регистрация, отсутствие платной подписки.
Минимальный вклад – 10 долларов.
Прост в освоении: даже новичок справится с регистрацией и началом работы на сервисе.
Активное сообщество: на сайте есть чаты на русском, английском, испанском и немецком языках.
Кроссплатформенность.
Качественная поддержка: доступны чат, переписка по почте, звонок по телефону.
У сервиса есть собственная биржа.
Реферальные ссылки.

Вывод средств с Eobot

Данный сервис часто используется, как мультивалютный кошелек для криптовалюты. У пользователей ведется сразу несколько счетов по каждой монете, поэтому в разделе Withdeaw находятся формы под все крипто деньги:

Просто указываешь номер кошелька и получаешь перевод мгновенно. Есть минимальные суммы для вывода по каждому типу валюты:

0.002 монеты для BTC;
0.1 монеты для ETH, DASH, LTC, ZEC, XMR и ETC;
0.01 монеты BCH;
10 монет STEEM и CURE;
20 монет XRP;
1 монета FCT и LSK;
100 монет GRC, GNT, MAID, BTS, XEM, DOGE и BCN.

Если в течение 24 часов не поступают средства, администрация предлагает обратиться в техническую поддержку. На форуме MMGP ведется ветка по данному проекту и там постоянно выкладываются отчеты о выводе, проект платит.

Регистрация в Eobot

Зайдите на официальный сайт https://www.eobot.com/.
Нажмите кнопку Sign up, чтобы перейти на страницу регистрации.
Заполните данные: Имя (First name), Фамилия (Second name), почта, пароль, и проставьте галку о соглашении с условиями сервиса, а также пройдите капчу. После нажатия Sign up вы станете пользователем.

Для проверки учетной записи от вас может потребоваться выслать фото и паспортные данные. Верификация Eobot следует принципу KYC – «know your client – знай своего клиента». KYC подразумевает идентификацию и проверку личности, это нужно для оценки надежности клиента и возможных рисков. Непосредственно при регистрации подтверждение проходить не придется.

Верификация в сервисе

Верификация в Eobot нужна для увеличения лимитов вывода, по мере повышения уровня верификации растет и лимит на вывод.

Для прохождения подтверждения личности вам потребуется:

Ваше фото с паспортом/удостоверением личности в руках
Цветной скан/фото страниц паспорта (отдельно) или удостоверения личности (с двух сторон) в высоком разрешении, без бликов.
Учтите, что лицо должно быть видно полностью.

Eobot принимает документы как на латинице, так и кириллице. Проверка может занять несколько дней, — ждите уведомления по почте.

Как зарабатывать на Eobot без вложений

Новички могут получить первые монеты, используя кран – для этого нужно выбрать монету, которую хотите получить, в меню Products выбрать пункт Faucet. После ввода капчи вы получаете награду. Этот метод кажется привлекательным, но он не окупается ни по деньгам, ни по потраченному времени. Кран не способен принести даже минимальную прибыль, использовать его можно всего один раз в день, а получать валюту с кранов от других сервисов – неудобно, тем более, что и там есть свои ограничения.

Как внести депозит на Eobot

Для пополнения счета в сервисе есть отдельный раздел «Deposit». В нем представлены кошельки во всех доступных в Eobot криптовалютах, а также юридическая информация – оферта и обязательства сторон.

Eobot дает возможность пополнить счет как в криптовалюте, так и в фиатной валюте. Для первого депозита в криптовалюте, потребуется создать адрес кошелька в сервисе. Чтобы сгенерировать адрес, нажмите на кнопку «Generate». Минимальный размер депозита в криптовалюте зависит от конкретной монеты – его определяет сам сервис. Комиссия за пополнения счета Eobot отсутствует.

Чтобы внести депозит в фиатной валюте, нажмите на кнопку «Buy Cloud». Откроется список из платежных систем. После завершения денежного перевода, баланс будет пополнен. Баланс на Eobot отображается в долларах США.

Как начать майнить на Eobot

Монеты для майнинга

Bitcoin, Ethereum, Ethereum Classic, Litecoin, Bitcoin Cash, Dogecoin, Dash, Cardano, NEM, Monero Zcash, Factom, Bytecoin, Steem, Lisk, maidsafecoin.

Теперь, когда вы примерно представляете, как все это работает, а ваша учетная запись готова, можно начать подготовку к облачному майнингу.

После пополнения баланса вы можете обменять свои монеты на любую другую криптовалюту, представленную на бирже Eobot, либо сразу использовать их для оплаты аренды майнинговых мощностей.

Партнерская программа Eobot

Применяйте любые методы привлечения рефералов и получайте от системы ещё больше денег. Условия предельно простые, получаешь 1% с привлеченных участников. Ссылки для привлечения можно получить через меню аккаунта или выбрав вкладку Referrals:

Доступно несколько вариантов ссылок, разницы между ними нет. Привлекайте инвесторов, на этой же страничке будет представлена статистика:

Прибыль по партнерской программе зачисляется на основной баланс, она точно также выводится, как доход с облачного майнинга.

Как вывести криптовалюту

Кнопка вывода средств (Withdraw) находится на нижней панели в личном кабинете. Вы увидите перечень ваших счетов и данные по каждому из них. Помните, что выводить с Eobot можно только криптовалюту, причем варианты ограничены: для вывода подходят BTC, ETH, LTC, BCH, DOGE, XRP, DASH, TRX, ADA, CURE, XEM, XMR, ZEC, XTZ, BCN, STEEM, LSK, EOS, USDC, XLM, ETC и GRIN. На странице будет указана информация о текущих комиссиях и ограничениях. Кликните на валюту, которую необходимо вывести, укажите адрес кошелька, на который выводите монеты, а также укажите сумму для отправки. Нажмите кнопку «Withdraw». После этого останется дождаться зачисления валюты на ваш кошелек. Условия вывода в фиатную валюту непосредственно из вашего кошелька могут быть различны – это зависит от того, на какой бирже вы создали кошелек и соответственно от условий самой биржи.

Тарифные планы Eobot

Основной контракт Cloud SHA-256 4.0 на 5 лет:

Стоимость 10 GHS — 12,8 доллара.
Суточная прибыльность в сатошах 67.
Годовая 24 455.

При курсе биткоина 10 тыс. долларов, возврат за год составит 2,25 доллара. При курсе 20 тыс. — 4,5.

Отсюда ясно, что окупаемость Eobot и прибыльность зависят от курса и сложности биткоина, если добывается BTC. Эффективность другой криптовалюты будет иной.

Этим сервисом мало пользуются для линейного заработка, но добиваются отличных результатов, комбинируя возможности. В результате получают около 40% прибыли в год или утраивают вложения за 5 лет, без учета реферальной программы и майнинга 5-летнего Cloud SHA-256 4.0.

Добывать можно как один актив, так и несколько. Во вкладке Майнинг выберите Диверсификация, затем нужные активы, сохраните выбор. Ротация происходит раз в 10 минут.

Информация о плате за обслуживание подробно изложена на странице eobot.com/fee.

Честный обзор сервиса Eobot. Работает ли облачный майнинг

Что такое облачный майнинг

Словарь начинающего майнера

Майнинг-пул – это совокупность всех ресурсов майнеров, чье железо участвует в майнинге.

Майнинг-ферма – набор оборудования, используемого для майнинга.

По приблизительным оценкам 70-80 % облачно-майнинговых сервисов — мошеннические.

Чек-лист — признаки пирамиды в сфере облачного майнинга

Минимум информации о владельцах сервиса – по фото и данным компании не удается ничего найти (всплывают реальные владельцы фото с реальными именами, на других сайтах находятся аналогичные — порой один-в-один)
Отсутствие ссылок на официальные группы и личные страницы на Facebook, Linkedin, Twitter
Плохое качество материала – картинки в низком разрешении, фотографии членов команды, которые явно взяты со стоковых сервисов, обилие ошибок и опечаток в тексте, некачественный дизайн и прочие мелочи, бросающиеся в глаза даже неискушенному пользователю Интернета
Отсутствие признаков жизни (например, пара твитов за целый год и одно фото оборудования на странице новостей или замороженные аккаунты)
В текстах часто упоминаются везунчики, разбогатевшие в одно мгновение, акцент на мечте о быстром взлете и чуде
Обещание стабильной доходности в 100 % годовых и выше при минимальных мощностях
Гарантии прибыли с первых же дней или недель
Обязательное требование от клиентов привлекать новых пользователей

Что такое Eobot

Преимущества

Закрепившаяся за долгие годы стабильной работы репутация.
2 облака: GHS 5.0 и GHS 6.0.
2 типа аренды: на 10 лет и посуточная.
Доступно более 20 монет: Bitcoin Ethereum Ethereum Classic Litecoin Bitcoin Cash Dogecoin Dash Cardano NEM Monero Zcash Factom Bytecoin Steem Lisk maidsafecoin.
Бесплатная регистрация, отсутствие платной подписки.
Минимальный вклад – 10 долларов.
Прост в освоении: даже новичок справится с регистрацией и началом работы на сервисе.
Активное сообщество: на сайте есть чаты на русском, английском, испанском и немецком языках.
Кроссплатформенность.
Качественная поддержка: доступны чат, переписка по почте, звонок по телефону.
У сервиса есть собственная биржа.
Реферальные ссылки.

Регистрация в Eobot

Зайдите на официальный сайт https://www.eobot.com/.
Нажмите кнопку Sign up, чтобы перейти на страницу регистрации.
Заполните данные: Имя (First name), Фамилия (Second name), почта, пароль, и проставьте галку о соглашении с условиями сервиса, а также пройдите капчу. После нажатия Sign up вы станете пользователем.

Регистрация на официальном сайте Eobot.com

В правом верхнем углу сайта есть 2 активные кнопки – LOG IN и SIGN UP. Первая из них – это авторизация уже имеющихся пользователей. SIGN UP – это регистрация новых участников.

Зарегистрироваться в Eobot.com

Для того, чтобы стать активным пользователем, необходимо заполнить простую форму:

First Name – имя, под которым участник будет идентифицирован в системе;
Last Name – фамилия участника;
Email – действующий адрес электронной почты, на который придет активационная ссылка;
Password – пароль, с помощью которого пользователь сможет войти в систему.

В обязательном порядке необходимо принять условия соглашения и ввести простую капчу. После выполнения всех этих действий учетная запись будет доступна для использования.

Обратите внимание! Имя и фамилию пользователь может добавить позже или проигнорировать вообще, главное при регистрации – указать почту и пароль.

Верификация в сервисе

Для прохождения подтверждения личности вам потребуется:

Ваше фото с паспортом/удостоверением личности в руках
Цветной скан/фото страниц паспорта (отдельно) или удостоверения личности (с двух сторон) в высоком разрешении, без бликов.
Учтите, что лицо должно быть видно полностью.

Как зарабатывать на Eobot без вложений

Как правильно запустить майнинг на Eobot

Процедура генерации запускается в один клик. В верхней части имеется выпадающий список криптоактивов, которые подходят для работы.

Можно воспользоваться также списком «Diversify», где есть возможность использовать для генерации не одну, а несколько позиций криптовалют.

Если вы выбираете несколько криптовалют для майнинга, предусмотрен 10-ти минутный интервал очерёдности для каждой позиции.

Эта схема понадобится не только для генерации крипты, но и для эффективного «разгона» облака.

Таким образом, вы можете эффективно диверсифицировать свой криптовалютный портфель на платформе Еобот.

перейти

Как внести депозит на Eobot

Как пополнить депозит для эффективного майнинга

Пополнять депозит рекомендуется тем, кто действительно хочет зарабатывать на eobot.com солидные суммы.

Для внесения средств на горизонтальной панели меню следует выбрать кнопку DEPOSIT и выбрать нужный тип кошелька.
Чтобы создать необходимый кошелек, нужно нажать кнопку GENERATE.

Каждый тип криптовалюты имеет свой минимальный порог пополнения. В системе нет комиссионного сбора, поэтому средства попадут на счет в полной мере.

Не лишним при выборе кошелька будет и ознакомиться с договором публичной оферты. Единственная сложность – он написан на английском языке. Но и эту проблему можно решить через переводчик.

Вносить средства на сайт возможно и в долларовом эквиваленте через кнопку BUY CLOUD. После нажатия на нее высветится список платежных систем, где необходимо выбрать понравившуюся. Средства приходят на счет мгновенно и в $.

После того, как доллары будут зачислены, необходимо активировать кнопку EXCHANGE и выбрать из выпадающего списка тип криптовалюты.

Как начать майнить на Eobot

Монеты для майнинга

Bitcoin, Ethereum, Ethereum Classic, Litecoin, Bitcoin Cash, Dogecoin, Dash, Cardano, NEM, Monero Zcash, Factom, Bytecoin, Steem, Lisk, maidsafecoin.

Eobot без вложений

Eobot — облачный майнинг позволяет зарабатывать различные криптовалюты. В данной статье вы узнаете как без вложений начать майнить монеты различных валют, не вкладвая средств. Работаю с данным сервисом уже около 3х лет и делюсь опытом, есть моменты, которые никем не освещаются почему-то. Либо не желание, либо незнание, а возможно и сознательно скрывают один очень важный факт, присутствующий в данном облачном майнинге.

Итак, вы заргестрировались на ]]>Eobot]]>, далее требуется раскрутить облако Cloud Mining, есть несколько способов:

1. На самом сервисе eobot в меню выбираем Products, далее Faucet (это некий кран монет), вводим капчу и получаем некоторое количество мощностей. Возвращаемся в аккаунт и нам достемен уже майнинг любой криптовалюты. Такой сбор с крана, доступен каждые 24 часа. Делайте это ежедневно или по возможности!

После данных действий в поле Mining выбирите GHS 4.0 или GHS 5.0, то что будет доступно на сегодняшний момент. Таким образом, вы увидите в аккаунте, как мощности начнут увеличиваться.

2. Второй вариант увеличить мощности и тем самым майнинг криптовалют без вложений, зайти на сторонниие краны по раздаче той или иной криптовалюты. Но перед тем как начать сбор с кранов, вам потребуются адреса кошельков для каждой валюты. Чтобы их получить нажмите Deposit и перед Вами откроется список Ваших кошельков, в некоторых случаях адрес необходимо сгенерировать, что не сложно. Используйте эти адреса на сторонних кранах пополняя облачный майнинг Eobot и увеличивая мощности добычи криптовалюты. Обратите внимание на минимальные суммы для пополнений! Это очень важно, так как отправив сумму меньше вы потеряете средства!

3. Третья составляющая заработка без вложений и при этом не обязательная — это партнерская программа eobot. Позволяет зарабатывать на комиссии с приглашенных майнеров. Для это в соответствующем разделе есть партнерские ссылки, которые вы можете размещать на различных доступных ресурсах в интернете, привлекая тем самым новых партнеров и получая комиссию от их деятельности на облачном майнинге.

Я вам рассказал о трех основных возможностях работы без вложений на облачном манинге eobot. Далее дам несколько реальны и нормальных кранов по сбору монет для eobot: — ]]>Bitcoin]]> — ]]>Doge]]> — ]]>Ethereum]]> Обрати внимание так же на мульти кран криптовалют Digibyte

Для регистрации на приведенных кранах испульзуйте адреса с облачного майнинга.

Если вы усердный и терпеливый, то повторяя данное действие ежедневно, достигните хорошего результата примерно через 1-2 месяца! Это не так много на самом деле, хотя порой может показаться нудным. Но хотите жить так как живете живите, но не потому вы зашли на эту страницу!

Еще один важный момент: Майните такие облака как Cloud SETI и Cloud Folding — они пусть и на год, но наличие этих мощностей позволяет автоматически майнить две криптовалюты Gridcoin (GRC) и CureCoin (CURE), а далее вы ужи их либо выводите, либо меняете на интересующую вас волюту.

Вообщем подойдя с умом к облачному майнингу Eobot, вы сможете намайнить хорошее количество интересующих монет. Обращайте внимание на минимальные суммы для вывода и при пополнении на данном сервисе. Иначе вы просто потеряете средства!

Как вывести криптовалюту

Как правильно сделать депозит

Скажем сразу, без внесения депозита вы не сможете начать полноценную работу на сайте. В принципе, можно и без депозита зарабатывать на Eobot, но, в таком случае, доход будет небольшим.

Итак, находим синюю горизонтальную панель с вкладкой «Deposit».

Перед вами откроется список кошельков, которые доступны на сервисе. Здесь же вы можете ознакомиться с офертой и обязательствами сторон.

Для каждой криптовалюты предусмотрена своя минимальная база, которая регламентируется положениями работы сервиса. При осуществлении зачисления баланса, в системе отсутствуют требования по комиссиям.

Чтобы правильно пополнить свой действующий счёт на Еоботе, вам потребуется только перевести токены на кошелек, указанный при регистрации. На начальном этапе пользователь не имеет активного кошелька, нужно создать новый, нажав кнопку “Generate”.

На сервисе также предусмотрена возможность внесения денежных средств на депозит в долларовом эквиваленте. Нажимаем на иконку страницы сайта “Buy Cloud” и выбираем один из возможных и удобных вариантов платёжных систем для пополнения баланса.

После этого ваш счёт будет пополнен в $, что сразу отразится в балансе.

Зарабатывать на Eobot без вложений можно, даже на самых маленьких суммах.

На платформе предусмотрен механизм майнинга GHS, хешрейт которого позволяет дробить значения до 8 знака после запятой. Примечательно, вы можете купить хешрейт всего за пару центов, и пополнить, к примеру, баланс DOGE, но в этом случае, не следует рассчитывать на крупную прибыль при работе на криптоплатформе. Обычно, начинать с минимальных вложений имеет смысл, чтобы познакомиться с работой платформы, а уже позже переходить на более крупные суммы.

перейти

free bitcoin — Eobot

Eobot

После событий с Hashprofit EOBOT остается лучшим средством для заработка криптовалют. Что для этого вам понадобится?

1. Регистрируемся Eobot. Вверху страницы нажимаем Sign Up вводим свой почтовый ящик, пароль, каптчу. Поздравляю с регистрацией.

2. Теперь рекомендую скачать из раздела Software под свою операционную систему программу EOBOT, которая позволит используя мощность вашего компьютера зарабатывать различные криптовалюты. В разделе Account для старта можно выбрать тип добываемой валюты,например Dogecoin или мощности GHS. Запустив программу введите в пустое поле свой почтовый ящик, выберите удобный для вас способ майнинга CPU или GPU и нажмите кнопку старт. Программа не совсем корректно работает но с чего-то надо ведь начать, если у вас вообще нет средств… Не старайтесь сразу заработать много bitcoin, скорость вас не порадует.

Если вы зарабатывали криптовалюту — можете обменять ее на мощность, благодаря которой даже при отключеном компьютере будет вестись добыча. Более «шустрой» считается Cloud SHA-256. При обмене на мощность смотрите какие контракты приобретаете: на сутки или на 5 лет, чтобы потом не удивляться «почему вдруг исчезли мощности случайно купленные на сутки». С 9 февраля 2015 года администрация сайта увеличила срок окупаемости приобретенных мощностей. Ранее это время составляло около 19 месяцев при покупке пятилетнего контракта, теперь этот срок увеличен где-то в два раза.

3. Для увеличения мощности можно добывать криптовалюты на сторонних сайтах и потом переводить на сгенерированные кошельки EOBOT.

Списки кранов можете найти на моем сайте или найти в интернете. Кроме привычных всем Bitcoin, Litecoin, Dogecoin предлагаю кран с добычей Blackcoin.

При переводе учитывайте минимум депозита который принимается на EOBOT, суммы ниже этого минимума будут утерены. Данная информация находится на странице генерации кошельков.

<-На гланую страницу

EOBOT.COM майнинг на ваших ресурсах

DONATE ВТС

1PvgA2zYSx68fxg1rh86LCWLoFXYwuPrc5

Что такое EOBOT?

Eobot это самый простой способ добывать Bitcoin, Litecoin, Blackcoin, Namecoin, Feathercoin, Dogecoin, Nautiluscoin & Darkcoin. Используйте любой процессор или GPU для любой монеты, SHA-256 или Scrypt, любого компьютера, столько компьютеров, и с непосредственными результатами добычи.

Для регистрации нажмите здесь. Произойдёт переход на страницу регистрации в сервисе Eobot.

Заполните поля:
Email Addres — адрес вашего электронного кошелька, также будет Вашим логином куда будут отправляться платежи PayPal. Если у Вас нет кошелька PayPal создавать его не обязательно — можно конвертировать заработанные средства внутри «личного кабинета Eobot» на Bitcoin и другие цифровые валюты.
Choose a password — пароль к создаваемому аккаунту Eobot.
Referred By:(optional) — кто Вас пригласил, если не указано впишите — 2349
Нажмите кнопку: Create a new account — создать новый аккаунт.

После регистрации зайдите в свой аккаунт

Пачка
банкнот и монетки — это валюты которые сервис использует для оплаты.
Под каждым изображением написано наименование валюты. Под наименованием
сколько Вы заработали (заработок в долларах США) или конвертировали в
другую валюту.

Кнопка Withdraw — вывод заработанных денег.
Минимумы для вывода: доллары США от 0.10USD, Bitcoin от 0.001BTC, Litecoin от 0.2LTC, PPCoin от 0.2PPC, Namecoin от 0.2 NMC, Feathercoin от 0.2FTC, Novacoin от 0.2NVC, Primecoin от 0.2XPM. Максимум на вывод не ограничен.

По умолчанию для вывода USD стоит номер Вашего кошелька PayPal (это Ваш Email). Также можно вывести деньги на кошельки цифровых валют BTC, LTC, PPC, NMC, FTC, NVC, XPM. Для этого надо выбрать тип валюты для вывода в ниспадающем списке, вставить номер кошелька и нажать — Withdraw.

Кнопка Convert — преобразовать одну валюту в другую.

Преобразование
проходит по схеме: в верхнем ниспадающем списке выбираем валюту которую
хотим обменять. В нижнем ниспадающем списке — которую хотим получить. В
строчке будет показано сколько мы отдаём и сколько получаем, минус
комиссия системы за обмен. Нажимаем Convert. Обмен происходит моментально.

Установка программного обеспечения Eobot.

Для того чтобы загрузить программу Eobot на свой компьютер пройдите по ссылке.

В открывшемся окне нажмите на кнопку — Download Eobot.

После нажатия кнопки может появится надпись: «Этот файл может быть вредоносным» — так отреагировал браузер Google Chrome. В разделе FAQ — «Вопросы и ответы» есть ответ: Хакеры используют нечто подобное, чтобы сделать деньги на компьютерах пользователей.

Разрешаем браузеру скачать файл.

Открываем папку в которую скачали файл программы Eobot.

Теперь файл программы Eobot необходимо разархивировать.

До того как разархивировать и после разархивирования файл EobotWindows был проверен Norton антивирусом — ни каких вирусов не было обнаружено. При дальнейшей работе Eobot нареканий у антивирусной программы Norton — также не вызвал.

После разархивирования запускаем файл Eobot.exe (ни кокой другой установки программы не требуется).

В открывшемся диалоговом окне программы, нужно указать Email — который вы указали при регистрации личного кабинета на сайте Eobot.com. Нажмите кнопку Sign In (Вход).

Необходимо выбрать какие ресурсы компьютера предоставить для вычислений: процессора CPU или видеокарты GPU.

Далее выбрать интенсивность Intensity:

Low — низкая интенсивность;

Normal — средняя интенсивность;

High — высокая интенсивность.

Нажать кнопку старт выбранного параметра: Start CPU (процессора) или Start GPU (видеокарты).

Программа начнет синхронизацию с сервером Eobot.com.

После
завершения синхронизации счетчики будут показывать в режиме реального
времени Ваш заработок за разные периоды времени и скорость вычислений.

как работать на сайте? Отзывы о ресурсе для майнинга EoBot.com

Пассивный доход в интернете – это очень интересная тема для многих, кого хоть раз искал возможность зарабатывать в сети.

Один из способов получения такого дохода является майнинг валют. Нет, речь идет не о привычных нам рублях, долларах или евро – майнить (то есть добывать) можно криптовалюты (электронные расчетные знаки, не привязанные к какой-либо единой финансовой или организационной системе). К числу криптовалют относят Bitcoin, Litecoin и прочие.

Как зарабатывают криптовалюты?

Для начала определимся с тем, как добываются криптовалюты. По своей сущности это – такая электронная валюта, выпуск которой не является централизованным, а основывается эмиссия на вычислительных мощностях компьютеров, которые находятся в сети. Это значит, что благодаря каждому подключенному серверу, ПК или даже мобильному устройству, может производиться выпуск криптовалюты. Зарабатывать можно просто используя мощность своего ПК!

Другое дело – что для того, чтобы начать получать ощутимый доход от майнинга, нужно иметь в распоряжении гигантскую сумму расчетных мощностей, стоимость которой отобьется очень нескоро.

Решением (в свое время) стал проект EoBot.com – ресурс, который позволяет своим участникам заниматься майнингом (добычей) криптовалют при помощи единого облачного сервиса. Что такое EoBot.com, как работать здесь, и можно ли с ним получать хорошую прибыль, расскажем в данной статье.

EoBot.com – характеристика проекта

Ресурс был запущен несколько лет назад на волне популярности и дороговизны криптовалюты Bitcoin. Правда, позднее он также начал работать с другими криптографическими валютами (сейчас их 19). Запустили сайт из США, после чего он стал популярен по всему миру (в том числе и в России).

На EoBot.com регистрация была доступна каждому желающему. После того ему предоставляли отдельный кабинет, из которого он мог арендовать мощности в облачном сервисе компании. Оплачивая такую аренду, пользователь имел возможность отбить вложения, скажем, в течение пары лет. Учитывая долгосрочную перспективу, надежность и оригинальность проекта в свое время он набрал целое сообщество майнеров.

Как работать на сайте?

На самом деле, работать с EoBot сейчас проще, чем раньше. Тогда пользователь имел возможность взять в аренду часть облачного сервиса для майнинга, скажем, за 10 долларов на 5 лет, и мог быть уверен, что через пару лет его вложение будет возвращено. Сегодня же ситуация обстоит по-другому.

Как о EoBot.com отзывы свидетельствуют, работать с сервисом стало менее выгодно по причине низкой стоимости криптовалют. Для сравнения: в 2014 году Bitcoin стоил около 500 долларов, тогда как сегодня его цена опустилась почти до 215$. Согласитесь, более низкая стоимость повлекла за собой понижение рентабельности такого заработка – это очевидно. Оставленные специалистами о EoBot.com отзывы подтверждают это – серьезных инвесторов, зарабатывающих на аренде облачного сервиса, стало действительно меньше.

Как использовать ресурс сейчас?

Действительно, доходность проекта значительно просела, но участники все еще могут использовать его в других целях. Например, здесь действует чат, посвященный EoBot.com. Как работать с ним, объяснять не нужно – зарегистрированный участник просто видит полосу прокрутки с сообщениями (которые строятся в виде диалога), а также поле для публикации текста. Поскольку на проекте собраны, преимущественно, те, кто занимается майнингом – это значит, что здесь можно пообщаться на такую тему: задать опытным игрокам интересующий вас вопрос, узнать новости из мира криптовалют, обсудить что-нибудь важное.

Помимо чата, на проекте действует мониторинг валют EoBot.com. Как вывести деньги с сайта вы наверняка знаете, а вот по какому курсу будет осуществляться выплата – неизвестно (ведь криптовалюты более динамичны, чем доллар или евро). Именно для этого здесь и существует удобный мониторинг. Использовать его можно майнерам и в своих целях.

Польза от EoBot

На сайт продолжает заходить огромное количество пользователей. Об этом можно догадаться хотя бы по активности в общем чате. Это значит, что ресурс востребован среди пользователей и от него есть определенная польза.

Что такое EoBot.com, как работать на проекте вы знаете. А какую пользу проект приносит своим организаторам – сказать сложно. Ранее администрация собирала с участников небольшой процент комиссии, который позволял финансировать новые вычислительные мощности. Сегодня же уровень возврата (в процентном соотношении) установлен на отметке в 98% — это свидетельствует об отсутствии дохода у организаторов как такового. Зато, как видно по самому сайту проекта, владельцы ресурса начали зарабатывать на рекламе Adsense. Очевидно, что таким образом монетизировать дорогостоящий трафик валютной тематики оказалось выгодно – вот администрация этим и пользуется.

В целом же можно отметить, что EoBot.com (как работать на нем вы поняли) – это отличный проект, который можно назвать инновационным в своей сфере. Ни один другой ресурс не повторил схему работы EoBot даже сейчас. При этом, если и сейчас на сайт заходит большое количество народа, это означает некую его востребованность (пусть даже как средства для общения).

Eobot обзор сервиса, отзывы eobot.com

Сервис Eobot предлагает услуги по облачному майнингу 19 криптовалют, золота (Gold) и долларов США. Также компания сдает в аренду майнинговое оборудования (Scrypt и SHA-256).

Все клиенты компании получают возможность купить мощность для майнинга одной из 19 криптовалют/золота/долларов США на свой выбор. Можно приобрести один из трех инвестиционных планов продолжительностью 24 часа, 1 год или 5 лет). Зарегистрированный пользователь также получает доступ к реферальной программе и ежедневным бонусам.

Преимущества Eobot

Eobot — один из наиболее стабильных майнинговых сервисов, успешно работающий с 2013 г. Компания предлагает своим клиентам следующие преимущества:

Автомайнинг криптовалют с минимальными затратами времени.
Облачный майнинг с помощью удаленной cloud-платформы (а это значит, что заработок идет даже при выключенном ПК).
Быстрый вывод денег, минимальные суммы вывода также небольшие.
Бонусы от сервиса. Например, 1 раз в сутки пользователь бесплатно получает 1 Dogecoin, просто залогинившись в личный кабинет.
Круглосуточная тех. поддержка.

Пошаговая инструкция по работе с сервисом

Процедура регистрации простая — следует заполнить небольшую форму, указав только имя, фамилию, почтовый адрес и пароль. После подтверждения email-адреса пользователь автоматически перенаправляется в свой личный кабинет.

Внизу страницы можно увидеть меню действий, которое состоит из следующих пунктов:

Referrals (Реферальная система) — пользователь может ознакомиться с условиями привлечения рефералов (подробнее об условиях можно прочесть в следующем разделе) и найти реферальные ссылки.
Pool Info (Информация о майнинговых пулах) — тут можно найти информацию по пулам (SHA-256 Pool, Scrypt Pool, X11 Pool Info) и скачать ccminer для Nvidia GPUs, sgminer для AMD/Radeon GPUs или cpuminer для CPUs.
History (История) — в этом разделе содержится информация о всех действиях и транзакциях по аккаунту (зачисление или вывод денег, обмен валют и т.д.)
Deposit (Пополнить счет) — здесь можно узнать минимальную сумму депозита и пополнить свой счет. Если у пользователя еще нет кошелька для одной или нескольких криптовалют, его можно будет сгенерировать (создать) прямо в этом разделе.
Withdraw (Вывести средства) — в этом разделе можно найти информацию про минимальные суммы вывода и комиссии, а также подать заявку на вывод криптовалют.
Exchange (Обмен криптовалют) — здесь можно обменять одну криптовалюту на другую/доллары США/золото или купить мощность для майнинга биткоинов.

Необходимое программное обеспечение можно скачать со стартовой страницы сайта. ПО подходит для Windows, Linux и Mac OS.

Реферальная система

Любой зарегистрированный пользователь сервиса eobot имеет возможность привлечь рефералов и дополнительно заработать на этом

Реферальный бонус за каждого нового пользователя — 1%.
Можно приглашать неограниченное количество человек.
Реферальные бонусы начисляются в любой криптовалюте, выбранный пользователем.

Контакты

Телефон: (800) 485-4912
Email: [email protected]

Заработок на eobot без вложений

Приветствую всех старателей, уже майнящих биткоины на eobot и тех, кто только хочет начать заняться эмиссией криптовалют!

В этой статье хочу поделиться некоторыми нюансами заработка на eobot без вложений. Для начинающих добытчиков эта информация, полагаю, будет полезна.

Ранее, я уже написал две статьи, касающихся заработка с помощью облачного майнинга без финансовых вложений:

1. Как заработать криптовалюту без вложений – базовая статья, с которой рекомендую начинать изучать вопрос майнинга криптовалют.

2. Облачный майнинг с нуля. Месяц 1 – статья-отчет за первый месяц работы с сервисом eobot. В конце статьи даны ссылки на три отличных сайта-крана для сбора bitcoins и dogecoins.

Теперь об информации, которой нет в этих двух статьях.

Кран от eobot

Не все обращают внимание, или замечают, но не сразу меню вверху страницы

Products – Faucet

Раз в сутки, просто вводя капчу и нажимая кнопку Get Faucet Reward, вы можете получать бонус от сайта eobot.

Полученный бонус будет прибавляться к тому, что сейчас у вас майнится. Если у вас в данный момент добываются биткоины, значит вам добавится некоторая сумма к биткоинам, если майнится облако – значит добавятся какие-то доли GHS к облаку и т.д.

Также, раз в сутки сервис дарит вам 1 DOGE просто за авторизацию. Зашли на сайт – получили 1 DOGE.

Таким образом, eobot дает возможность начать майнинг даже без сторонних кранов. Зарегистрировались, воспользовались местных краном – получили первые GHS мощностей – процесс пошел.

Сам себе реферал

Следующий нюанс, позволяющий ускорить процесс наращивания облака и сделать ваш старт более быстрым – это множественная регистрация по своей же реферальной ссылке.

Найдите свою реферальную ссылку в нижнем меню Refferals

Вам предлагается три варианта реферальных ссылок. Можете пользоваться любой из них.

Регистрируйтесь по своей реферальной ссылки на других устройствах, имеющихся дома: компьютерах, ноутбуках, планшетах, телефонах.

Например, у вас дома есть компьютер, ноутбук и смартфон. На компьютере пусть у вас будет основной аккаунт, а на ноутбуке и смартфоне зарегистрируйте по одному своему рефералу. Позже, все накопленное на этих аккаунтах будете пересылать на основной.

Реферальная программа у eobot, конечно, не очень привлекательная – 1% от того, что намайнили рефералы. Вот эта множественная регистрация фиктивных рефералов только в eobot особенно ничего не даст вам.

Более весомые доходы даст такая регистрация на тех кранах, ссылки на которые я давал в конце этой статьи. У них реферальные бонусы 50-75%

То есть, на тех сайтах-кранах вы тоже можете зарегистрироваться с других устройств по реферальным ссылкам основного аккаунта. Единственное, тут вам понадобится несколько телефонных номеров, поскольку при регистрации с одного IP-адреса там идет дополнительное подтверждение через номер мобильного телефона.

Покажу увеличение ваших доходов при множественной регистрации на примере.

Первый кран по собиранию DOGE. Допустим, вы зарегистрировались там трижды. Один аккаунт – основной и два реферальных под ним. Выигрываете на основном 100 DOGE. И по 100 DOGE на реферальных. За выигрыши рефералов на основной счет вам идет бонус 50% от суммы выигрыша. Т.е. с двух выигрышей по 100 DOGE вам идет два бонуса по 50 DOGE. Итого на основном аккаунте – 200 DOGE и на двух реферальных – по 100 DOGE. Всего – 400 DOGE.

Все собранное на реферальных аккаунтах у вас будет выводиться на ваши реферальные аккаунты Eobot, а с них уже перечисляться на основной аккаунт Eobot.

Вот схема, которая наглядно демонстрирует все выше сказанное по поводу множественной регистрации.

Такой же принцип будет работать и в случае с реальными рефералами.

На сегодня эта вся информация, которой я планировал поделиться с вами. Давайте наращивайте темп! Пишите о своих успехах в комментариях.

Так же ждите мой отчет за второй месяц майнинга. В этом месяце облако получится разогнать посерьезней. Темп уже в два раза выше, чем в предыдущем. Подробней все расскажу в отчете.

Успешного майнинга!

Вы можете пропустить чтение записи и оставить комментарий. Размещение ссылок запрещено.

Перенаправление справки RoboDK

Указатель документации RoboDK:

ссылка на документацию RoboDK.
Basic-Guide — Start (английский)
Basic-Guide — Nav3D (English)
Basic-Guide — GetStarted (английский)
Basic-Guide — Toolbar (английский)
Basic-Guide — Shortcuts (английский)
Basic-Guide — RefFrames (английский)
Basic-Guide — SetDefaults (английский)
Basic-Guide — TroubleShootIssues (английский)
Getting-Started — Station (английский)
Getting-Started — NewRDK (английский)
Начало работы — LoadRobot (английский)
Начало работы — NewFrame (английский)
Начало работы — LoadObject (английский)
Начало работы — CreateTCP (английский)
Начало работы — TCPrelative (английский)
Начало работы — TCPgeometry (английский)
Начало работы — CreateTarget (английский)
Начало работы — ProgApproach (английский)
Начало работы — TargetsSurface (английский)
Начало работы — ProgRetract (английский) )
Начало работы — ProgMain (английский)
Начало работы — ExportProgram (английский)
Начало работы — IntroMacros (английский)
Интерфейс — Интерфейс (английский)
Интерфейс — RobotPanel (английский)
Интерфейс — RobotTCP (английский)
Интерфейс — RobotReference (английский)
Интерфейс — RobotTarget (английский)
Интерфейс — RobotConfig (английский)
Интерфейс — ObjectSettings (английский)
Интерфейс — MainMenu (английский)
Интерфейс — MenuFile (Английский)
Интерфейс — MenuEdit (английский)
Интерфейс — MenuProgram (английский)
Интерфейс — MenuView (английский)
Интерфейс — MenuTools (английский)
Интерфейс — MenuUtilities (английский)
Интерфейс — MenuConnect (английский) )
Интерфейс — MenuHelp (English)
Options-Menu — MenuOptions (English)
Options-Menu — OptGeneral (English) 9000 4
Меню параметров — OptStation (английский)
Меню параметров — OptDisplay (английский)
Меню параметров — OptMotion (английский)
Меню параметров — OptCAD (английский)
Меню параметров — OptCAM (английский)
Меню параметров — OptProgram (английский)
Меню параметров — OptPython (английский)
Меню параметров — OptDrivers (английский)
Меню параметров — OptAccuracy (английский)
Меню параметров — OptOther (английский)
Robot-Programs — RobotProgram (английский)
Robot-Programs — OfflineProgramming (английский)
Robot-Programs — NewProgram (английский)
Robot-Programs — ProgInstructions (английский)
Robot-Programs — InsMoveJ (английский)
Робот-программы — InsMoveL (английский)
Робот-программы — InsSetFrame (английский)
Робот-программы — InsSetTCP (английский)
Робот-программы — InsMoveC (английский)
Робот-программы — InsSpeed (английский)
Робот-программы — InsMessage (английский)
Робот-программы — InsPause (английский)
Робот-программы — InsProgCall (английский)
Робот-программы — InsIO (английский)
Робот-программы — InsSmooth (английский)
Robot-Programs — InsSimulation (английский)
Robot-Programs — SimulateProgram (английский)
Robot-Programs — GenerateProgram (английский)
Robot-Programs — TransferProgram (английский)
Robot-Programs — SelectPostProcessor (английский)
Robot-Programs — TabSettings (English)
Robot-Programs — ProgArcToLin (English)
Robot-Programs — AutoProgramSplit (английский)
Robot-Programs — Prog-Inline (English)
Plugin-SolidWorks (English) PluginSolidWorks (English) )
Плагин-SolidWorks — SolidWorksInstall (английский)
Плагин-SolidWorks — SolidWorksToolbar (английский)
Плагин-SolidWorks — SWSettings (английский)
Плагин-SolidWo rks — SWPluginExamples (английский)
Plugin-SolidWorks — SWWeldExample (английский)
Plugin-SolidWorks — SWDispensingExample (английский)
Plugin-SolidWorks — SWExamplePropeller (английский)
Plugin-SolidWorks SolidEdge — PluginSolidEdge (английский)
Plugin-SolidEdge — SEInstall (английский)
Plugin-SolidEdge — SEToolbar (английский)
Plugin-SolidEdge — SESettings (английский)
Plugin-SolidEdge — SEPlugin0003 (английский)
(английский)
SolidEdge — SEExampleCarPolishing (английский)
Plugin-SolidEdge — SEManualInstall (английский)
Plugin-Mastercam — Mcam (английский)
Plugin-Mastercam — McamIntro (английский)
Plugin-Mastercam — McamPlugin
(английский)
Mastercam — McamCommands (английский)
Plugin-Mastercam — McamSetup (английский)
Plugin-Mastercam — McamUpdate (английский)
Plugi n-Mastercam — McamGenerate (английский)
Plugin-Mastercam — McamSettings (английский)
Plugin-Mastercam — McamExamples (английский)
Plugin-Mastercam — McamExample3x (английский)
Plugin-Mastercam — McamExample4x (английский) Plugin-Mastercam — McamManualInstall (английский)
Plugin-Rhino — PluginRhino (английский)
Plugin-Rhino — RhinoInstall (английский)
Plugin-Rhino — RhinoToolbar (английский)
Plugin-Rhino
(английский) Плагин-Rhino — RhinoSettings (английский)
Плагин-Rhino — RhinoPluginExamples (английский)
Плагин-Rhino — RhinoEngraving (английский)
Плагин-Rhino — RhinoExample (английский)
—
— Grasshopper-RhinoExample (английский) Plugin-Rhino — RhinoManualInstall (английский)
Plugin-Inventor — PluginInventor (английский)
Plugin-Inventor — AIInstall (английский)
Plugin-Inventor — AIToolbar (Engl ish)
Plug-Inventor — AISettings (английский)
Plugin-Inventor — AIPluginExamples (английский)
Plugin-Inventor — AIExamplePolishing (английский)
Plugin-Inventor — AIExampleCutting (английский)

-Inventual Английский)

Плагин-FeatureCAM — FeatureCAM (Английский)
Плагин-FeatureCAM — FCAMintro (Английский)
Плагин-FeatureCAM — FCAMPlugin (Английский)
Плагин-FeatureCAM — FCAMCommands (Английский)
Плагин-FeatureCAM — Английский)
Plugin-FeatureCAM — FCAMGenerate (английский)
Plugin-FeatureCAM — FCAMSettings (английский)
Plugin-FeatureCAM — FCAMExamples (английский)
Plugin-FeatureCAM — FCAMExample3x (английский)
— Plugin-Feature4
— Plugin- Английский)
Plugin-Fusion360 — PluginFusion360 (английский)
Plugin-Fusion360 — AFInstall (английский)
Plugin-Fusion360 — AFToolbar (Engli sh)
Plugin-Fusion360 — AFSettings (английский)
Plugin-Fusion360 — AFPluginExamples (английский)
Plugin-Fusion360 — AFExampleLaserCutting (английский)
Plugin-Fusion360 — AFExampleDispensing
— AFExampleDispensing 9000 (английский) Английский)
Plugin-Fusion360 — AFManualInstall (английский)
Plugin-hyperMILL — hyperMILL (английский)
Plugin-hyperMILL — HMILL-Intro (английский)
Plugin-hyperMILL — HMILL-Setup (английский)
Plugin- hyperMILL — HMILL-Workflow (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCADCAM (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCC-Intro (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCC-Install (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCC-Toolbar (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCC-Setup (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCC-Update (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCC- Создать (английский)
Plugin-BobCAD-CAM — BobCC-Settings (English)
Robot-Machining — RobotCNC (English)
Robot-Machining — MachiningExamples (English)
Robot-Machining — Ex3x (English)
Robot-Machining — Ex5x (English)
Robot -Machining — ExCNCExtAxis (английский)
Robot-Machining — ExCNClaser (английский)
Robot-Machining — ExCNC3x (английский)
Robot-Machining — ExDeburring (английский)
Robot-Machining —

0003 (английский) -Machining — MachiningSetup (английский)

Robot-Machining — MachiningProject (английский)
Robot-Machining — MachiningInput (английский)
Robot-Machining — MachiningEvents (английский)
Robot-Machining — MachiningApproach (английский)
-Machining — MachiningPathToTool (английский)
Robot-Machining — MachiningOptimization (английский)
Robot-Machining — MachiningStartJoints (English)
Robot-Machining — Machinin gUpdate (английский)
Robot-Machining — RobCutting (английский)
Robot-Machining — RobHoldObj (английский)
Robot-Machining — CurveFollow (английский)
Robot-Machining — ImportCurves (английский)
Robot-Machining (английский)
Robot-Machining PointFollow (английский)
Robot-Machining — ImportPoints (English)
Robot-Machining — Print3D (английский)
Robot-Machining — Print3Dpost (английский)
Tips-and-Tricks — TipsAndTricks (английский)
Tips- and-Tricks — TipSmallerRefs (английский)
Tips-and-Tricks — TipRenameItem (английский)
Tips-and-Tricks — TipWorkspace (английский)
Tips-and-Tricks — TipLastProject (английский)
Tips-and- Уловки — TipTreeSide (английский)
Советы и уловки — TipShowHideObjects (английский)
Советы и уловки — TipShowHideText (английский)
Советы и уловки — TipMoveFrames (английский)
Советы и уловки — TipMoveTCP (английский)

90 003 Tips-and-Tricks — TipReorderTreeRel (английский)

Tips-and-Tricks — TipReorderTreeAbs (английский)
Tips-and-Tricks — TipTreeSize (английский)
Tips-and-Tricks — TipTeachTarget (английский)
Tips -and-Tricks — TipModifyTarget (английский)
Tips-and-Tricks — TipTeachSurfaceTarget (английский)
Tips-and-Tricks — TipMoveSurfaceTarget (английский)
Tips-and-Tricks — TipTargetConfig (английский)
Tips-and-Tricks (английский)
Tips-and-Tricks -Tricks — TipCheckProgram (английский)
Tips-and-Tricks — TipFastSimulation (английский)
Tips-and-Tricks — TipGenerateProgram (английский)
Tips-and-Tricks — TipExportSimulation (английский)
Tips-and-Tricks — TipSendProgram (английский)
Советы и приемы — TipRunOnRobot (английский)
Советы и рекомендации — TipRobotTrace (английский)
Общие — RoboDKtips (английский)
Общие — CalibrateTCP (английский)

9000Frame Общие — (Английский) 90 004

Общие — RefAlignObject (английский)
Общие — RefAlignRobots (английский)
Общие — CalibrateTurntable (английский)
Общие — Calibrate1xTurntable (английский)
Общие — Calibrate2xTurntable (английский)

ES (английский)

Импортный (английский)

General — FastFPS (английский)

General — ExportSim3D (английский)
General — SimulationRatio (английский)
General — CycleTime (английский)
General — Recolor (английский)
General — Measure (английский)
General — ModelRobot (английский)
General — Model1x (английский)
General — Model1T (английский)
General — Model2T (английский)
General — Model3axis (английский)
General — Model2F (английский)
General — Model6axis ( English)
General — SyncAxes (English)
General — AxesOptimization (English)
Collision-Avoidance — GeneralCollisio ns (английский)
Collision-Avoidance — Collisions (английский)
Collision-Avoidance — CollisionMap (английский)
Collision-Avoidance — FasterCollisionCheck (английский)
Collision-Avoidance — CollisionMachining (английский)
— CollisionMachining (английский)
— Collision CollisionPRM (английский)
Предотвращение столкновений — Краткое изложениеPRM (английский)
Предотвращение столкновений — SetupPRM (английский)
Предотвращение столкновений — JointLimitPRM (английский)
Предотвращение столкновений — НастройкиPRM (английский)
— Предотвращение столкновений RoadmapPRM (английский)
Collision-Avoidance — TargetsPRM (English)
Collision-Avoidance — ProgramsPRM (английский)
Collision-Avoidance — AddTargetsPRM (английский)
Collision-Avoidance — TipsPRM (английский)
Пример-3 Axis-Robot-Machining — (английский)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3Axis (English)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3AxisExamp le (английский)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3xRhino (English)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3AxisSettings (English)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3xCreate ( English)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3xSim (English)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3xTool (English)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3xGen (English)
Example-3-Axis-Robot-Machining — PM3xPP (English)
Example-5-Axis-Robot-Machining — (English)
Example-5-Axis-Robot-Machining — PM5Axis (English)
Example -5-Axis-Robot-Machining — PM5AxisExample (английский)
Пример-5-Axis-Robot-Machining — PM5xRhino (английский)
Пример-5-Axis-Robot-Machining — PM5AxisSettings (английский)
Example-5 -Axis-Robot-Machining — PM5xCreate (английский)
Example-5-Axis-Robot-Machining — PM5xCreateCoordinate (English)
Example-5-Axis-Robot-Machining — PM5xToo l (английский)
Пример-5-Axis-Robot-Machining — PM5xSafe (английский)
Пример-полировка — (английский)
Пример-полировка — POLintro (английский)
Пример-полировка — POLExample (английский)
Пример полировки — POLsetup (английский)
Пример полировки — 3DSKInventor (английский)
Пример полировки — POLStation (английский)
Пример полировки пластика — (английский)
Пример: удаление заусенцев из пластика — PDintro ( Английский)
Пример-Удаление заусенцев из пластика — PDExample (Английский)
Пример-Удаление заусенцев из пластика — PDSetup (Английский)
Пример: Удаление заусенцев из пластика — PD2DFusion (Английский)
Пример: Удаление заусенцев из пластика — PDStation (английский)
Пример дозирования — (английский)
Пример дозирования — LDISintro (английский)
Пример дозирования — LDISExample (английский)
Пример дозирования — LDISetup (английский)
Пример дозирования — 2DSKSolidWorks (En glish)
Example-Dispensing — LDIStation (English)
Example-3-Axis-Mold-Machining — (English)
Example-3-Axis-Mold-Machining — 3xMachiningIntro (English)
Example-3-Axis -Mold-Machining — 3xMachiningExample (английский)
Example-3-Axis-Mold-Machining — 3xMachiningSettings (English)
Example-3-Axis-Mold-Machining — 3xMachiningMastercam (English)
Example-3-Axis-Mold -MachiningRoboDK (Английский)
Пример-5-Axis-Cutting — (Английский)
Пример-5-Axis-Cutting — 5xCuttingIntro (Английский)
Пример-5-Axis-Cutting — 5xCuttingExample (Английский)
Example-5-Axis-Cutting — 5xCuttingSettings (English)
Example-5-Axis-Cutting — 5xCuttingMastercam (English)
Example-5-Axis-Cutting — 5xCuttingRoboDK (English)
Example-Welding — (English)
Пример сварки — WSintro (английский)
Пример сварки — WSExample (английский)
Пример сварки — WSSetup (английский)
Пример сварки — WSW (английский)
Пример лазерной резки — (английский)
Пример лазерной резки — LCUTintro (английский)
Пример лазерной резки — LCUTExample (английский)
Пример лазерной резки — LCUTSetup (английский)
Пример лазерной резки — MET1Featex (английский)
Пример лазерной резки — MET2Fusion360 (английский)
Robots-ABB — ABB (английский )
Robots-ABB — ProgTransferABB (английский)
Robots-ABB — ProgStartABB (английский)
Robots-ABB — TCP-ABB (английский)
Robots-ABB — FTP-ABB (английский)
Robots-ABB — DriverABB (английский)
Robots-Denso — Denso (английский)
Robots-Denso — DensoBCAP (английский)
Robots-Denso — DriverDenso (английский)
Robots-Denso — DensoDriverCustom (английский)
Robots-Fanuc — Fanuc (английский)
Robots-Fanuc — ProgTransferFanuc (En glish)
Robots-Fanuc — ProgStartFanuc (английский)
Robots-Fanuc — GetJointsFanuc (английский)
Robots-Fanuc — TCP-Fanuc (английский)
Robots-Fanuc — FTP-Fanuc (английский)
Robots- Fanuc — DriverFanuc (английский)
Robots-Fanuc — LSvsTP (английский)
Robots-Fanuc — FanucDHUpdate (английский)
Robots-KUKA — KUKA (английский)
Robots-KUKA — ProgTransferKUKA 9 (английский) 9 (английский) KUKA — KUKApost (английский)
Robots-KUKA — StartProgKUKA (английский)
Robots-KUKA — TCP-KUKA (английский)
Robots-KUKA — GetJointsKUKA (английский)
Robots-KUKA — English AdminModeKU4 (английский)
Robots-KUKA — DriverKUKA (английский)
Robots-KUKA — KUKADriverExt (английский)
Robots-KUKA — KUKAcal (английский)
Robots-Motoman — Motoman (английский)
Robots-Motoman — Driver

0003 (английский) Driver

(английский) Роботы-мотоманы — MotomanPulses (английский) 900 04

Robots-Universal-Robots — UR (английский)
Robots-Universal-Robots — UR-IP (английский)
Robots-Universal-Robots — DriverUR (английский)
Robots-Universal-Robots — DriverURRemoteEnable (английский)
Robots-Universal-Robots — UR-Monitor (английский)
-Robots-Universal-Robots — UR-StartProg (английский)
Robots-Universal-Robots — UR-URP (английский)
Robots-Universal-Robots — UR-Script (английский)
Robots-Universal-Robots — UR-FTP (English)
Robots-Universal-Robots — UR-Kinematics (английский)
Robots-Mecademic — Mecademic (английский)
Robots-Mecademic — Meca-IP (английский)
Robots-Mecademic — Meca-StartProg (английский)
Robots-Mecademic — Meca-Script (английский)
Robots-Mecademic — Meca-PY (английский)
Robots-Mecademic — Meca- Driver (английский)
Robots-Mecademic — Meca-Tips (английский)
Robots-Mecademic — Meca-Offlin e (английский)
Robots-Mecademic — Meca-Speed (английский)
Robots-Omron-TM — Omron-TM (английский)
Robots-Omron-TM — TM-USB (английский)
Robots-Omron- TM — TM-StartProg (английский)
Постпроцессоры — Постпроцессор (английский)
Постпроцессоры — SelectPost (английский)
Постпроцессоры — PPEditor (английский)
Постпроцессоры — EditPost (английский)
Постпроцессоры — EditSamplePost (английский)
Постпроцессоры — PostSampleOneProg (английский)
Постпроцессоры — PostSampleSpeed (английский)
Постпроцессоры — PostSampleMoveJ (английский)
Постпроцессоры — AvailablePosts (английский)
Постпроцессоры — RefPostProc (английский)
Виртуальная реальность — VR (английский)
Виртуальная реальность — VRactions (английский)
Виртуальная реальность — VRDisplayPerf (английский)
Виртуальная реальность — VRquality (английский)
Виртуальная реальность — ViewMa nager (английский)
RoboDK-API — RoboDKAPI (английский)
RoboDK-API — PythonAPI (английский)
RoboDK-API — PythonAPISim (английский)
RoboDK-API — PythonAPIOLP (английский)
— RoboDK-API PythonAPIOnline (английский)
RoboDK-API — PythonTroubleshoot (английский)
RoboDK-API — CsAPI (английский)
RoboDK-API — CsAPISim (английский)
RoboDK-API — CsAPIOLP (английский)

CsAPIOnline (английский)

RoboDK-API — MatlabAPI (английский)
RoboDK-API — Simulink (английский)
RoboDK-API — CommandLine (английский)
Драйверы роботов — Драйверы роботов (английский)
UseDriver (английский)
Robot-Drivers — DriverGUI (английский)
Robot-Drivers — DriverAPI (английский)
Robot-Drivers — DriverCustom (английский)
Robot-Drivers — DriverTroubleshoot (английский)
Robot-Drivers — RobotPingCmd (английский)
Robot-Drivers — StaticIP-PC (English)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalibGage (English)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Intro (English)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Requirements (английский) )
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Sim (английский)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Quick (English)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Custom (English)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Results (английский)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Run (English)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-ValidTCP (английский)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-ValidRobotTCP (английский)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Params (английский)
-Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Panel (английский)
Robot-Automatic-Calibration — AutoCalib-Settings (English)
Robot-Automatic-Calibration — Calib-Filter (английский)
Robot-Automatic-Calibration — Calib-AccurateOLP (English)
Robot-Automatic-Calibration — Calib-AccurateDH (английский)
Robot-Automatic-Calibration — Calib-AccurateFilter (английский)
Robot-Automatic-Calibration — Calib-AccurateAPI (английский)
Robot-Automatic-Calibration — FilterTargetAPI (English)
Robot-Automatic-Calibration — FilterProgramAPI (английский)
Robot-Automatic-Calibration — Calib-RedoSetup (английский) )
Robot-Automatic-Calibration — Calib-RedoTool (английский)
Robot-Automatic-Calibration — Calib-RedoFrame (английский)
TwinTrack — TwinTrack (английский)
TwinTrack — TwinTrack-Intro (английский)
TwinTrack — Требования к TwinTrack (английский)
TwinTrack — Настройка TwinTrack (английский)
TwinTrack — TwinTrack-Calibration (английский)
TwinTrack — Twintrack-RobotCalib (английский)
TwinTrack — TwinTrack-ProbeCalib (английский)
TwinTrack — TwinTrack-Targets (английский)
TwinTrack — TwinTrack-Curves (английский)
TwinTrack — TwinTrack-Frame (английский)
TwinTrack — TwinTrack-MovingTraves (английский)

—

TwinTrack-Settings (английский)
TwinTrack — TwinTrack-Filter (английский)
TwinTrack — TwinTrack-AccurateOLP (английский)
TwinTrack — TwinTrack-AccurateDH (английский)
TwinTrack — TwinTrack-RedoSetup0003 (английский)

— 9 TwinTrack-RedoTool (английский)

TwinTrack — TwinTrack-RedoFrame (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — RobotCalibrationLT (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — Калибровка (Английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Offline (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Station (английский)
Robot-C alibration-LaserTracker — CalibLT-Generate (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Setup (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Connect (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Driver ( Английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Reference (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Calibration (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Base (английский)
Robot-Calibration- LaserTracker — CalibLT-Tool (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Calib (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Valid (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Results (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Filter (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — FilterProgAPI-LT (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — FilterTargetAPI-LT (английский)
Ro bot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Master (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-RedoSetup (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-RedoTool (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT RedoFrame (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Mastering16 (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Mastering6 (английский)
Robot-Calibration-LaserTracker — CalibLT-Mastering1 (английский)
Robot Calibration-LaserTracker — CalibLT-TrackerTest (английский)
Robot-Calibration-Creaform — (английский)
Robot-Calibration-Creaform — RobotCalibrationCT (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Requirements (английский)
-Calibration-Creaform — CalibCT-Offline (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Station (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Generate (английский)
Robot-C alibration-Creaform — CalibCT-Setup (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-HandyProbe (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Tracker (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Driver ( Английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Calibration (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Base (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Tool (английский)
Robot-Calibration- Creaform — CalibCT-Calib (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Valid (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Results (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Filter (английский)
Robot-Calibration-Creaform — FilterProgAPI-CT (английский)
Robot-Calibration-Creaform — FilterTargetAPI-CT (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Master (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-RedoSetup (английский) 90 004
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-RedoTool (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-RedoFrame (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Mastering16 (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Mastering6 (английский)
Robot-Calibration-Creaform — CalibCT-Mastering1 (английский)
Robot-Validation-Ballbar-Test — (английский)
Robot-Validation-Ballbar-Test — BallbarTesting (английский)
Робот -Validation-Ballbar-Test — BallbarRequirements (английский)
Robot-Validation-Ballbar-Test — BallbarOffline (английский)
Robot-Validation-Ballbar-Test — BallbarRDK (английский)
Robot-Validation-Ballbar-Test — BallbarSetup (Английский)
Robot-Validation-Ballbar-Test — BallbarTest (английский)
Robot-Validation-Ballbar-Test — BallbarReport (английский)
Robot-Validation-ISO9283 — (английский)
Robot-Validation-ISO9283 — ISO9283 Тестирование (англ. lish)
Robot-Validation-ISO9283 — ISO9283-Requirements (English)
Robot-Validation-ISO9283 — ISO9283-Offline (English)
Robot-Validation-ISO9283 — ISO9283-Pos (English)
Robot- ISO9283 — ISO9283-Path (английский)
Robot-Validation-ISO9283 — ISO9283-Results (English)

Разработка робота поддержки человека в качестве исследовательской платформы домашнего мобильного манипулятора | ROBOMECH Journal

Стратегия среды разработки программной архитектуры

Программная архитектура HSR построена на ROS (Robot Operating System) [26].Обзор архитектуры системы показан на рис. 15.

Рис. 15

Программная архитектура HSR [47]

Программная система в основном разделена на четыре подсистемы: (1) подсистема управления устройством, которая структурирована с помощью группы сервоусилителей, (2) подсистема управления движением, которая работает в реальном времени на компьютере робота, (3) функциональная подсистема более высокого уровня, которая состоит из групп узлов ROS, также работает на компьютере робота, и ( 4), подсистема пользовательского интерфейса.

Подсистема управления устройством

Группа сервоусилителей получает команды от подсистемы управления движением через эксклюзивный протокол связи типа «ведущий-ведомый» через RS485 и выполняет управление двигателем.

Подсистема управления движением

Подсистема управления движением выполняет управление в реальном времени в пользовательском пространстве с помощью ядра Linux для HSR, к которому был применен патч PREEMPT_RT. В основном процессе связи с различными устройствами и управления циклами реализован механизм подключаемого модуля, предоставляемый ros_control [27], который обрабатывает динамическую загрузку подключаемого модуля управления циклом.В дополнение к стандартной поддержке плагина ros_control, мы разработали контроллеры для уникального оборудования, такого как всенаправленный базовый механизм и захват, а также плагин, который предоставляет интерфейс низкого уровня для управления устройствами. Диагностическая информация о каждом устройстве (диагностика), таком как датчики и исполнительные механизмы, интегрирована в диагностический агрегатор ROS.

Функциональная подсистема

Функциональная подсистема более высокого уровня имеет доступ к аппаратному обеспечению робота через интерфейс ROS, предоставляемый этими надстройками.В функциональной подсистеме более высокого уровня мы разработали собственные пакеты ROS для выполнения операций распознавания, автономного перемещения, манипуляции и дистанционного управления.

Подсистема пользовательского интерфейса

Кроме того, в эти интерфейсы ROS и группы пакетов добавлены следующие механизмы, чтобы сделать их более удобными для пользователя.

Хотя внедрение ROS в значительной степени способствовало разработке программного обеспечения для роботов, были опасения, что это увеличило стоимость обучения для пользователей начального уровня с использованием передовых концепций, таких как модель связи «публикация-подписка» или программирование обратного вызова.Это основано на нашем опыте и наблюдениях, полученных в ходе внутреннего обучения и совместных исследований. Чтобы снизить затраты на обучение, HSR предоставляет интерфейс программирования высокого уровня, написанный на Python [28]. Он абстрагирует интерфейс ROS от функциональной подсистемы и позволяет программировать роботов с высокой степенью абстракции в форме императивных операций над объектами. В листинге 1 показан пример программы, которая заставляет HSR захватить бутылку в заданном месте. Кроме того, интерактивная оболочка, основанная на IPython [29], позволяет пользователям получать доступ к расширенным инструментам редактирования, таким как завершение табуляции или выполнение запросов к живым объектам.Кроме того, он поддерживает исследовательское программирование, поэтому последовательность команд может быть включена в программу задачи. Ожидается, что благодаря этому скорость создания прототипов программ роботов увеличится.

Система кооперативного манипулирования всем телом

Существует множество исследований, посвященных всенаправленным механизмам [30]. Для HSR мы выбрали двухколесный механизм самоустанавливающегося привода [31]. Концептуальная схема этого механизма показана на рис. 16.

Рис. 16

Двухколесный приводной механизм [3]

Якобиан J обозначен как (1) при условии, что радиус колеса равен r , угол оси поворота, соединяющей верхний стол, равен \ ({\ theta _H} \), протектор колес составляет W , а расстояние от центральной оси до центра оси составляет H .

$$ \ begin {align} J = \ left [\ begin {array} {ccc} \ frac {r} {2} \ cos {\ theta _H} — \ frac {rH} {W} \ sin {\ theta _H} & {} \ frac {r} {2} \ cos {\ theta _H} + \ frac {rH} {W} \ sin {\ theta _H} & {} 0 \\ \ frac {r} {2 } \ sin {\ theta _H} + \ frac {rH} {W} \ cos {\ theta _H} & {} \ frac {r} {2} \ sin {\ theta _H} — \ frac {rH} {W } \ cos {\ theta _H} & {} 0 \\ \ frac {r} {W} & {} — \ frac {r} {W} & {} 1 \ end {array} \ right] \ end {выровнено } $$

(1)

Используя J , скорость правого и левого колес и оси вращения \ ({\ omega _R, \ omega _L, \ omega _H} \) определяется из скорости тела \ ({\ dot {x }, \ dot {y}, \ theta} \), как показано ниже.{-1} \ left [\ begin {array} {ccc} \ dot {x} \\ \ dot {y} \\ \ dot {\ theta} \ end {array} \ right] \ end {align} $$

(2)

Поскольку J является полным рангом независимо от состояния, этот механизм является голономным механизмом, который всегда может генерировать скорость во всех направлениях.

Как упоминалось в [31], этот метод предотвращает такие проблемы, как вибрация, низкая грузоподъемность и чрезмерное ограничение, в отличие от других всенаправленных механизмов, использующих специальные колеса, такие как [32, 33].Меньшая вибрация и меньшее запутывание электрических кабелей — отличные характеристики мобильного манипулятора для домашнего использования. HSR может позиционировать свой конечный эффектор, комбинируя его всенаправленное основание, 4 степени свободы от руки и 1 глубину резкости от подъема туловища.

Далее описывается поток данных манипулирования (рис. 17).

Рис. 17

Схема потока данных манипуляции [3]

Распознавание объектов

Положение и ориентация распознанных объектов определяются камерой, датчиком глубины и т. Д.В зависимости от конечного использования это делается с помощью маркера и / или распознавания на основе локальных функций.

Генерация позы захвата

Пусть последовательность из n поз конечного эффектора будет \ (\ mathbf {T_e} = \ {T_ {e1}, T_ {e2}, \ dots T_ {en} \} \) , где \ (T_ {ei} \) — кандидат в порядке i позиции и ориентации, в которых объект может быть захвачен после перемещения рабочего органа. Как можно видеть, существует несколько кандидатов положения, ориентации, из которых можно охватить даже один объект.

Планирование движения

Это вычисляет геометрическую траекторию всего тела \ ({\ varvec {\ theta}} \), которая включает в себя базовое движение и предотвращение столкновений с внешними объектами и самим собой, когда он перемещается в любую из возможных позиций и последовательности ориентации, \ (\ mathbf {T_e} \). В алгоритмах планирования движения на основе выборки необходимо многократно решать обратную кинематику. Мы разработали алгоритм быстрой гибридной обратной кинематики, который сочетает в себе аналитический и численный подходы для ускорения планирования движения, описанный в разделе «Гибридная обратная кинематика».

Выполнение движения

Геометрическая траектория всего тела преобразуется в траекторию с меткой времени путем параметризации пути, оптимального по времени. В этом случае расстояние v определяется с помощью лазерной одометрии для обеспечения точности и обеспечивает обратную связь о его положении.

Расширение CBiRRT2

При планировании движения ограничения и условия завершения в пространстве задач передаются избыточному манипулятору, и используется высокоскоростной метод решения CBiRRT2 [34].CBiRRT2 — это вариант двунаправленного алгоритма RRT (быстро исследуемое случайное дерево), способный эффективно выполнять поиск в конфигурационном пространстве и следующих расширениях с использованием пространственного выражения, называемого TSR (Task Space Region).

1.
Выражая условие завершения с помощью TSR, он заполняет дополнительные целевые конфигурации во время поиска.
2.
Выражая условие ограничения с помощью TSR, он ограничивает выборки во время поиска.

Далее описывается расширение CBiRRT2. Во всенаправленной системе мобильного манипулирования есть два разных типа требований к планированию движения. Один — точно подвести руку к цели, другой — приложить большую силу к объектам.Чтобы точно достичь цели, эффективно двигать рукой как можно больше, ограничивая движение мобильной базы. С другой стороны, чтобы приложить большую силу, эффективно установить приоритет движения мобильной базы.

Операция с приоритетом рычага и операция с основным приоритетом используются для обратной кинематики и планирования движения, а пространство расстояний пространства конфигурации при необходимости взвешивается.

На рисунке 18 показан результат планирования траектории, по которой концевой эффектор перемещается по прямой (a) или траектории движения по дуге окружности (b), путем согласования степеней свободы основания HSR с использованием движения блок планирования.

Рис. 18

Планирование всего тела с приоритетом [3]. a Приоритет руки, b Базовый приоритет

Гибридная обратная кинематика

В этой части объясняется обратная кинематика, которую необходимо вычислять много раз во время планирования движения в CBiRRT2. Для обратной кинематики при планировании движения предпочтительно использовать аналитическое решение, а не численное. Численное решение, как правило, имеет высокую зависимость от начального значения, высокие вычислительные затраты и проблему локального минимума.HSR получает аналитическое решение для 8 степеней свободы (5 степеней свободы + 3 базовых глубины резкости), а глобально оптимизированное решение получается путем дальнейших численных расчетов.

Во-первых, мы нашли аналитическое решение обратной кинематики f в (3), которое реализует позу кончика \ ({\ varvec {T}} _ e \). Эта конфигурация показана на рис. 19.

Рис. 19

Конфигурация соединения HSR для IK [3]

\ (\ theta _0, \ theta _1, \ theta _2 \) — степени свободы основания, представлены декартовыми координатами.\ (\ theta _3, \ theta _4, \ theta _5, \ theta _6, \ theta _7 \) — степени свободы руки. \ ({\ varvec {T}} _ e \) — эталонное значение позы кончика. Поскольку степени свободы избыточны, мы вычисляем \ (\ theta _2, \ theta _4 \) как параметры. Использование этих двух соединений в качестве параметров упрощает расчет.

$$ \ begin {align} (\ theta _0, \ theta _1, \ theta _3, \ theta _5, \ theta _6, \ theta _7) = f ({\ varvec {T}} _ e, \ theta _2, \ theta _4) \ end {align} $$

(3)

Далее показана процедура оптимизации.{ref}). \ end {align} $$

(5)

Чтобы минимизировать это, во-первых, возможный диапазон \ (\ theta _2, \ theta _4 \) вычисляется из диапазона движения суставов как одновременных неравенств. Затем выполняется поиск по сетке, чтобы найти возможные значения \ (\ theta _2, \ theta _4 \), и, наконец, минимальное значение вычисляется из (4) методом Гука-и-Дживса [35]. Используя этот метод, было достигнуто следующее:

Этот расчет в 40 раз быстрее численного метода.
Его оценочное значение (4) в 1,25 раза выше, чем у численного метода.
Он может решить 100% заданного набора потенциально решаемых задач IK (по сравнению с 85% численным методом).

Здесь мы используем алгоритм из [36] в качестве численного метода.

Выполнение движения

Параметризация оптимального по времени пути

Геометрическая траектория всего тела, рассчитанная секцией планирования движения, не содержит информации о времени. Как правило, для точного перемещения робота, включая колеса, в соответствии с геометрической траекторией всего тела, необходимо учитывать пределы двигателей и сил трения. Поскольку в HSR используется двухколесный приводной механизм, существует связь с ограничением скорости и крутящего момента колеса, а скорости поступательного перемещения и вращения изменяются сложным образом.{max} \) — максимальная скорость.

Используя один параметр пути s , целевой путь определяется как

$$ \ begin {выровненный} {\ varvec {q}} = {\ varvec {f}} (s) \ end {выровненный} $$

(9)

где \ (s = 0 \) — начальная точка, а \ (s = s_ {end}> 0 \) — конечная точка пути. Следующие уравнения выводятся путем дифференцирования (9).

$$ \ begin {выровнено} {\ varvec {\ dot {q}}} = & {} {\ varvec {f ‘}} (s) \ dot {s} \ end {align} $$

(10)

$$ \ begin {align} {\ varvec {\ ddot {q}}} = & {} {\ varvec {f ‘}} (s) \ ddot {s} + {\ varvec {f’ ‘}} ( s) \ dot {s} ^ 2 \ end {align} $$

(11)

Подставив (6), (9), (10), (11), ограничения (7) и (8) могут быть параметризованы с помощью s следующим образом:

$$ \ begin {align} {\ varvec {{\ tau}}} ^ {min} \ le {\ varvec {a}} (s) \ ddot {s} + {\ varvec {b}} (s) \ dot {s} ^ 2 + {\ varvec {c}} (s) \ dot {s} + {\ varvec {d}} (s) \ le {\ varvec {{\ tau}}} ^ {max} \ end {align} $$

(12)

где \ ({\ varvec {a}} (s), {\ varvec {b}} (s), {\ varvec {c}} (s), {\ varvec {d}} (s) \) — коэффициенты, рассчитанные из s .{Максимум} . \ end {align} $$

(14)

Путь и ограничения параметризуются s . Профиль \ (\ dot {s} \) вдоль пути может быть получен путем численного интегрирования от \ ((s, \ dot {s}) = (0,0) \) до \ ((s_ {end} , 0) \). На рисунке 20 показан пример оптимальной по времени траектории на фазовой плоскости (плоскость \ (s- \ dot {s} \)).

Рис. 20

\ (s- \ dot {s} \) Плоское представление оптимальной по времени траектории [43]

На основе принципа максимума Понтрягина оптимальная по времени траектория вычисляется из произвольного управления с использованием минимума или максимума входы ускорения.{max} (s, \ dot {s}) \) рисует кривую, показывающую границу допустимой и недопустимой области, называемую кривой максимальной скорости (MVC). Интегрированная точка не может выйти за эту кривую, что означает, что ограничения крутящего момента всех соединений соблюдены. Второе условие — ограничения скорости. Даже если первое условие выполнено, \ ((s, \ dot {s}) \) следует ограничить условием уравнения (14). Граничная кривая (14) называется кривой ограничения скорости (VLC). Интегрированная точка не может выходить за эту кривую, но должна следовать по этой кривой, что означает, что соединение движется с максимальной скоростью.{max} (s, \ dot {s}) \), чтобы избежать попадания в недопустимые области во время численного интегрирования.

Повышение точности перемещения мобильной базы с помощью лазерной одометрии

При использовании движения мобильной базы как части степеней свободы для позиционирования руки необходимо обеспечить достаточную точность движения мобильной базы. Поскольку точный расчет с использованием энкодера, прикрепленного к двигателю, не дал достаточной точности, мы применили лазерную одометрию [44] с помощью LIDAR и измерили точность.При использовании лазерной одометрии точность может сохраняться даже при наличии пробуксовки между колесом и землей.

Как запрограммировать робота-собаку Sony Aibo

Sony Aibo был самым сложным домашним роботом, который вы можете купить в течение удивительных 20 лет. Первый Aibo поступил в продажу в 1999 году, и хотя между ERS-7 2005 года и последним ERS-1000 был разрыв в десять лет, на самом деле не было успешных потребительских роботов за это время, которые серьезно бросили бы вызов Aibo.

Часть того, что сделало Aibo особенным, заключалась в том, насколько открыта Sony для пользовательской настройки и программирования. Aibo в течение десяти лет служила стандартной платформой RoboCup, предоставляя доступную аппаратную платформу, которая выровняла игровое поле для роботизированного футбола. Разработанный, чтобы выдерживать суровые условия использования неконтролируемыми потребителями (и, предположительно, их детьми), Aibo предлагал долговечность и универсальность, которые довольно хорошо сравнивались с более поздними, гораздо более дорогими роботами, такими как Nao.

Aibo ERS-1000: новейшая модель

Новейший Aibo, ERS-1000, был анонсирован в конце 2017 года и теперь доступен по цене 2900 долларов США в США и 198000 иен в Японии.Он верен семье Aibo и в то же время извлекает выгоду из многолетнего прогресса в области аппаратного и программного обеспечения для робототехники. Однако только в ноябре прошлого года Sony открыла Aibo для программистов, предоставив инструменты визуального программирования, а также доступ к API (интерфейсу прикладного программирования). А во время праздников Sony одолжила нам Aibo, чтобы мы могли сами опробовать его.

Это не (я повторяю , а не ) обзор Aibo: я не собираюсь говорить о том, какой он милый, как его кормить, как научить его играть в поиск, как это странно, что он притворяется писающим иногда, или каково это, когда все это лежит у вас на коленях, пока вы работаете за компьютером.Вместо этого я собираюсь поговорить о том, как (образно) вскрыть его и получить доступ к его внутренностям, чтобы заставить его делать именно то, что вы хотите.

Новейший Aibo, ERS-1000, был анонсирован в конце 2017 года и теперь доступен по цене 2900 долларов США в США и 198000 иен в Японии.
Фото: Эван Акерман / IEEE Spectrum

Читая это, пожалуйста, имейте в виду, что я не особо разбираюсь в программном обеспечении — мой опыт простирается вплоть до Visual Basic, потому что, насколько я понимаю, это единственный язык программирования, который всем нужно знать.Мой опыт здесь — опыт человека, который понимает (абстрактно), как работает программирование, и кто готов читать документацию и просить о помощи, но я все еще очень новичок в этом. К счастью, Sony поддерживает меня. Во всяком случае, для некоторых из них.

Начало работы с визуальным программированием Aibo

Первое, что нужно знать о подходе Sony к программированию Aibo, — это то, что у вас нет доступа ко всему. Мы поговорим об этом позже, но в целом «личность» Aibo полностью защищена и не может быть изменена:

Когда вы выполняете программу, Aibo имеет право решать, какое конкретное поведение выполнять, в зависимости от его / ее психологического состояния.API уважает чувства Aibo, поэтому вы можете наслаждаться программированием, в то время как Aibo остается верным себе.

Это непростая задача для Sony, поскольку каждый Aibo «развивает» свою уникальную индивидуальность, что является частью привлекательности. Запуск программы на Aibo явно рискует превратить ее из автономной сущности в бездумного робота-раба, поэтому Sony должна быть осторожна, чтобы сохранить определяющие черты Aibo, при этом позволяя вам настраивать его поведение. Компромисс, который они придумали, в основном эффективен, и когда Aibo запускает программу, она не отключает ее автономное поведение, а скорее добавляет поведение, которое вы создали, к существующим.

Система визуального программирования

Aibo основана на Scratch. Если вы никогда не использовали Scratch, это нормально, потому что это невероятно простой и интуитивно понятный визуальный язык для использования даже для не кодировщиков. Sony не разрабатывала его — это проект Массачусетского технологического института, и хотя изначально он был разработан для детей, он отлично подходит для взрослых, у которых нет опыта программирования. Вместо того, чтобы вводить код, Scratch основан на цветных блоках, которые графически представляют функции. Блоки имеют разную форму и подходят друг к другу только таким образом, чтобы получить рабочий фрагмент кода.Переменные появляются в удобных небольших раскрывающихся меню, и вы можете просто перетаскивать различные блоки, чтобы создать столько программ, сколько захотите. Вы даже можете прочитать код напрямую, и он объяснит, что он делает, более или менее интуитивно понятным образом:

Пример визуальной программы Aibo от Sony.
Скриншот: Эван Акерман / IEEE Spectrum

Несмотря на простоту визуального языка программирования, можно создавать довольно сложные программы.У вас есть доступ к циклам управления, таким как if-then-else и wait-until, и несколько циклов могут выполняться одновременно. Пользовательские блоки позволяют вам вкладывать вещи в другие вещи, и у вас есть доступ к переменным и операторам. Вот программа, которую я составил всего за несколько минут, чтобы Aibo развлекала себя, пиная мяч:

Программа, которую я создал, чтобы заставить Aibo гоняться за мячом.
Скриншот: Эван Акерман / IEEE Spectrum

Эта программа указывает Aibo реагировать на «давай поиграем», издавая какие-то шумы и движения, обнаруживая и приближаясь к своему мячу, пиная его ногой, а затем перемещаясь в некоторых случайных направлениях перед повторением цикла.Погладив Aibo по спине, вы выйдете из петли.

Программирование Aibo: что можно (и что нельзя) делать

Очень весело изучать различные варианты поведения Aibo, хотя, если вы новый пользователь, вам не придется немного волноваться, чтобы увидеть этот большой длинный список всего, на что Aibo способна. Детализация некоторых команд немного странная — есть команда для «приближения» к объекту, а также команда для «приближения» к объекту. И вместо того, чтобы предоставить вам прямой доступ к сервоприводам Aibo для передачи эмоций или тонких сигналов движения, вам вместо этого предоставляется ошеломляющий набор очень конкретных параметров, например:

Айбо немного приоткрывает рот и закрывает его
У Aibo стиль «Я понял»
Aibo дает дай пять правой передней лапой
Aibo раздраженно смотрит влево
Aibo мечтает стать человеком и работает около

К сожалению, нет возможности «оживить» Aibo напрямую — у вас нет управления на уровне сервопривода, и в отличие от многих (если не большинства) программируемых роботов, Sony не предоставила пользователям возможность перемещать сервоприводы Aibo, а затем пусть робот воспроизведет эти движения, что было бы просто и эффективно.

Запуск одной из этих программ может быть немного разочаровывающим, потому что нет никаких указаний на то, когда (или если) Aibo переходит от своего автономного поведения к вашей программе — вы просто запускаете программу и ждете. Sony советует запускать каждую программу с помощью команды, которая приостанавливает автономность Aibo, но в зависимости от того, что Aibo делает в середине, когда вы запускаете свою программу, может потребоваться немного времени, чтобы завершить ее текущее поведение. Мое решение состояло в том, чтобы запускать каждую программу с помощью команды чихания, чтобы я знал, когда что-то действительно работает.Думаю, это сработало достаточно хорошо, но не идеально, потому что иногда Aibo чихает сам по себе.

Запуск одной из этих программ иногда может немного расстраивать, потому что нет никаких указаний на то, когда (или если) Aibo переходит от своего автономного поведения к вашей программе. Мое решение состояло в том, чтобы запускать каждую программу с помощью команды чихания, чтобы я знал, когда что-то действительно работает.

Самым большим ограничением инструмента визуального программирования является то, что, насколько я могу судить, нет прямого метода получения информации от Aibo — вы не можете легко запросить внутреннее состояние робота.Например, если вы хотите узнать, сколько заряда батареи у Aibo, для этого есть сенсорный блок, но лучшее, что вы, кажется, можете сделать, — это заставить Aibo делать определенные вещи в ответ на значение этого блока, например yap a установить количество раз, чтобы сообщить, каков его заряд. В более общем плане, однако, может быть сложно написать больше интерактивных программ, потому что трудно сказать, когда, если, почему и как такие программы дают сбой. Насколько я могу судить, нет возможности «пошагово» выполнить вашу программу или увидеть, какие команды и когда выполняются, что очень затрудняет отладку чего-либо сложного.И здесь API пригодится, поскольку он действительно возвращает вам явную информацию.

Aibo API: как это работает

Между языком визуального программирования Aibo и API огромная пропасть. По крайней мере, так я к этому относился. Визуальное программирование простое и дружелюбное, но API просто бросает вас прямо в глубокий конец пула программирования. Хорошая новость заключается в том, что большую часть того, что позволяет вам делать API, можно сделать и визуально, но есть несколько вещей, которые делают API достойным взлома, если вы готовы поработать.

Первым шагом к работе с Aibo API является получение токена, который является своего рода паролем доступа к вашей учетной записи Sony Aibo. Есть достаточно ясные инструкции о том, как это сделать, потому что для этого нужно всего лишь нажать одну кнопку. Шаг второй — найти уникальный идентификатор устройства Aibo, и я сразу же оказался вне зоны комфорта с примером кода Sony, как это сделать:

$ curl -X GET https://public.api.aibo.com/v1/devices \
-H «Авторизация: предъявитель $ {accessToken}»

Как оказалось, curl (или cURL) — это распространенный инструмент командной строки для отправки и получения данных по различным сетевым протоколам, он бесплатный и входит в состав Windows.Я нашел свою копию в C: \ Windows \ System32. Возможность вставить мой токен непосредственно в этот фрагмент кода примера и заставить его работать было бы слишком просто — после целой кучи поигрываний я понял, что (в Windows) вам нужно явно вызвать «curl.exe» в в командной строке и что вам нужно заменить «$ {accessToken}» на свой токен доступа, а не только на бит, который говорит «accessToken». Подобные вещи могут быть совершенно очевидными для многих людей, но для меня это было не так, и, за исключением некоторых примеров кода и разумного количества документации по параметрам, сама Sony предлагает очень мало рук.Но так как выяснять это — моя работа, поехали!

У меня нет большого опыта работы с API (читай: почти нет), но способ работы Aibo API кажется немного неуклюжим. Насколько я могу судить, все работает через сервер Sony Aibo, который полностью изолирует вас от самого Aibo. В качестве примера предположим, что мы хотим выяснить, сколько заряда батареи осталось у Aibo. Вместо того, чтобы просто послать запрос роботу и получить ответ, мы должны попросить сервер Aibo спросить Aibo, а затем (отдельно) спросить сервер Aibo, каков был ответ Aibo.Буквально процесс заключается в отправке команды «Execute HungryStatus», которая возвращает идентификатор выполнения, а затем во второй команде вы запрашиваете результат этого идентификатора выполнения, который возвращает значение HungryStatus. Как ни странно, HungryStatus — это не процент или оставшееся время, а скорее строка, изменяющаяся от «голодный» (батарея слишком разряжена для перемещения), «голоден» (требуется зарядить) и «достаточно» (заряжен достаточно, чтобы двигаться). Это немного странная комбинация, позволяющая вам проникнуть в глубины кишок Aibo, при этом, казалось бы, вы пытаетесь не раскрыть, что под ним находится робот.

Пример кода, необходимого для определения суммы платежа Aibo. (Я размыл области, показывающие идентификатор устройства Aibo и токен.)
Скриншот: Эван Акерман / IEEE Spectrum

Ладно, вернемся к API. Я думаю, что большая часть уникальной функциональности API связана с состоянием Aibo — сколько стоит Aibo, насколько сонный Aibo, что воспринимает Aibo, где к Aibo прикасаются и тому подобное. И даже тогда вы можете собрать вместе способы выяснить, что происходит в маленькой голове Aibo, если вы достаточно постараетесь с визуальным программированием, например, превратив состояние батареи в некоторое количество тявканий.

Но API также предлагает несколько функций, которые нельзя легко воспроизвести с помощью визуального программирования. Среди прочего, у вас есть доступ к полезной информации, например, на какие конкретные голосовые команды Aibo отвечает и где именно (под каким углом) исходят эти команды, а также оценки расстояния и направления до объектов, которые распознает Aibo. На самом деле, однако, ценность API для продвинутых пользователей заключается в том, что другие части программного обеспечения могут напрямую взаимодействовать с Aibo.

Возможности и ограничения API

Для людей, которые намного лучше меня в программировании, Aibo API действительно предлагает возможность подключиться к другим сервисам. Эксперт по программированию, с которым я консультировался, предположил, что было бы довольно просто настроить все так, чтобы (например) Aibo лаял каждый раз, когда кто-то отправлял вам твит. Для этого потребуется написать сценарий Python и разместить его где-нибудь в облаке, что выходит за рамки этого обзора, но, как я полагаю, не выходит за рамки возможностей программиста со скромными навыками и опытом.

По сути, API означает, что для отправки команд в Aibo можно использовать практически все, а уровень контроля, который у вас есть, может даже дать Aibo способ взаимодействия с другими роботами. Было бы неплохо, если бы он был немного проще и немного более интегрированным, поскольку есть некоторые существенные ограничения, о которых стоит упомянуть.

Например, у вас есть только косвенный доступ к большинству датчиков Aibo, например к камере. Aibo визуально распознает несколько конкретных объектов или общего «человека», но вы не можете добавлять новые объекты или различать людей (хотя Aibo может делать это как часть своей функции патрулирования).Вы не можете дать Aibo команду сделать снимок. Aibo не может издавать звуки, которых нет в его существующем репертуаре, и нет способа запрограммировать собственные движения. Вы также не можете получить доступ к каким-либо картографическим данным Aibo или приказать им перейти в определенные места. К сожалению, многие функции, которые оправдывают стоимость Aibo и отличают ее от чего-то, что больше похоже на игрушку, на данный момент недоступны разработчикам.

API Aibo предоставляет пользователям доступ, среди прочего, к определенным голосовым командам, на которые робот реагирует, и точно, откуда (под каким углом) эти команды исходят, а также к оценкам расстояния и направления до объектов, которые распознает Aibo.
Фото: Эван Акерман / IEEE Spectrum

Программируемость Aibo: будущее

В целом, я ценю подход Sony к программированию Aibo, который делает его доступным как для новичков, так и для более опытных разработчиков, желающих связать Aibo с другими продуктами и услугами. Я еще не видел особо убедительных примеров того, как люди использовали бы эту возможность с Aibo, но API стал общедоступным только месяц или два.Мне бы хотелось увидеть больше примеров программ от Sony, особенно более сложных визуальных программ, и я бы действительно оценил более мягкий переход к API. Надеюсь, обе эти проблемы можно будет решить в ближайшем будущем.

Sony не хочет давать пользователям больше контроля над Aibo. Некоторые из них могут быть техническими, а некоторые могут быть связаны с конфиденциальностью, но есть также упущения функциональности и ограничения, которые, кажется, не имеют смысла. Интересно, беспокоится ли Sony о риске в противном случае осторожного компромисса между роботом, который сохраняет свою уникальную индивидуальность, и роботом, который можно настроить так, чтобы он делал все, что вы хотите.В нынешнем виде Sony по-прежнему контролирует то, как Aibo движется и как Aibo выражает эмоции, что поддерживает согласованность поведения робота, даже если он выполняет действия, которые вы ему указываете.

На данный момент я не уверен, что Aibo API является полнофункциональным и достаточно мощным, чтобы оправдать покупку Aibo исключительно с учетом его потенциала разработчика, особенно с учетом стоимости робота. Если у вас уже есть Aibo, вам обязательно стоит поиграть с новыми функциями программирования, потому что они бесплатны.Я действительно чувствую, что это значительный шаг в очень позитивном направлении для Sony, показывая, что они готовы выделить ресурсы зарождающемуся сообществу разработчиков Aibo, и я очень с нетерпением жду возможности увидеть, как возможности Aibo продолжат расти.

Aibo заслуживает отдыха!
Фото: Эван Акерман / IEEE Spectrum

Спасибо Sony за предоставление нам устройства Aibo для целей этого обзора. Я назвал его Айбо, и мне будет не хватать его голубых глаз. И особая благодарность Кевину Финну за то, что он провел часть своего отпуска, помогая мне разобраться, как работает API Aibo.Если вам нужна помощь с Aibo или помощь профессионального инженера-программиста по любым другим вопросам, вы можете найти его здесь.

[Сайт разработчика Aibo]

Единый магазин для совместных приложений роботов | EOAT and End Effectors

Политика конфиденциальности для обработки и защиты персональных данных

Настоящая политика защиты данных распространяется на OnRobot.

Целью политики является обеспечение и документальное подтверждение того, что OnRobot защищает личные данные в соответствии с правилами обработки личных данных.Политика также будет способствовать предоставлению OnRobot информации об обработке и использовании зарегистрированных персональных данных.

Политика будет пересматриваться каждый год.

Запись обработки персональных данных

OnRobot обрабатывает персональные данные о:

Сотрудников
Клиенты
Поставщики
Претенденты

OnRobot подготовил запись обработки персональных данных.Запись предоставляет обзор обработки, за которую отвечает OnRobot.

Персональные данные должны быть предоставлены OnRobot для заключения трудовых договоров, договоров с клиентами и поставщиками.

Цель и законность обработки

Персональные данные обрабатываются и архивируются в связи с:

Управление персоналом, включая набор, прием на работу, увольнение и выплату заработной платы
Основные данные для клиентов, а также заказов и продаж
Основные данные для поставщиков, а также бланки заявок и закупки
Контракты

Обработка разрешена органом, указанным в приложенной записи.

OnRobot не использует личные данные для целей, отличных от указанных. OnRobot не собирает больше личных данных, чем необходимо для достижения цели.

Хранение и стирание

OnRobot представил следующие общие правила хранения и удаления личных данных:

Персональные данные хранятся в физических папках.
Персональные данные хранятся в ИТ-системах и на дисках серверов.
Персональные данные не хранятся дольше, чем необходимо для выполнения цели обработки.
Персональные данные сотрудников удаляются через пять лет после прекращения работы, а личные данные о соискателях удаляются через шесть месяцев.

Безопасность данных

На основании прилагаемой оценки рисков OnRobot внедрил меры безопасности для защиты личных данных:

Только сотрудники, которым по работе необходим доступ к зарегистрированным личным данным, имеют доступ к данным физически или через ИТ-системы с управлением правами.
Все компьютеры защищены паролем, и сотрудники не могут раскрывать свои пароли другим лицам.
На компьютерах должен быть установлен брандмауэр и антивирусное программное обеспечение, которое необходимо регулярно обновлять.
Персональные данные надежно стираются в связи с выводом из эксплуатации и ремонтом ИТ-оборудования.
USB-накопители, внешние жесткие диски и т. Д., Содержащие личные данные, должны храниться в запираемом ящике или шкафу.
Физические папки помещаются в запертый офис или в запертые шкафы.
Личные данные в физических папках стираются путем измельчения.
Все сотрудники должны быть проинструктированы о том, что делать с личными данными и как защищать личные данные.

Веб-сайт и файлы cookie

Регламент о персональных данных позволяет обрабатывать персональные данные только на законных основаниях в целях, для которых они были собраны.Если вы хотите использовать данные для целей, отличных от исходных, у вас всегда должно быть согласие регистранта.
Получив визитку от клиента, вы получаете его согласие. Если вы пишете его информацию, вам понадобится его подпись на этом документе, чтобы иметь формальное требование согласия, если вы хотите использовать его информацию. Затем клиент позволяет OnRobot использовать свои данные для целей, отличных от общения, предстоящих рекламных акций, обновлений продуктов или дальнейших новостей, включая предстоящие рекламные акции, обновления продуктов и дальнейшие новости.
Согласно Закону о файлах cookie, OnRobot должен получить согласие пользователя на использование этого программного обеспечения на его оборудовании. В интранете компании или аналогичной закрытой группе правила Директивы о защите электронных данных не применяются.

Раскрытие информации

Персональные данные сотрудников могут быть раскрыты государственным органам, таким как Датская таможенная и налоговая администрация и пенсионные компании.

Процессоры

OnRobot использует процессоры только в том случае, если они могут предоставить необходимые гарантии того, что они будут применять соответствующие технические и организационные меры безопасности в соответствии с законом о персональных данных.Все процессоры должны подписать соглашение о процессоре до начала обработки.

Права

OnRobot защищает права субъектов данных, включая право на доступ, отзыв согласия, исправление и удаление, и будет информировать субъектов данных об обработке личных данных OnRobot. Субъекты данных также имеют право подать апелляцию в Датское агентство по защите данных.

Нарушение личных данных

В случае утечки личных данных OnRobot сообщит о нарушении в Датское агентство по защите данных как можно скорее и в течение 72 часов.Ответственность за составление этой отчетности несет менеджер. В отчете будет указано нарушение, группы затронутых лиц и влияние, которое нарушение может оказать на этих лиц, а также то, как OnRobot исправил или намеревается исправить нарушение. Если нарушение влечет за собой высокий риск для лиц, о которых OnRobot обрабатывает персональные данные, OnRobot также уведомит этих лиц. OnRobot s будет документировать любое нарушение личных данных на диске с контролируемым доступом.

Удаление данных

Клиент должен оценить, когда необходимо удалить личные данные, задав вопрос:

Когда больше нет необходимости хранить личные данные?

OnRobot следует практике Датского агентства по защите данных:

Приложения	Удаляются через 6 месяцев в связи с собеседованием.Незапрошенные приложения удаляются немедленно.
Данные о сотрудниках	Стираются через 5 лет после увольнения.
Видеонаблюдение	Стирается через 30 дней.
Телефонные разговоры	Стираются сразу или через 3 месяца.
Бухгалтерский учет	Необходимо хранить в течение 5 лет с конца финансового года.

Webots: симулятор робота

Быстрое прототипирование

Простое проектирование полных симуляций робототехники с помощью большой библиотеки ресурсов Webots , которая включает роботов, датчики, исполнительные механизмы,
объекты и
материалы.

Импортируйте существующие модели САПР (из Blender или URDF).
Импортируйте карты OpenStreeMap.

Используйте современный графический интерфейс для редактирования симуляции и контроллеров роботов.

Сэкономьте время на разработке проекта робототехники.

Приложения

Создайте широкий спектр симуляций , включая
двухколесные настольные роботы,
промышленное оружие,
двуногие,
многоногие роботы,
модульные роботы,
автомобили,
летающие дроны,
автономные подводные аппараты,
гусеничные роботы,
аэрокосмические аппараты и др.

Настраивать
в помещении или
открытый
интерактивных сред.

Используйте Webots для создания прототипов роботов, для разработки , для тестирования и для проверки вашего AI и алгоритмов управления, для обучения робототехнике ваших учеников и т. Д.

Функции

Ядро Webots основано на комбинации современного графического интерфейса (Qt), физического движка (форк ODE) и OpenGL 3.3 движок рендеринга (Wren).
Он работает на Windows , Linux и macOS .
Моделирование веботов можно экспортировать как фильмы,
интерактивные HTML-сцены или
анимации или даже быть
транслируется в любой веб-браузер
используя webgl и websockets.

Робот можно запрограммировать в
C,
C ++,
Python,
Джава,
MATLAB или
ROS
с
простой API
покрывая все основные потребности робототехники.

Документация

Быстро изучите основы, пройдя через руководство.

Изучите простые примеры, которые работают «из коробки».

Обратитесь к Руководству пользователя Webots и Справочному руководству Webots, чтобы получить исчерпывающую документацию, включая узлы Webots и API для управления ими.

Откройте для себя наше руководство по веб-ботам для автомобилей и узнайте, как настроить эффективное моделирование транспортных средств с помощью интегрированных инструментов и интерфейсов со сторонним программным обеспечением.

Качественный

Webots — это надежных , детерминированных и хорошо документированных .

Чтобы гарантировать качество кода , каждая модификация кода проходит экспертную оценку и отправляется на автоматическое тестирование всего API.
Обратная совместимость между основными версиями гарантирована и хорошо задокументирована.
Каждый выпуск оценивается испытаниями обеспечения качества, проводимыми людьми.

Присоединяйтесь к нашему сообществу

Сообщество Webots в основном активно на Discord, где вы можете быстро найти ответы на любой из ваших вопросов,
и на GitHub, где вы можете сообщать о проблемах и отслеживать любые изменения.
Вопросы, представляющие общий интерес, следует задавать в StackOverflow с тегом webots .

Следите за нашими последними новостями на
Твиттер,
LinkedIn или
Youtube.

Присутствие в сети

Откройте для себя робота benchmark.net.

robot benchmark — это онлайн-приложение , основанное на Webots.
Он предлагает ряд задач по программированию роботов, которые затрагивают различные темы с широким диапазоном уровней сложности.
Эти тесты предоставляются бесплатно в виде онлайн-моделирования, основанного на 100% бесплатном программном стеке с открытым исходным кодом.Показатели, достигнутые пользователями, записываются и отображаются в Интернете.

Служба поддержки

Официальная техническая поддержка доступна через нашу службу поддержки (ответ в течение 24 рабочих часов).

Мы также предоставляем консультации , индивидуальные разработки и обучение по запросу.

Stäubli Robotics Suite | Программирование роботов на ПК

Сохранить проект Stäubli Robotics Suite		✓
Импорт 3D-файлов		✓
Робот (опции) библиотека	✓	✓
Проверка доступности и доступности	✓	✓
Оценка полезной нагрузки и инерции		✓
Улучшенный интерфейс jog (arm config.Выключатель и замок,…)	✓	✓
Создание 3D объектов	✓	✓
Моделирование движения, времени цикла и поведения системы	✓	✓
OPC UA на эмуляторах CS9 (и CS8C, SRC ≥ 7.11)	✓	✓
Конфигурация безопасности (3D визуализация зон безопасности ,..)	✓	✓
Визуализация конфигурации безопасности		✓
Обнаружение столкновений		✓
Поддержка нескольких роботов (взаимодействие)	✓	✓
Конструктор настраиваемой графической страницы пользователя (CS9)	✓	✓
Интегрированная среда разработки VAL 3		✓
Проверка синтаксиса		✓
Найдите проблемы с кодом	✓	✓
Конфигурация всех входов / выходов fieldbus	✓	✓
Онлайн-отладка		✓
Отображение значений переменных с помощью мыши над	✓	✓
Функция наблюдения также для отдельных элементов массива, вычислений и логических выражений	✓	✓
Интеллектуальная программа просмотра журналов			✓
Запись визуализации		✓
Встроенная функция резервного копирования			✓
Удаленный доступ			✓
Показать цветную визуализацию результата стресса робота Optimize Lab		✓
Плеер в 3D-среде		✓

Учебное пособие по программированию робототехники: как программировать простого робота

Примечание редактора: 16 октября 2018 года эта статья была переработана для работы с новейшими технологиями.

Посмотрим правде в глаза, роботы — это круто. Они также собираются когда-нибудь править миром, и, надеюсь, в то время они пожалеют своих бедных создателей из мягкой плоти (они же разработчики робототехники) и помогут нам построить космическую утопию, наполненную изобилием. Я, конечно, шучу, но только вроде.

Стремясь хоть как-то повлиять на этот вопрос, в прошлом году я прошел курс теории управления автономными роботами, кульминацией которого стало создание симулятора робота на основе Python, который позволил мне практиковать теорию управления на простом, мобильном, программируемом устройстве. робот.

В этой статье я собираюсь показать, как использовать платформу роботов Python для разработки управляющего программного обеспечения, описать схему управления, которую я разработал для своего смоделированного робота, проиллюстрировать, как он взаимодействует с окружающей средой и достигает своих целей, а также обсудить некоторые из фундаментальные проблемы программирования робототехники, с которыми я столкнулся на этом пути.

Чтобы следовать этому руководству по программированию робототехники для начинающих, вы должны иметь базовые знания о двух вещах:

Математика — мы будем использовать некоторые тригонометрические функции и векторы
Python — поскольку Python является одним из наиболее популярных базовых языков программирования роботов, мы будем использовать базовые библиотеки и функции Python

Приведенные здесь фрагменты кода являются лишь частью всего симулятора, который полагается на классы и интерфейсы, поэтому для непосредственного чтения кода вам может потребоваться некоторый опыт в Python и объектно-ориентированном программировании.

Наконец, дополнительные темы, которые помогут вам лучше следовать этому руководству, — это знать, что такое конечный автомат и как работают датчики диапазона и энкодеры.

Проблема программируемого робота: восприятие против реальности и хрупкость управления

Основная проблема всей робототехники заключается в следующем: невозможно когда-либо узнать истинное состояние окружающей среды. Программное обеспечение для управления роботом может только предполагать состояние реального мира на основе измерений, возвращаемых его датчиками.Он может только попытаться изменить состояние реального мира посредством генерации управляющих сигналов.

Программное обеспечение для управления роботом может только предполагать состояние реального мира на основе измерений, возвращаемых его датчиками.

Таким образом, одним из первых шагов в разработке системы управления является создание абстракции реального мира, известной как модель , с помощью которой можно интерпретировать показания наших датчиков и принимать решения. Пока реальный мир ведет себя в соответствии с предположениями модели, мы можем делать хорошие предположения и контролировать ситуацию.Однако, как только реальный мир отклонится от этих предположений, мы больше не сможем делать правильные предположения, и контроль будет утерян. Часто, когда контроль теряется, его уже невозможно восстановить. (Если его не восстановит какая-нибудь доброжелательная внешняя сила.)

Это одна из основных причин того, что программирование робототехники так сложно. Мы часто видим видеоролики, на которых новейший исследовательский робот выполняет в лаборатории фантастические трюки, демонстрирует навигацию или командную работу, и у нас возникает соблазн спросить: «Почему это не используется в реальном мире?» Что ж, в следующий раз, когда вы посмотрите такое видео, посмотрите, насколько строго контролируется лабораторная среда.В большинстве случаев эти роботы могут выполнять эти впечатляющие задачи только до тех пор, пока условия окружающей среды остаются в узких рамках его внутренней модели. Таким образом, одним из ключей к развитию робототехники является разработка более сложных, гибких и надежных моделей, и это продвижение зависит от ограничений доступных вычислительных ресурсов.

Одним из ключей к развитию робототехники является разработка более сложных, гибких и надежных моделей.

[Примечание: и философы, и психологи отметили бы, что живые существа также страдают от зависимости от собственного внутреннего восприятия того, что им говорят их чувства.Многие успехи в робототехнике достигаются благодаря наблюдению за живыми существами и их реакции на неожиданные раздражители. Думаю об этом. Какова ваша внутренняя модель мира? Он отличается от муравья, а от рыбы? (Надеюсь.) Однако, подобно муравью и рыбе, он, вероятно, слишком упрощает некоторые реалии мира. Когда ваши предположения о мире неверны, вы рискуете потерять контроль над ситуацией. Иногда мы называем это «опасностью». Так же, как наш маленький робот пытается выжить в неизвестной вселенной, мы все тоже.Это мощное открытие для робототехников.]

Программируемый симулятор робота

Симулятор, который я построил, написан на Python и очень умно назван Sobot Rimulator . Вы можете найти версию 1.0.0 на GitHub. В нем не так много наворотов, но он создан для одной цели очень хорошо: обеспечивает точное моделирование мобильного робота и дает начинающему робототехнику простую основу для практики программирования программного обеспечения роботов. Хотя всегда лучше иметь настоящего робота, чтобы играть с ним, хороший симулятор робота Python намного доступнее и является отличным местом для начала.

В реальных роботах программное обеспечение, генерирующее управляющие сигналы («контроллер»), должно работать с очень высокой скоростью и выполнять сложные вычисления. Это влияет на выбор языков программирования роботов, которые лучше всего использовать: обычно для таких сценариев используется C ++, но в более простых робототехнических приложениях Python — очень хороший компромисс между скоростью выполнения и простотой разработки и тестирования.

Программное обеспечение, которое я написал, имитирует реального исследовательского робота под названием Khepera, но его можно адаптировать к ряду мобильных роботов с различными размерами и датчиками.Поскольку я пытался запрограммировать симулятор, максимально приближенный к возможностям реального робота, логику управления можно загрузить в настоящего робота Khepera с минимальным рефакторингом, и он будет работать так же, как моделируемый робот. Реализованные особенности относятся к Khepera III, но они могут быть легко адаптированы к новому Khepera IV.

Другими словами, программирование смоделированного робота аналогично программированию реального робота. Это очень важно, если симулятор должен быть полезен для разработки и оценки различных подходов к управляющему программному обеспечению.

В этом руководстве я опишу архитектуру программного обеспечения для управления роботами, которая поставляется с v1.0.0 Sobot Rimulator , и предоставлю фрагменты из исходного кода Python (с небольшими изменениями для ясности). Тем не менее, я рекомендую вам погрузиться в источник и бездельничать. Симулятор был разветвлен и использовался для управления различными мобильными роботами, включая Roomba2 от iRobot. Точно так же, пожалуйста, не стесняйтесь разветвлять проект и улучшать его.

Управляющая логика робота ограничена следующими классами / файлами Python:

модели / супервайзер.py — этот класс отвечает за взаимодействие между моделируемым миром вокруг робота и самим роботом. Он развивает конечный автомат нашего робота и запускает контроллеры для вычисления желаемого поведения.
models / supervisor_state_machine.py — этот класс представляет различные состояния , в которых может находиться робот, в зависимости от его интерпретации датчиков.
Файлы в каталоге models / controllers — эти классы реализуют различное поведение робота при известном состоянии окружающей среды.В частности, в зависимости от конечного автомата выбирается конкретный контроллер.

Цель

Роботам, как и людям, нужна цель в жизни. Цель нашего программного обеспечения, управляющего этим роботом, будет очень простой: он попытается добраться до заранее определенной целевой точки. Обычно это основная функция, которой должен обладать любой мобильный робот, от автономных автомобилей до роботов-пылесосов. Координаты цели программируются в управляющем программном обеспечении до активации робота, но могут быть сгенерированы из дополнительного приложения Python, которое контролирует движения робота.Например, представьте, что он проезжает через несколько путевых точек.

Однако, чтобы усложнить ситуацию, окружение робота может быть усыпано препятствиями. Робот НЕ МОЖЕТ столкнуться с препятствием на пути к цели. Следовательно, если робот сталкивается с препятствием, ему придется найти путь, чтобы продолжить свой путь к цели.

Программируемый робот

Каждый робот имеет разные возможности и особенности управления. Давайте познакомимся с нашим смоделированным программируемым роботом.

Прежде всего следует отметить, что в этом руководстве нашим роботом будет автономный мобильный робот . Это означает, что он будет свободно перемещаться в пространстве и будет делать это под собственным контролем. Это контрастирует, скажем, с роботом с дистанционным управлением (который не является автономным) или заводским роботом-манипулятором (который не является мобильным). Наш робот должен сам выяснить, как достичь своих целей и выжить в окружающей среде. Это оказывается удивительно сложной задачей для начинающих программистов-робототехников.

Управляющие входы: датчики

Робот может быть оснащен множеством различных способов наблюдения за окружающей средой. Это могут быть датчики приближения, датчики света, бамперы, камеры и т. Д. Кроме того, роботы могут связываться с внешними датчиками, которые дают им информацию, которую они сами не могут наблюдать.

Наш эталонный робот оснащен девятью инфракрасными датчиками. — более новая модель имеет восемь инфракрасных и пять ультразвуковых датчиков приближения — расположенных в «юбке» во всех направлениях.Есть больше датчиков, обращенных к передней части робота, чем к задней части, потому что для робота обычно более важно знать, что находится перед ним, чем то, что находится за ним.

Помимо датчиков приближения, у робота пара бегунов колес, которые отслеживают движение колес. Они позволяют отслеживать, сколько оборотов делает каждое колесо, при этом один полный оборот колеса вперед составляет 2765 тиков. Повороты в обратном направлении считают обратный отсчет, уменьшая счетчик тиков вместо того, чтобы увеличивать его.Вам не нужно беспокоиться о конкретных цифрах в этом руководстве, потому что программное обеспечение, которое мы напишем, использует пройденное расстояние, выраженное в метрах. Позже я покажу вам, как вычислить его по тикам с помощью простой функции Python.

Управляющие выходы: мобильность

Некоторые роботы передвигаются на ногах. Некоторые катятся, как мяч. Некоторые даже скользят, как змеи.

Наш робот — это робот с дифференциальным приводом, то есть он передвигается на двух колесах. Когда оба колеса вращаются с одинаковой скоростью, робот движется по прямой.Когда колеса движутся с разной скоростью, робот поворачивается. Таким образом, управление движением этого робота сводится к правильному контролю скорости вращения каждого из этих двух колес.

API

В Sobot Rimulator разделение между роботом «компьютером» и (смоделированным) физическим миром воплощено в файле robot_supervisor_interface.py , который определяет весь API для взаимодействия с датчиками и двигателями «реального робота»:

read_proximity_sensors () возвращает массив из девяти значений в собственном формате датчиков
read_wheel_encoders () возвращает массив из двух значений, указывающих общее количество тиков с начала
set_wheel_drive_rates (v_l, v_r) принимает два значения (в радианах в секунду) и устанавливает эти два значения для скорости левого и правого колес

Этот интерфейс внутренне использует объект-робот, который предоставляет данные от датчиков и возможность перемещать двигатели или колеса.Если вы хотите создать другого робота, вам просто нужно предоставить другой класс робота Python, который может использоваться в том же интерфейсе, а остальная часть кода (контроллеры, супервизор и симулятор) будет работать из коробки!

Симулятор

Так же, как вы использовали бы настоящего робота в реальном мире, не уделяя слишком много внимания задействованным законам физики, вы можете игнорировать то, как моделируется робот, и просто перейти непосредственно к программированию программного обеспечения контроллера, поскольку это будет почти то же самое между реальным миром и симуляцией.Но если вам интересно, я кратко представлю его здесь.

Файл world.py — это класс Python, который представляет смоделированный мир с роботами и препятствиями внутри. Функция step внутри этого класса заботится о развитии нашего простого мира с помощью:

Применение правил физики к движениям робота
С учетом столкновений с препятствиями
Предоставление новых значений для датчиков робота

В конце он вызывает диспетчеров роботов, ответственных за выполнение программного обеспечения мозга робота.

Пошаговая функция выполняется в цикле, так что robot.step_motion () перемещает робота, используя скорость колеса, вычисленную супервизором на предыдущем этапе моделирования.

  # пошаговое моделирование через один временной интервал
def step (self):
dt = self.dt
# шаг всем роботам
для робота в self.robots:
# шаг движения робота
robot.step_motion (dt)

# применяем физические взаимодействия
self.physics.apply_physics ()

# ПРИМЕЧАНИЕ: супервизоры должны бежать последними, чтобы убедиться, что они наблюдают за «текущим» миром.
# шаг все супервизоры
для руководителя в себе.руководители:
supervisor.step (dt)

# увеличить мировое время
self.world_time + = dt

Функция apply_physics () внутренне обновляет значения датчиков приближения робота, чтобы супервизор мог оценить окружающую среду на текущем этапе моделирования. Те же принципы применимы к кодировщикам.

Простая модель

Во-первых, у нашего робота будет очень простая модель. Он сделает много предположений о мире. Вот некоторые из наиболее важных:

Рельеф всегда ровный и ровный
Препятствий не бывает круглых
Колеса не проскальзывают
Ничто и никогда не сможет подтолкнуть робота к
Датчики никогда не выходят из строя и не дают ложных показаний
Колеса всегда поворачиваются, когда им говорят на

Несмотря на то, что большинство из этих предположений разумны в условиях дома, могут присутствовать круглые препятствия.Наше программное обеспечение для предотвращения препятствий имеет простую реализацию и следует за границей препятствий, чтобы обойти их. Мы подскажем читателям, как улучшить систему управления нашим роботом с помощью дополнительной проверки, позволяющей избегать круговых препятствий.

Контур управления

Теперь мы войдем в ядро нашего управляющего программного обеспечения и объясним поведение, которое мы хотим запрограммировать внутри робота. В эту структуру можно добавить дополнительные модели поведения, и вы должны попробовать свои собственные идеи после того, как закончите читать! Программное обеспечение для робототехники на основе поведения было предложено более 20 лет назад и до сих пор остается мощным инструментом для мобильной робототехники.Например, в 2007 году набор моделей поведения был использован в DARPA Urban Challenge — первом соревновании для автомобилей с автономным вождением!

Робот — это динамическая система. Состояние робота, показания его датчиков и влияние его управляющих сигналов постоянно меняются. Управление ходом событий включает следующие три этапа:

Подайте управляющие сигналы.
Измерьте результаты.
Генерировать новые управляющие сигналы, рассчитанные на то, чтобы приблизить нас к нашей цели.

Эти шаги повторяются снова и снова, пока мы не достигнем нашей цели. Чем больше раз мы сможем сделать это в секунду, тем более точным будет контроль над системой. Робот Sobot Rimulator повторяет эти шаги 20 раз в секунду (20 Гц), но многие роботы должны делать это тысячи или миллионы раз в секунду, чтобы иметь адекватный контроль. Вспомните наше предыдущее введение о разных языках программирования роботов для различных робототехнических систем и требований к скорости.

Как правило, каждый раз, когда наш робот выполняет измерения с помощью своих датчиков, он использует эти измерения для обновления своей внутренней оценки состояния мира, например, расстояния от своей цели.Он сравнивает это состояние со значением ссылки того, каким хочет состояние (для расстояния он хочет, чтобы оно было равно нулю), и вычисляет ошибку между желаемым состоянием и фактическим состоянием. Как только эта информация известна, создание новых управляющих сигналов может быть сведено к задаче , минимизируя ошибку , которая в конечном итоге приведет робота к цели.

Отличный трюк: упрощение модели

Чтобы управлять роботом, который мы хотим запрограммировать, мы должны послать сигнал на левое колесо, сообщающее ему, с какой скоростью поворачивать, и отдельный сигнал на правое колесо, сообщающее и , как быстро вращаться.Назовем эти сигналы v L и v R . Однако постоянно думать в терминах v L и v R очень громоздко. Вместо того, чтобы спрашивать: «С какой скоростью мы хотим, чтобы вращалось левое колесо, и с какой скоростью мы хотим, чтобы вращалось правое колесо?» естественнее спросить: «С какой скоростью мы хотим, чтобы робот двигался вперед, и с какой скоростью мы хотим, чтобы он поворачивался или менял свой курс?» Назовем эти параметры скоростью v и угловой (вращательной) скоростью ω (читается «омега»).Оказывается, мы можем основывать всю нашу модель на v и ω вместо v L и v R , и только после того, как мы определили, как мы хотим, чтобы наш запрограммированный робот двигался, математически преобразовывать эти два значения в v L и v R нам нужно фактически управлять колесами робота. Это известно как одноколесный велосипед , модель управления.

Вот код Python, реализующий окончательное преобразование в супервизоре .py . Обратите внимание, что если ω равно 0, оба колеса будут вращаться с одинаковой скоростью:

  # генерировать и отправлять роботу правильные команды
def _send_robot_commands (сам):
  # ...
  v_l, v_r = self._uni_to_diff (v, омега)
  self.robot.set_wheel_drive_rates (v_l, v_r)

def _uni_to_diff (self, v, omega):
  # v = поступательная скорость (м / с)
  # омега = угловая скорость (рад / с)

  R = self.robot_wheel_radius
  L = self.robot_wheel_base_length

  v_l = ((2.0 * v) - (омега * L)) / (2.0 * R)
  v_r = ((2,0 * v) + (омега * L)) / (2,0 * R)

  вернуть v_l, v_r

Оценка состояния: робот, познай себя

Робот с помощью датчиков должен попытаться оценить состояние окружающей среды, а также свое собственное состояние. Эти оценки никогда не будут идеальными, но они должны быть достаточно хорошими, потому что робот будет основывать все свои решения на этих оценках. Используя только свои датчики приближения и бегущие строки колес, он должен попытаться угадать следующее:

Направление на препятствия
Расстояние до препятствий
Положение робота
Заголовок робота

Первые два свойства определяются показаниями датчика приближения и довольно просты.Функция API read_proximity_sensors () возвращает массив из девяти значений, по одному для каждого датчика. Мы заранее знаем, что седьмое показание, например, соответствует датчику, который указывает на 75 градусов вправо от робота.

Таким образом, если это значение показывает значение, соответствующее расстоянию 0,1 метра, мы знаем, что есть препятствие на расстоянии 0,1 метра, 75 градусов влево. Если препятствий нет, датчик вернет значение максимальной дальности 0,2 метра.Таким образом, если мы прочитаем 0,2 метра на седьмом датчике, мы предположим, что на самом деле препятствий в этом направлении нет.

Из-за того, как работают инфракрасные датчики (измерение инфракрасного отражения), возвращаемые ими числа являются нелинейным преобразованием фактического обнаруженного расстояния. Таким образом, функция Python для определения указанного расстояния должна преобразовывать эти показания в метры. Это делается в supervisor.py следующим образом:

  # обновить расстояния, указанные датчиками приближения
def _update_proximity_sensor_distances (самостоятельно):
    себя.близости_sensor_distances = [0,02- (журнал (значение чтения / 3960,0)) / 30,0 для
        readval в self.robot.read_proximity_sensors ()]

Опять же, у нас есть конкретная модель датчика в этой среде роботов Python, в то время как в реальном мире датчики поставляются с сопутствующим программным обеспечением, которое должно обеспечивать аналогичные функции преобразования нелинейных значений в счетчики.

Определение положения и курса робота (вместе известное как поза в программировании робототехники) несколько сложнее.Наш робот использует одометрию , чтобы оценить свою позу. Вот здесь-то и появляются бегущие строки колес. Измеряя, насколько каждое колесо повернулось с момента последней итерации цикла управления, можно получить хорошую оценку того, как изменилась поза робота, но только в том случае, если изменение небольшое .

Это одна из причин, по которой важно очень часто повторять цикл управления в реальном роботе, где двигатели, вращающие колеса, могут быть несовершенными. Если бы мы слишком долго ждали, чтобы измерить тикеры колес, оба колеса могли бы сделать довольно много, и было бы невозможно оценить, где мы оказались.

Учитывая наш текущий программный симулятор, мы можем позволить себе выполнять одометрические вычисления при 20 Гц — той же частоте, что и контроллеры. Но было бы неплохо иметь отдельный поток Python, работающий быстрее, чтобы улавливать более мелкие движения тикеров.

Ниже представлена полная функция одометрии в supervisor.py , которая обновляет оценку позы робота. Обратите внимание, что поза робота состоит из координат x и y , а также заголовка theta , который измеряется в радианах от положительной оси X.Положительное значение x расположено на востоке, а положительное значение y — на севере. Таким образом, заголовок 0 указывает на то, что робот смотрит прямо на восток. Робот всегда принимает исходную позу (0, 0), 0 .

  # обновить расчетное положение робота, используя показания датчика положения колеса
def _update_odometry (самостоятельно):
  R = self.robot_wheel_radius
  N = плавающее (self.wheel_encoder_ticks_per_revolution)
  
  # считываем значения энкодера колеса
  ticks_left, ticks_right = self.robot.read_wheel_encoders ()
  
  # получить разницу в тиках с последней итерации
  d_ticks_left = ticks_left - self.prev_ticks_left
  d_ticks_right = ticks_right - self.prev_ticks_right
  
  # оценить движения колеса
  d_left_wheel = 2 * pi * R * (d_ticks_left / N)
  d_right_wheel = 2 * pi * R * (d_ticks_right / N)
  d_center = 0,5 * (d_left_wheel + d_right_wheel)
  
  # рассчитываем новую позу
  prev_x, prev_y, prev_theta = self.estimated_pose.scalar_unpack ()
  new_x = prev_x + (d_center * cos (prev_theta))
  new_y = prev_y + (d_center * sin (prev_theta))
  new_theta = prev_theta + ((d_right_wheel - d_left_wheel) / self.robot_wheel_base_length)
  
  # обновить оценку позы с новыми значениями
  self.estimated_pose.scalar_update (new_x, new_y, new_theta)
  
  # сохраняем текущий счетчик тиков для следующей итерации
  self.prev_ticks_left = ticks_left
  self.prev_ticks_right = ticks_right

Теперь, когда наш робот может дать точную оценку реального мира, давайте воспользуемся этой информацией для достижения наших целей.

Методы программирования роботов на Python: поведение к цели

Высшая цель существования нашего маленького робота в этом руководстве по программированию — добраться до цели.Так как же заставить колеса повернуться, чтобы добраться туда? Давайте начнем с небольшого упрощения нашего мировоззрения и предположим, что на пути нет препятствий.

Это становится простой задачей, и ее можно легко запрограммировать на Python. Если мы пойдем вперед, глядя на цель, мы доберемся до нее. Благодаря одометрии мы знаем наши текущие координаты и направление. Мы также знаем координаты цели, потому что они были запрограммированы заранее. Поэтому, используя небольшую линейную алгебру, мы можем определить вектор от нашего местоположения к цели, как в go_to_goal_controller.py :

  # вернуть вектор курса к цели в системе отсчета робота
def calculate_gtg_heading_vector (сам):
  # получаем обратную позу робота
  robot_inv_pos, robot_inv_theta = self.supervisor.estimated_pose (). inverse (). vector_unpack ()
  
  # вычисляем вектор цели в системе отсчета робота
  цель = self.supervisor.goal ()
  goal = linalg.rotate_and_translate_vector (цель, robot_inv_theta, robot_inv_pos)
  
  возвратный гол

Обратите внимание, что мы получаем вектор к цели в системе отсчета робота, а НЕ в мировых координатах.Если цель находится на оси X в системе отсчета робота, это означает, что она находится прямо перед роботом. Таким образом, угол этого вектора относительно оси X — это разница между нашим курсом и тем курсом, которым мы хотим быть. Другими словами, это ошибка между нашим текущим состоянием и тем, каким мы хотим видеть текущее состояние. Поэтому мы хотим, чтобы отрегулировал скорость поворота ω так, чтобы угол между нашим курсом и целью изменился в сторону 0. Мы хотим минимизировать ошибку:

  # вычислить условия ошибки
theta_d = atan2 (сам.gtg_heading_vector [1], self.gtg_heading_vector [0])

# вычислить угловую скорость
omega = self.kP * theta_d

self.kP в приведенном выше фрагменте реализации контроллера Python является усилением управления. Это коэффициент, который определяет, насколько быстро мы превращаем пропорцию к тому, насколько далеко от цели, которая стоит перед нами. Если в нашем заголовке ошибка 0 , то скорость поворота тоже 0 . В реальной функции Python внутри файла go_to_goal_controller.py , вы увидите больше аналогичных приростов, поскольку мы использовали ПИД-регулятор вместо простого пропорционального коэффициента.

Теперь, когда у нас есть угловая скорость ω , как нам определить нашу поступательную скорость v ? Хорошее общее эмпирическое правило — это то, которое вы, вероятно, знаете инстинктивно: если мы не делаем поворот, мы можем двигаться вперед на полной скорости, и чем быстрее мы поворачиваем, тем больше нам следует замедляться. Это обычно помогает нам поддерживать стабильность нашей системы и действовать в рамках нашей модели.Таким образом, v является функцией ω . В go_to_goal_controller.py уравнение:

  # вычислить поступательную скорость
# скорость равна v_max, когда omega равно 0,
# быстро падает до нуля как | omega | поднимается
v = self.supervisor.v_max () / (абс (омега) + 1) ** 0,5

Предлагается уточнить эту формулу, чтобы учесть, что мы обычно замедляемся, когда приближаемся к цели, чтобы достичь ее с нулевой скоростью. Как бы изменилась эта формула? Он должен каким-то образом включать замену v_max () чем-то, пропорциональным расстоянию.Хорошо, мы почти завершили единственный контур управления. Осталось только преобразовать эти два параметра модели одноколесного велосипеда в дифференциальные скорости колес и послать сигналы на колеса. Вот пример траектории робота под управлением контроллера перехода к цели без препятствий:

Как мы видим, вектор к цели является для нас эффективным ориентиром, на котором основываются наши контрольные вычисления. Это внутреннее представление о том, «куда мы хотим идти». Как мы увидим, единственное существенное различие между поведением к цели и другим поведением состоит в том, что иногда движение к цели — плохая идея, поэтому мы должны вычислить другой опорный вектор.

Методы программирования роботов на Python: поведение без препятствий

Показательный пример — движение к цели, когда в этом направлении есть препятствие. Вместо того чтобы бросаться с головой в препятствия на своем пути, давайте попробуем запрограммировать закон управления, который заставляет робота избегать их.

Чтобы упростить сценарий, давайте теперь полностью забудем о целевой точке и просто сделаем следующую нашу цель: Когда перед нами нет препятствий, двигайтесь вперед. Когда встретите препятствие, отворачивайтесь от него, пока оно не исчезнет перед нами.

Соответственно, когда перед нами нет препятствий, мы хотим, чтобы наш опорный вектор просто указывал вперед. Тогда ω будет нулевым, а v будет максимальной скоростью. Однако, как только мы обнаруживаем препятствие с помощью наших датчиков приближения, мы хотим, чтобы опорный вектор указывал в любом направлении от препятствия. Это заставит ω взлететь вверх, чтобы отвлечь нас от препятствия, и заставит v упасть, чтобы убедиться, что мы случайно не натолкнемся на препятствие в процессе.

Изящный способ сгенерировать желаемый опорный вектор — это преобразовать наши девять показаний близости в векторы и получить взвешенную сумму. Когда препятствий не обнаружено, векторы будут симметрично суммироваться, в результате чего будет получен опорный вектор, указывающий прямо вперед по желанию. Но если датчик, скажем, на правой стороне улавливает препятствие, он вносит меньший вектор в сумму, и результатом будет опорный вектор, смещенный влево.

Для обычного робота с другим расположением датчиков можно применить ту же идею, но может потребоваться изменение веса и / или дополнительная осторожность, когда датчики симметричны спереди и сзади робота, поскольку взвешенная сумма может стать нуль.

Вот код, который делает это в escape_obstacles_controller.py :

  # коэффициент усиления датчика (вес)
self.sensor_gains = [1.0+ ((0.4 * абс (p.theta)) / пи)
                      для p в supervisor.proximity_sensor_placements ()]

# ...

# возвращаем вектор уклонения от препятствий в системе отсчета робота
# также возвращает векторы к обнаруженным препятствиям в системе отсчета робота
def calculate_ao_heading_vector (сам):
  # инициализировать вектор
  Препятствие_векторах = [[0.0, 0,0]] * len (self.proximity_sensor_placements)
  ao_heading_vector = [0,0, 0,0]
  
  # получаем расстояния, обозначенные показаниями сенсоров робота
  sensor_distances = self.supervisor.proximity_sensor_distances ()
  
  # вычислить положение обнаруженных препятствий и найти вектор уклонения
  robot_pos, robot_theta = self.supervisor.estimated_pose (). vector_unpack ()
  
  для i в диапазоне (len (sensor_distances)):
    # вычисляем положение препятствия
    sensor_pos, sensor_theta = self.близости_sensor_placements [i] .vector_unpack ()
    vector = [sensor_distances [i], 0,0]
    vector = linalg.rotate_and_translate_vector (vector, sensor_theta, sensor_pos)
    Препятствие_вектора [i] = вектор # сохранить векторы препятствия в системе отсчета робота
    
    # накапливаем вектор курса в системе отсчета робота
    ao_heading_vector = linalg.add (ao_heading_vector,
                                 linalg.scale (вектор, self.sensor_gains [i]))
                                 
  вернуть ao_heading_vector, преподобный_вектор

Используя полученный ao_heading_vector в качестве эталона для робота, чтобы попытаться сопоставить, вот результаты запуска программного обеспечения робота в моделировании с использованием только контроллера избегания препятствий, полностью игнорируя целевую точку.Робот бесцельно подпрыгивает, но никогда не сталкивается с препятствием и даже умудряется перемещаться в очень ограниченном пространстве:

Методы программирования роботов Python: гибридные автоматы (конечный автомат поведения)

До сих пор мы описали два поведения — стремление к цели и избегание препятствий — по отдельности. Оба они превосходно выполняют свои функции, но для того, чтобы успешно достичь цели в среде, полной препятствий, нам необходимо объединить их.

Решение, которое мы разработаем, относится к классу машин, который имеет в высшей степени классное обозначение гибридных автоматов .Гибридный автомат запрограммирован с несколькими различными поведениями или режимами, а также с контролирующим конечным автоматом. Конечный автомат контроля переключается из одного режима в другой в дискретные моменты времени (когда цели достигнуты или окружающая среда внезапно изменилась слишком сильно), в то время как каждое поведение использует датчики и колеса для непрерывной реакции на изменения окружающей среды. Решение было названо hybrid , потому что оно развивается как дискретным, так и непрерывным образом.

Наша платформа роботов Python реализует конечный автомат в файле supervisor_state_machine.py .

Имея два наших удобных поведения, простая логика напрашивается сама собой: Когда препятствие не обнаружено, используйте поведение перехода к цели. При обнаружении препятствия переключитесь на поведение избегания препятствий до тех пор, пока препятствие не перестанет обнаруживаться.

Однако оказывается, что эта логика вызовет множество проблем. Что эта система будет иметь тенденцию делать, когда сталкивается с препятствием, так это отвернуться от него, а затем, как только она отошла от него, развернуться назад и снова столкнуться с ним.В результате получается бесконечный цикл быстрого переключения, который делает робота бесполезным. В худшем случае робот может переключаться между поведениями с на каждой итерации контура управления — состояние, известное как условие Зенона .

Есть несколько решений этой проблемы, и читатели, которые ищут более глубокие знания, должны проверить, например, архитектуру программного обеспечения DAMN.

Для нашего простого смоделированного робота нам нужно более простое решение: еще одно поведение, специализирующееся на задаче обойти препятствие и достичь другой стороны.

Методы программирования роботов на Python: поведение следования за стеной

Вот идея: когда мы сталкиваемся с препятствием, снимаем показания двух датчиков, которые находятся ближе всего к препятствию, и используем их для оценки поверхности препятствия. Затем просто установите наш опорный вектор параллельно этой поверхности. Продолжайте следовать по этой стене, пока A) препятствие больше не будет между нами и целью, и B) мы не приблизимся к цели, чем были в начале. Тогда мы можем быть уверены, что правильно преодолели препятствие.

Имея ограниченную информацию, мы не можем с уверенностью сказать, будет ли быстрее объехать препятствие слева или справа. Чтобы определиться, мы выбираем направление, которое сразу приблизит нас к цели. Чтобы выяснить, в каком направлении это происходит, нам нужно знать опорные векторы поведения движения к цели и поведения избегания препятствий, а также оба возможных опорных вектора следования за стеной. Вот иллюстрация того, как принимается окончательное решение (в этом случае робот выберет идти налево):

Оказывается, что определение опорных векторов следящей стены немного сложнее, чем опорных векторов уклонения от препятствий или движения к цели.Взгляните на код Python в follow_wall_controller.py , чтобы увидеть, как это делается.

Дизайн окончательного контроля

Окончательный дизайн управления использует поведение следящей стены почти для всех столкновений с препятствиями. Однако, если робот окажется в труднодоступном месте, опасно близко к столкновению, он переключится в режим чистого избегания препятствий, пока не окажется на более безопасном расстоянии, а затем вернется к следящей стене. После успешного преодоления препятствий робот переходит к цели.Вот диаграмма конечного состояния, которая запрограммирована внутри supervisor_state_machine.py :

Вот робот, успешно перемещающийся в многолюдной среде, используя эту схему управления:

Дополнительная функция конечного автомата, которую вы можете попробовать реализовать, — это способ избежать круговых препятствий, переключившись на достижение цели как можно скорее вместо того, чтобы следовать за границей препятствия до конца (чего не существует для круглых объектов. !)

Твик, твик, твик: пробная версия и ошибка

Схема управления, поставляемая с Sobot Rimulator, очень тонко настроена.Потребовалось много часов, чтобы настроить одну маленькую переменную здесь и еще одно уравнение там, чтобы заставить ее работать так, как я был удовлетворен. Программирование робототехники часто связано с большим количеством простых старых проб и ошибок. Роботы очень сложны, и есть несколько способов заставить их вести себя оптимальным образом в среде симулятора роботов … по крайней мере, не намного меньше машинного обучения, но это совсем другая баня червей.

Робототехника часто связана с большим количеством простых старых проб и ошибок.

Я рекомендую вам поиграть с контрольными переменными в Sobot Rimulator, понаблюдать и попытаться интерпретировать результаты. Все изменения следующих элементов оказывают сильное влияние на поведение моделируемого робота:

Коэффициент усиления ошибки кПа в каждом контроллере
Коэффициент усиления датчика, используемый контроллером объезда препятствий
Расчет v как функции ω в каждом контроллере
Расстояние от препятствия, используемое контроллером следящей стены
Условия переключения, используемые supervisor_state_machine.py
Практически все, что угодно

Когда программируемые роботы выходят из строя

Мы проделали большую работу, чтобы добраться до этого момента, и этот робот кажется довольно умным. Тем не менее, если вы запустите Sobot Rimulator на нескольких случайных картах, вскоре вы найдете ту, с которой этот робот не сможет справиться. Иногда он заезжает прямо в крутые повороты и сталкивается. Иногда он просто бесконечно колеблется взад и вперед не с той стороны препятствия. Иногда его законно заключают в тюрьму без возможности достижения цели.После всего нашего тестирования и настройки иногда мы должны прийти к выводу, что модель, с которой мы работаем, просто не подходит для работы, и мы должны изменить дизайн или добавить функциональность.

Во вселенной мобильных роботов «мозг» нашего маленького робота находится на более простом конце спектра. Многие из возникающих сбоев можно было бы преодолеть, добавив в систему более совершенное программное обеспечение. Более продвинутые роботы используют такие методы, как отображение , чтобы запоминать, где он был, и избегать повторения одних и тех же вещей снова и снова; эвристика , чтобы генерировать приемлемые решения, когда идеального решения не найдено; и машинное обучение , чтобы более точно настроить различные параметры управления, управляющие поведением робота.

Пример того, что будет дальше

Роботы уже так много делают для нас, и только в будущем они будут делать еще больше. Хотя даже базовое программирование робототехники — сложная область изучения, требующая большого терпения, это также увлекательная и очень полезная область.

В этом руководстве мы узнали, как разработать программное обеспечение для реактивного управления роботом, используя язык программирования высокого уровня Python. Но есть много более сложных концепций, которые можно быстро изучить и протестировать с помощью фреймворка роботов Python, аналогичного тому, который мы здесь прототипировали.