Кп робот и автомат в чем разница: в чем разница и как отличить визуально » АвтоНоватор

Чем робот отличается от автомата

Современные автомобили оборудуются разными типами коробок передач и потребителю особенно при покупке своей первой машины бывает тяжело сделать правильный выбор среди этого разнообразия трансмиссий.

Поэтому в этой статье попробуем понять, чем отличается коробка автомат от робота или вариаторной трансмиссии, именно этот вопрос волнует многих будущих автовладельцев.

Отличие робота от автомата

Коробка автомат. Как вы знаете, в состав автоматической коробки передач входят два основных узла — это гидротрансформатор и редуктор. Гидротрансформатор обеспечивает плавное и безрывковое переключение передач, по сути, он работает вместо сцепления, которое есть на машинах с механической коробкой передач.

Редуктор автомата состоит из определённого набора шестерёнок и пакетов фрикционных дисков, они находятся в зацеплении и образуют несколько ступеней: 4, 5, 6 и даже 8,9.

Из-за особенностей конструкции, автоматическая коробка передач исходя от оборотов мотора и нагнетания масляного давления сама переключает ступени (скорости), без вмешательства водителя.

КПП робот что это? Если сказать просто, то на механическую коробку передач поставили блок управления, который состоит из гидропривода и сервопривода (электронный узел). Вот этот блок, без вмешательства человека, заведуют сцеплением и переключением передач.

Принцип работы робота как у механики, только всё происходит автоматически — гидравлика с электронным управлением всё сделает сама. К роботам можно так-же отнести и современные коробки с сухим или мокрым сцеплением — (DSG у VAG группы, PowerShift у Ford, Speedshift DCT от Mercedes-Benz и многие другие)

Вариаторная коробка передач или Вариатор(CVT). Этот тип трансмисии стал широко популярен среди всех крупных автомобильных концернов как Азиатских так и Европейских. Работа Вариаторной(CVT) трансмиссии принципиально отличается от работы Автоматической или Роботизированной коробки переключения передач. В ней используется ременная(ремень состоит из секторов закрепленных специальной лентой, выполненный из металла) или цепная передача. Ремень или цепь работает между ведущим и ведомым шкивом, а изменение передаточного отношения происходит за счет увеличения или уменьшения радиуса по которому работает цепь или ремень — это можно сравнить с работой шестеренок на спортивном велосипеде: когда вы выбираете переднюю(которая непосредственно установлена на валу с педалями) шестеренку меньшего диаметра, а задняя шестерня(которая на заднем колесе велосипеда) выбрана большего диаметра, то для движения по дороге нужно большее количество оборотов передней шестеренки, но при этом усилие для вращения нужно совсем небольшое(это сравнимо с 1й передачаей на автоматической или механической коробке), и постепенно разгоняясь, можно изменять передаточное отношение меняя переднюю шестерню на больший диаметр, а заднюю на меньший — так увеличится скорость и при этом уменьшатся обороты для поддержания этой скорости.В вариаторах это произходит очень плавно, поэтому эту коробку называют безступенчатой. В вариаторных трансмиссиях присутвует и гидротрансформатор, который выполняет функцию как и в АКПП передачи крутящего момента от двигателя к трансмиссии.

Плюсы и минусы автомата, робота и вариатора

Чтобы лучше понять, чем отличается автоматическая коробка передач от роботизированной, давайте рассмотрим их эксплуатационные характеристики.

1. АКПП значительно снизила нагрузку на водителя при управлении автомобилем, особенно это заметно при движении в городских условиях. Современные автоматические коробки передач (адаптивные) способны даже подстраиваться под каждого водителя, под его стиль езды. Также, автомату свойственно мягкое и незаметное переключение скоростей.

Есть у автоматической коробки передач и минусы — это повышенный расход топлива, особенно в городе, увеличение времени разгона(отбор некоторого количества мощности ДВС для работы АКПП).

2. Робот относится к механике, значит обслуживание и ремонт будет дешевле, чем у автомата. Но это только на коробках с обычным приводом сцепления и переключением передач, а таких автомобилей всё меньше — их вытесняют с рынка современные и более эффективные двух дисковые роботы с сухим или мокрым сцеплением, а ремонт таких коробок на порядок дороже чем АКПП или Вариатора. Расход топлива у автомобиля с коробкой роботом(как классическим так и современным) приравнивается к МКПП, а в условиях города даже ниже, что не может не радовать.

Роботы передают крутящий момент от мотора к колёсам автомобиля без существенных потерь, чего не скажешь об автомате. Большой плюс роботизированной коробки в том, что она поддерживает ручное переключение скоростей, чего нет у многих автоматов.А современные роботизированные коробки имеют самые лучшие показатели по скорости переключения передач.

в чем разница, что лучше выбрать

В течение последних 30 лет инженеры автомобильных компаний приложили усилия, чтобы уменьшить различия между механическими и автоматическими устройствами. Вариантом стала роботизированная механика, которую используют в линейках крупные производители. Но автомобилисты не всегда разбираются в таких нюансах и часто задаются вопросом, коробка робот и автомат — в чем разница между ними.

В чем отличие гидравлики от вариатора

Вариаторы представляют собой отдельное направление. Они не считаются КПП хотя бы потому, что передач как таковых нет. Вариатор представляет собой конструкцию, позволяющую автомобилю осуществлять непрерывный перенос крутящего момента на колеса, что обеспечивает плавный набор скорости.

Отличие вариатора от робота и автомата заключается в конструкции:

1. Состоит из ведущего и ведомого шкивов, расположенных друг напротив друга и связанных металлическим ремнем.
2. Смена передачи осуществляется за счет раздвижения и сдвижения шкивов. Когда они максимально раздвинуты, то это то же, что первая передача, когда сдвинуты, то пятая или даже выше.

Такой бесступенчатый вариатор имеет преимущества и недостатки. В первом случае речь идет о таких вещах, как экономичный режим работы и отсутствие лишних нагрузок. Но при динамичном разгоне двигатель начинает работать шумно, с монотонным гудением. Хотя качественные вариаторы уже работают так же, как классические автоматы, и даже еще экономичнее.

К числу недостатков следует отнести и то, что устройства не работают на пиковых нагрузках, при этом автомобиль с такой трансмиссией требует бережливого обслуживания.

Кроме того, приспособление не подходит для условий, в которых зимой машина долго пробуксовывает в снегу, так что для регионов с суровым климатом это плохой вариант.

Разница между АКПП и РКПП

Между трансмиссиями есть визуальные отличия. При покупке автомобиля, даже не читая документацию, их можно увидеть. Достаточно взглянуть на рычаг КПП. Если вверху есть положение «Р», т.е. паркинг, это — АКПП. У робота только «N» и «R». Но автомобилиста в основном интересуют их эффективность и экономичность.

Автоматические коробки появились еще в 1930-е гг., когда их стал использовать бренд Cadillac. Они не являются ровесниками ДСГ, но все равно новинкой их не назовешь. И проблема в том, что у автомобилистов они ассоциируются с устаревшей техникой, в то время как роботы — с техническим прогрессом. Однако и АКПП развиваются.

Особенности технического решения таковы, что конструкцией коробки предусмотрен гидротрансформатор, который выполняет роль сцепления, связующего звена между двигателем и КПП.

Долгое время в его работе существовала проблема. Из-за разницы в скорости вращения насосного и турбинного колес при ускорении тока жидкости происходил ее сильный нагрев и КПД из-за гидротрансформатора снижалось.

Для этого придуман режим блокировки, но и он сначала не решил проблему.

В автоматических КПП он осуществляется с помощью электроники, так что теперь это устройство стало намного надежнее. И если раньше АКПП выпускали только 4-ступенчатые, то новые автомобили комплектуются даже 8- и 9-ступенчатыми коробками.

С конструктивной точки роботизированная коробка передач является вариантом механической передачи, разница только в отсутствие 3 педали. Выжим сцепления осуществляется через электропривод (или актуатор).

От автоматической коробки этот вариант отличается более простой конструкцией, т. е. теоретически он надежнее. Но это не совсем так. Простота конструкции привела только к тому, что роботы стали дешевле в производстве и быстро начали появляться даже на недорогих моделях. Разница между трансмиссиями все равно была существенной.

Роботизированный вариант, особенно при достаточно активной езде, не мог обеспечить плавного переключения передач. Из-за этого движение рывками сильно раздражало водителей. Кроме того, к этому добавлялись задержки при смене ступеней.

Инженеры крупных автоконцернов работают над решением проблемы. Так появились преселективные роботы, наиболее востребованным из которых является разработка концерна Volkswagen — модель DSG, которая представляет собой систему из 2 коробок с соответствующим количеством сцеплений. 1 коробка нужна для четных передач, 2 — для нечетных. Переключение осуществляется точно и быстро, а водитель не испытывает дискомфорта.

Какой вариант выбрать

Ответ на вопрос, какая коробка передач лучше, просто не может быть однозначным. Здесь все зависит от того, в каких условиях ездит автомобиль и какие критерии для владельца являются основными.

Например, для большого города, в котором регулярно случаются масштабные транспортные пробки, лучше выбирать автоматическую КПП. Она обеспечит высокий уровень комфорта при вождении, плавное переключение между передачами, к тому же обладает надежностью.

Ресурс АКПП в среднем составляет 150-200 тыс. км. Однако у этого варианта есть недостаток — большой расход топлива.

Бензин расходуется более экономно при условии использования вариатора. Но его редко рассматривают в качестве практичного решения, поскольку к преимуществам относятся только плавный набор скорости и упомянутая экономия топлива. В то же время изнашивается быстрее, его ресурс — до 150 тыс. км. Кроме того, автомобили с вариатором достаточно капризны, поэтому в ремонте и обслуживании обходятся дороже.

Роботизированная трансмиссия хороша лишь невысокой стоимостью и небольшим расходом топлива. Однако при езде в мегаполисе с постоянными пробками это решение себя не оправдывает. В будущем, как считают ученые, когда производителям удастся ликвидировать большинство связанных недостатков, роботы могут вытеснить с рынка автоматические коробки.

Что лучше автомат или робот

Основным фактором, влияющим на покупку автомобиля, является КП. Многим новичкам, только прошедшим курсы вождения очень трудно справиться с коробкой передач и своевременным переключением. Но и в случае выбора автомобиля с самопереключающейся коробкой появляются проблемы, к примеру, чем робот отличается от автомата и вариатора. С этим мы и разберемся.

Сначала нужно упомянуть, что роботы и вариаторы сравнительно недавно находятся на рынке, чтобы много рассказать об их недостатках и удобствах. Однако, некоторые сведения автомобилистов об отлитии робота от автомата и вариатора все же имеются. Так что лучше автомат или робот.

Роботизированная коробка передач

Чтобы визуально представить, что из себя представляет роботизированная коробка передач – посмотрите на водителя, который едет рядом с вами и управляет автомобилем.

Именно после таких мыслей производителей и появились роботизированные системы. Достаточно часто роботов ставили, когда на разработку гидромеханики для автомата не оставалось времени и денег. Они были компромиссным вариантом, позволяя подобрать подходящую механику и навести на нее исполнительные механизмы.

Достоинства роботизированной КП

Основное отличие робота от автомата – экономия топливных материалов в городских условиях. Классические автоматы в режиме остановки продолжали держать двигатель в активном состоянии и кушать жидкость в гидравлическом трансформаторе, в то время, как на роботе предусмотрено обычное сцепление.

Но самое активное использование роботов наблюдается в гоночных и спортивных моделях автомобилей за счет того, что они приспособлены на стабильную и надежную работу на очень высоких частотах вращения, на что неспособна АКП.

Недостатки роботизированной КП

Со стремлением к максимальной экономии топливных ресурсов появился и ворох проблем. Основной проблемой является сложная конструкция гидравлики, из-за чего роботы – далеко не самые надежные механизмы.

Работа плохо продуманных роботов сопутствует «паузами» во время переключения передач. В плохо продуманных и старых роботизированных КП переключение может сопровождаться толчками.

Отличие работы робота от вариатора

Вариатор работает полностью наоборот. Все недостатки роботизированной системы являются преимуществами вариатора. Высокая скорость работы, плавное переключение – бесспорные козыри вариатора. Хорошо продуманный вариатор имеет более высокую динамику разгона и продлевает работу двигателя, заставляя его работать в щадящем режиме. Это также влияет и на уменьшение шума в салоне.

Основным недостатком КП является высокая стоимость трансмиссии и дорогое обслуживание.

Примечание: вариатор очень не любит перегрузок и если автомобиль будет буксовать и перевозить большие грузы, он очень быстро износится.

Отличие робота от автомата

Очень часто спрашивают: «Робот или автомат, что лучше?» и ответ тут весьма очевиден. Роботизированная система очень сильно выигрывает в расходе топлива и в низкой цене эксплуатации.

Автомат остается по прежнему золотой серединой между роботом и вариатором. Он обладает плавным переключением и высокой точностью, однако при простое авто, особенно это заметно при езде в городе, где светофоры и пробки заставляют активно кушать топливо.

В отличие роботизированной коробки передач от автоматической можно выделить то, что автоматы очень активно развиваются и имеют несколько режимов, чем не могут похвастаться роботы из-за своей относительной новизны. Любителям спокойной езды больше подойдет режим «комфорт», любителям полихачить лучше приобрести «спорт-автомат»

Если вы задавались вопросом: «Вариатор, робот или автомат, в чем разница?», надеемся, получили ответ на вопрос. В заключение хочется сказать, что самым дорогим, но самым лучшим вариантом КП является вариатор. Это идеальный во всех отношениях элемент автомобиля, который оставит только положительные ощущения от управления. Автомат – золотая середина комфорта и стоимости обслуживания, но рассчитан больше для загородной езды и езды на дальние расстояния, где нет нужны через каждые несколько сотен метров делать остановки.

Самым экономичным вариантом является робот. Отметим, что ремонт роботизированных коробок передач очень доступен, он подходит для тех, кто хочет сэкономить деньги, не заморачиваться с переключением передач. Единственный минус – не плавное КП.

МКПП, АКПП, вариатор или робот. Что выбрать? Что лучше

Для тех, кто планирует приобретать автомобиль, стоит нелегкая задача. Огромный выбор марок и моделей в разных ценовых категориях сбивают с толку. Особенно, если будущий автовладелец не разбирается в технике. Выбор авто зависит от бюджета и пристрастий. Но основным критерием выбора чаще всего становится вид коробки. Сегодня выпускаются автомобили с различными видами коробок на борту. Каждая из них имеет свои плюсы и минусы, особенности эксплуатации, стоимость обслуживания. Что же выбрать? Об этом наша статья.

Виды коробок переключения передач

Для начала уточним — выбирать автомобиль только по виду коробки передач не нужно. Как минимум, потому что у каждого водителя свои предпочтения и свое мнение. Также отметим, что каждый производитель за свою историю выпуска автомобилей имел “промахи”, выпуская коробку переключения передач с погрешностями и недоработками. Речь не идет о китайских автомобилях. Такие марки автомобилей, как Тойота, Митсубиши, Фольксваген были замечены с явными недоработками.

Поэтому выбор коробки должен быть основан на рациональности. Необходимо заранее собрать необходимую информацию о конкретной модели и типе коробки. Например, какие наиболее частые поломки именно этой коробки, есть ли проблемы прямо с завода, какие могут быть дефекты и есть ли слабые места. Такой детальный сбор информации поможет выбрать наиболее оптимальный вариант для себя на основе опыте вождения и других субъективных мыслей.

Также не стоит забывать, что в настоящее время, когда между автоконцернами происходит серьезная конкуренция, каждый пытается перетянуть одеяло на себя. Так, например, концерн VAG, который выпускает автомобили марок Ауди, Фольксваген и Шкода, начали устанавливать свой вид коробки под названием DSG. По факту же, ДСГ — это обычный робот с двумя сцеплениями. Но новое название выделяет производителя и вводит покупателя в замешательство. Однако такая коробка имеет свои определенные преимущества и особенности. Она состоит из двух узлов. Один из них отвечает за 1,3 и 5 передач, а второй за 2, 4 и 6. Управление полностью автоматическое, его добавляет качественная электрика и электроника. Поэтому водителю ничего делать не нужно. В тот момент, когда коробка переходит на 2 передачу, следующий ее шаг — автоматический переход на 3. Она находится в режиме ожидания и самостоятельно переключает передачу со 2 на 3. И делает это за миллисекунды. Водитель даже не замечает этого. Разгон при этом максимально плавный и приятный. Нет толчков, рывков. Этот вид коробки — идеальный для тех, кто любит маневренную, скоростную езду.

Есть и еще один вид коробок под названием Powershift. Их устанавливают в автомобиле марок Ford. КП Powershift по принципу работы очень похожа на DSG. Отличие лишь в программной части и настройках. Схожесть двух видов коробок передач заключается не только в принципе работы, но и компонентов. Их количество и виды, практически, одинаковы, но выпускаются различными производителями. 

В сухом же остатки все существующие на данный момент коробки переключения передач можно разделить на 4 вида:

• МКПП — механическая коробка переключения передач;
• АКПП — автоматическая коробка передач;
• Роботизированная коробка передач;
• Вариаторная коробка или просто вариатор, CVT.

Каждый вид имеет особенности и своих поклонников. Кто-то утверждает, что АКПП — единственно возможный наилучший вариант. Кому-то по душе вариатор. О каждом из видом КП поговорим далее.

Механика (МКПП)

Во всем мире львиная доля продаж автомобилей приходится именно на механику. В некоторых странах большинство авто выпускается только на механике. В странах СНГ, где представлен широкий ряд машин с разными видами КП, часть автолюбителей склоняются именно к МКПП.

Наверняка это связано с тем, что данный вид коробки является самым дешевым. У каждого автомобилиста первая авто была на МКПП, на нем сдавали на права. Поэтому многие убеждены, что механика вечна, она неубиваема и дешевая в обслуживании. Отчасти, это правда. Но только отчасти.

А все дело в том, что существует огромный ряд механических коробок передач, у которых недостатков больше, чем даже в самых ненадежных автоматах. Поэтому при выборе МКПП нужно ориентироваться на производителя, его репутацию. Но даже при этом всегда есть вероятность купить автомобиль с ненадежной МКП.

Плюсы и минусы механики

Для объективного сравнения всех существующих видом КП, необходимо сравнить плюсы и минусы каждой.

К преимуществам механики относится:

• Ресурс механики гораздо выше, чем у других видов коробок. Поэтому при желании купить подержанный автомобиль возрастом от 5 лет, лучше выбирать именно на механике;
• Ремонт и обслуживание МКПП обходится действительно недорого;
• Если в дороге произойдет поломка коробки, автомобиль будет продолжать ехать. Да, это будет сопровождаться стуками и скрежетом, но даже при таких обстоятельствах можно спокойно доехать до СТО самостоятельно без вызова эвакуатора;
• Как правило, обслуживание МКП заключается только в своевременной замене масла. При соблюдении этого простейшего требования, коробка может прослужить до 20 лет без существенного ремонта. Замена масла должна производиться не реже 60 000 км пробега.

Минусы заключаются только в ограничении комфорта вождения. Водитель вынужден постоянно держать руку на кулисе переключения передачи, контролировать педаль сцепления. Особенно это сложно будет даваться новичкам, а также в условиях постоянного трафика и множества светофоров. При неправильном переключении и несоблюдении правил эксплуатации механики можно сжечь сцепление, обрести проблемы с мотором и самой коробкой. В этом плане механика намного уступает автомату.

Итог: механику можно назвать надежной при грамотном выборе модели коробки, но уровень комфорта вождения намного ниже по сравнению с другими коробками.

Автоматическая коробка передач

Именно с автоматом сравнивают механику при выборе коробки передач. Однозначно сказать сложно: нужно сравнить плюсы и минусы обеих коробок, выбрав оптимальный вариант для себя.

Классическая модель автоматической коробки передач работает на основе гидротрансформатора. Он считается главной деталью в узле. С его помощью происходит переключение планетарных передач, а также замещает сцепление, благодаря чему переключение передачи происходит автоматически. Водителю не нужно постоянно контролировать переключение скорости, как этого требует МКПП.

Автомат достаточно сложный узел с технической точки зрения. Большую роль в его работе играет автоматика, которая контролирует большинство процессов. Однако многие современные АКПП не уступают в ресурсе МКПП, а также требуют минимального технического обслуживания. К тому же, коробка-автомат имеет ряд существенных преимуществ, которые становятся перевесом при выборе вида КП.

К плюсам относится:

• Ресурс коробки. То, что коробка способна проехать не более 100 000 км пробега и сломаться — миф. Современные коробки-автомат при условии правильного обслуживания способны проехать более 500 000 км. Одно “но”: нужно уделить внимание качеству расходников и масла. Это важно. О других мифах относительно АКПП можно почитать здесь;
• Комфорт вождения. Очевидное преимущество автомата над механикой. Передача переключается автоматически, водителю не нужно участвовать в процессе. Не нужно трогать сцепление (педаль конструктивно отсутствует), беспокоиться о скорости, дозировать бензин во избежание того, что авто заглохнет. Все это доставляет удовольствие вождения;
• Ремонтопригодность. В АКПП можно отремонтировать каждый компонент. В крайнем случае, заменить его на новый или подержанный ради экономии;
• Потребление топлива. Есть модели автомобилей с автоматом на борту, которые потребляют не более 4-6 литров на сотню. Это очень хороший показатель в наших реалиях относительно стоимости бензина.

Из минусов можно выделить лишь стоимость ремонта. Ремонт АКПП обойдется дороже, чем ремонт механики, но дешевле, чем ремонт вариатора или робота. Также ремонт требует профессионализма. Иначе проблемы с коробкой и дорогостоящий повторный ремонт неизбежен.

Вариаторная коробка (CVT)

Многие, кто впервые сталкивается с проблемой выбора вида коробки передач, не знают, что такое вариатор. CVT — это бесступенчатая коробка передач. Является самым удобным с точки зрения управляемости узлом. Подробно о вариаторе мы уже писали в этой статье.

Если кратко, то работает вариатор с помощью приводного ремня, передвигающимся по двум разнонаправленным конусам. Такая конструкция полностью исключила необходимость поднимать передачи вручную. Их тут даже нет. Вариаторная коробка считывает и оценивает электроникой многие факторы и принимает зону оптимального положения ремня самостоятельно. В результате крутящий момент передается на колеса транспортного средства.

На сегодняшний день лишь небольшая часть автомобилей выпускается с вариатором. Но по прогнозам экспертов, в будущем вариаторная коробка получит огромный успех за счет своих преимуществ:

• Очень плавный набор скорости, отличная динамика и хороший разгон. Водитель ощущает максимальный комфорт управления. Автомобиль начинает движение без рывков и ощутимых толчков, что типично для механики и классической АКПП. Время набора скорости напрямую зависит от мощности двигателя. На спортивных моделях вариатор может демонстрировать невероятную динамику;
• Очень малый расход бензина. Вариаторная коробка станет идеальным вариантом для тех, кто хочет экономить на топливе;
• Простая эксплуатация. Даже новичку будет понятно управления авто с вариатором на борту. Те, кто всю жизнь откатали на механике, запросто освоят CVT. Работает коробка-вариатор понятно и просто.

Но стоит указать и минусы коробки вариатора. Они есть и достаточно существенны:

• Срок службы вариатора очень уступает АКПП и, уж тем более, механике. Он составляет, в среднем, не более 150 тысяч км пробега. Коробка очень чувствительна к нагрузкам. Она не предназначена для спортивной езды, дрифтования. Это “городской” вариант. В обратном случае ремень рвется и ехать дальше уже невозможно. Приобретать б/у автомобиль с пробегом свыше 100 тыс км не следует — ремонт вариатора неизбежен;
• Ремонт вариатора — очень дорогое удовольствие. Чаще всего рвется ремень, который не подлежит ремонту. Его нужно менять. А он дорогой. Кроме того, в Киеве очень мало СТО, которые занимаются профессиональным ремонтом. В столице достаточно сложно найти специалиста, который занимается ремонтом данного типа коробок. Поэтому редко, кто сможет гарантировать высокое качество услуг. В отличие от нас.

Роботизированная коробка передач

Робот или автомат? Этот вопрос актуален для автомобилистов, которые выбирают между двумя вариантами КП. Роботизированная коробка считается “свежим дыханием” в области производства и выпуска коробок переключения передач. Так как она является оптимальным сочетанием автомата и МКПП и взяла себе все преимущества обеих модификаций.

По факту, робот — это МКПП, дополненная электронным мозгом. Если выбирать между автоматом или роботом, то эксперты твердо укажут на второй, так как он имеет широкие возможности различных настроек. Именно поэтому очень многие крупные автоконцерны выпускают новые модели авто с роботизированной коробкой на борту.

Преимущества:

• Самый экономичный расход топлива по сравнению со всеми видами коробок. Это не громкие рекламные лозунги, а факт. Робот показывает экономию в расходе бензина на 10-15% меньше, чем механика. Это действительно очень хорошие показатели;
• Отличная динамика. РКПП очень отзывчива и сразу реагирует на “тапку в пол”. Быстрый разгон и плавная динамика — идеальное сочетание для автовладельца;
• Очень лояльное отношение к двигателю. Даже если есть намеренное желание навредить мотору, сделать это будет ну очень проблематично. Тонкие настройки робота помогают бережно относиться к движку, сохраняя его целым и невредимым;
• Дешевая конструкция. Производство робота обходится быстрее и дешевле, чем другие виды КП. При этом РКПП является самой экологичной модификацией.

И все бы хорошо, если бы не острый вопрос со стоимостью обслуживания и надежностью коробки. Здесь огромный пробел. Роботизированная коробка очень дорога в обслуживании за счет очень высоких электронных настроек, над которыми работают программисты. Если образуется какой-то сбой в электронике, исправить проблему будет очень сложно. И снова из-за ограниченных возможностей мастеров, привыкших к механике и АКПП. Робот считается наименее надежным по сравнению даже с вариатором.

Так какую коробку переключения передач выбрать?

Однозначно выдвинуть кандидата на получение премии “лучшая коробка” мы не можем. Потому что у каждого автолюбителя есть свои критерии выбора. Если важна практичность и надежность, длительный срок эксплуатации, то механике нет равных. Если же вопрос в комфорте — выбирайте автоматическую коробку передач на основе гидротрансформатора. На сегодняшний день вариаторы плавно входят в строй, становясь серьезными конкурентами механике и автомату. Они дарят невероятную динамику, плавность и удовольствие от езды. Но и по сей день производители не могут увеличить срок эксплуатации коробки. Роботизированная коробка передач обеспечивает максимальный комфорт езды, она действительно умная и адаптированная к любым условиям. Но при этом остается самой ненадежной.

В статье мы привели плюсы и минусы каждого варианта. Оцените их и сделайте свой выбор, наиболее подходящий вам.

Чем отличается роботизированная коробка передач от автомата

27.04.2021

Реклама наших партнеров

При выборе автомобиля важно обращать внимание не только на двигатель (бензин, дизель, гибрид и т.п.), но и на трансмиссию. Дело в том, что коробка передач считается вторым по важности агрегатом после ДВС.

С учетом того, что сегодня автоматические коробки передач пользуются большим спросом, автопроизводители предлагают большой выбор КПП данного типа, начиная с «классического» гидротрансформаторного автомата или вариатора и заканчивая роботизированными трансмиссиями.

Далее мы рассмотрим, в чем отличие роботизированной коробки передач от автоматической, а также какие сильные и слабые стороны имеют указанные типы коробок передач.

В чем отличие роботизированной коробки передач от автоматической КПП

Прежде всего, возможность выбрать тот или иной автомат порождает споры среди автолюбителей, так как вполне логичным является вопрос, какая коробка лучше.   Важно понимать, что от типа КПП напрямую будет зависеть удобство эксплуатации ТС, динамика разгона, топливная экономичность.

Также для многих немаловажным фактором является возможность активно использовать автомобиль в тех или иных условиях, общая надежность машины, затраты на обслуживание и срок службы трансмиссии. Теперь давайте рассмотрим АКПП и РКПП более подробно.

Гидромеханическая автоматическая коробка передач (АКПП)

Начнем с того, что появился данный тип трансмиссии около 100 лет назад, то есть немногим позже, чем традиционная МКПП. Конструкция проверена временем и хорошо изучена.  В основе такой коробки лежат два агрегата: планетарный редуктор и гидротрансформатор.

Благодаря ГДТ, который фактически является сцеплением коробки автомат, удается добиться плавной передачи крутящего момента от ДВС на входной вал коробки. В результате переключения передач происходят без ударов и рывков.

Планетарный редуктор, фактически, является так называемой планетарной передачей. Если просто, в конструкции КПП имеются наборы шестерней, которые после зацепления друг с другом образуют ступени.

Также в коробках передач данного типа в большом объеме используется трансмиссионная жидкость ATF, которая является не просто смазкой (по аналогии с трансмиссионным маслом механических КПП), а рабочей жидкостью. Дело в том, что в гидротрансформаторе, который является преобразователем крутящего момента, именно через жидкость передается указанный крутящий момент.

Еще в конструкции присутствует гидроблок (гидроплита АКПП). Указанная плита представляет собой блок управления (мозг) АКПП, так как жидкость АТФ по отдельным каналам в указанной плите подается под давлением. ЭБУ АКПП управляет работой специальных клапанов (соленоидов), которые также установлены в гидроблоке.

Благодаря слаженной работе указанных устройств происходит своевременное и мягкое включение передач, причем полностью в автоматическом режиме, то есть без участия водителя. Также существуют АКПП Типтроник, где реализована дополнительная функция ручного переключения передач.  

Роботизированная коробка передач (РКПП)

Сразу отметим, что роботизированная коробка передач является механической коробкой с автоматическим управлением. При этом попытки «автоматизировать» коробку-механику также предпринимались достаточно давно, однако на начальном этапе инженеры столкнулись с целым рядом проблем.

Основной задачей стала необходимость создания высокоточных и быстродействующих исполнительных сервомеханизмов, которые способны обеспечить нужное усилие для выбора, включения/выключения передач, а также для обеспечения нормальной работы сцепления в автоматическом режиме.

При этом нужно учитывать, что в случае с механикой такие усилия должны быть намного больше, чем в АКПП. Также следует отметить и то, что особые требования выдвигаются и к электронному блоку управления, который работает по особым алгоритмам. В результате успешно действующая роботизированная автоматическая трансмиссия появилась сравнительно недавно и стала массовой намного позже по сравнению с «классическим» гидромеханическим автоматом.

Что касается устройства, роботизированная коробка представляет собой МКПП, где за выбор и включение передач отвечают актуаторы (исполнительные механизмы), также имеется отдельный привод сцепления. Актуаторами являются шаговые электродвигатели с редуктором и исполнительным механизмом. Также могут быть использованы гидравлические актуаторы (гидропривод). Работой данных элементов управляет ЭБУ коробкой вместо водителя.

Блок управления посылает сигнал на сервопривод, который выжимает сцепление, включает нужную передачу и т.д. Также контроллер учитывает скорость движения ТС, обороты ДВС, нагрузку на двигатель/положение дроссельной заслонки и ряд других параметров.

Еще роботизированные коробки имеют ручной режим, который активируется путем использования селектора коробки передач или подрулевых лепестков. Данная функция позволяет водителю понижать и повышать передачи самостоятельно.

Коробка робот или автомат: что лучше

Как видно, роботизированная коробка сильно отличается от гидромеханического автомата. Более того, во время эксплуатации ТС с тем или иным видом КПП нужно учитывать определенные особенности и нюансы.

• Что касается «классических» автоматов, такая трансмиссия отличается надежностью и большим сроком службы, но только при условии правильной эксплуатации.

Коробка АКПП нуждается в прогревах перед поездками, регулярной замене масла и фильтра АКПП каждые 50-60 тыс. км. При этом можно использовать только высококачественные жидкости ATF, рекомендуемые производителем автомобиля. Еще коробка автомат с гидротрансформатором не рассчитана на высокие нагрузки и агрессивный стиль езды, предельно чувствительна к перегревам трансмиссионного масла, нагреву жидкости во время длительных пробуксовок (в снегу, на льду или в грязи).

Автомобили с данной трансмиссией не рекомендуется буксировать без вывешивания ведущих колес, также не следует активно использовать машину с автоматом для перевозки тяжелых грузов, прицепа или буксировки других авто.

Также следует отметить, что минусом АКПП является повышенный расход топлива (на 10-15%) по сравнению с аналогами, а также снижение разгонной динамики из-за потерь в ГДТ. Также в случае ремонта АКПП следует быть готовым к серьезным расходам.

• Роботизированная трансмиссия конструктивно проще и дешевле АКПП. Такая коробка более экономична, не боится нагрузок, ее не нужно отдельно прогревать, в агрегат заливается меньше масла, данную трансмиссию дешевле обслуживать, автомобиль с роботом лучше разгоняется.

Однако на деле есть и существенные минусы. Прежде всего, все РКПП делятся на два типа: однодисковый робот (с одним сцеплением) и преселективная КПП (с двумя сцеплениями).

Так вот, в первом случае нельзя говорить о высокой надежности и комфорте при езде. Роботизированная коробка с одним сцеплением ставится на бюджетные авто и некоторые модели среднего класса. При этом такой автомат отличается тем, что во время переключения передач водитель ощущает рывки, толчки, коробка может затягивать переключения передач и т.д.

Сцепление и сервомеханизмы однодисковых роботов также имеют сравнительно небольшой срок службы (около 80-100 тыс. км.), ремонтопригодность низкая, то есть нужно полностью менять данные устройства. Обратите внимание, стоимость актуаторов довольно высокая (в отдельных случаях сопоставима со стоимостью ремонта гидромеханической АКПП).

Что касается преселективных роботов (типа DSG или Powershift), в этом случае данные АКПП максимально приближены к классическим автоматам и вариаторам в плане комфорта. Подобные трансмиссии наиболее удачно сочетают в себе положительные качества механики и классического автомата (плавность и высокая скорость переключения передач, динамика, топливная экономичность, возможность «нагружать» трансмиссию, снижение расходов на обслуживание).

При этом преселективные РКПП намного дороже и сложнее своих однодисковых аналогов. Также ресурс таких коробок все равно меньше, чем в случае с традиционными гидромеханическими автоматами. В отдельных случаях может потребоваться замена дорогостоящих актуаторов, мехатроника (гидроблока), пакетов сцеплений и других элементов уже к 150 тыс. км. пробега.

Подведем итоги

С учетом вышесказанного становится понятно, в чем заключаются отличия роботизированной коробки передач от автоматической, а также какие плюсы и минусы имеет коробка робот по сравнению с АКПП.

На практике автомат является более надежным, что зачастую сводит на нет многие преимущества робота, который оказывается дорогим в ремонте. По этой причине, особенно на вторичном рынке б/у авто, многие останавливают свой выбор на классическом автомате.

Однако если машина приобретается новой, и потенциальный владелец не планирует проездить на таком автомобиле более 150 тыс. км, тогда современный преселективный робот с расширенной гарантией производителя вполне может оказаться оптимальным решением.

Если же на первом плане надежность и ресурс, водитель практикует спокойный стиль езды, машина не приобретается для эксплуатации в тяжелых условиях, тогда необходимо смотреть исключительно в сторону АКПП.

Источник: krutimotor.ru

Реклама наших партнеров

«Автомат» или «робот»? (Часть 1)Преимущества и недостатки автоматических и роботизированных КП

Напомним, что на сегодняшний день в автомобилях и внедорожных машинах применяются коробки передач (КП) трех основных типов – механические, автоматические и роботизированные. Известны еще бесступенчатые коробки передач (вариаторы), но их применение весьма ограничено, а мы сегодня поговорим о преимуществах и недостатках автоматических и роботизированных КП.

Автоматическая коробка передач

Классическая автоматическая коробка передач (АКП) состоит из гидродинамического трансформатора (ГДТ), механической части, в которую входят фрикционные муфты, тормоза и планетарные механизмы, и электронной системы управления, которая переключает передачи без участия водителя. Напомним, что гидротрансформатор состоит из насосного колеса, соединенного с коленчатым валом двигателя, турбинного колеса, соединенного с входным валом механической части коробки передач, и реактора, лопасти которого направляют рабочую жидкость с насосного колеса на турбинное. Форма лопастей реактора подбирается в зависимости от того, какой нужен коэффициент трансформации (увеличения крутящего момента).

Достоинства. Одно из основных преимуществ АКП – это отсутствие разрыва потока мощности при переключении передач. Благодаря этому передачи переключаются очень плавно, поэтому существенно снижаются нагрузки на узлы трансмиссии, т. е. сокращается их износ. Повышается и проходимость машины – при прохождении сложного участка бездорожья на автомобиле с механической КП (МКП) или роботизированной КП заранее выбирается передача, и переключаться на другую в движении не рекомендуется – передача мощности на колеса прервется, а значит, автомобиль может застрять. В такой ситуации автомобиль порой долгое время идет на пониженной передаче, что вызывает перерасход топлива. На автомобиле с АКП на таком же бездорожье передачи переключаются по мере необходимости, так как поток мощности на колеса при этом не прерывается.

В гидротрансформаторе крутящий момент, который подводится от двигателя, может увеличиваться пропорционально разнице между частотой вращения насосного колеса и частотой вращения турбинного, причем плавно и бесступенчато, без механических ударов, поскольку передача крутящего момента происходит через жидкость. Детали самого ГДТ в процессе работы практически не изнашиваются.

Наибольшее увеличение крутящего момента имеет место при неподвижном турбинном колесе, т. е. в момент начала движения машины. Наличие планетарных передач в конструкции обеспечивает большое количество ступеней и больший диапазон передаточных отношений по сравнению с механической КП. Один пакет планетарных шестерен, например, в АКП Allison теоретически может обеспечить до семи передаточных отношений. В конструкцию АКП может входить три пакета планетарных передач (а в АКП серии OffRoad даже четыре!).

Эти особенности обусловливают одно из важных преимуществ машин с АКП: возможность плавно начинать движение на крутом подъеме или с большой нагрузкой на слабонесущем грунте (пример – начало движения груженого самосвала из-под экскаватора в глиняном или песчаном карьере, вечная проблема карьерного транспорта). Кроме того, благодаря улучшенной динамической характеристике можно использовать двигатель меньшей мощности, а это означает экономию на стоимости машины и расходе топлива.

При переключении переднего/ заднего хода водителю не надо полностью останавливать автомобиль (но, конечно, только на небольшой скорости, иначе быстрый рост давления выведет из строя гидравлическую систему), он заблаговременно включает клавишу, и автомобиль останавливается и меняет направление движения автоматически. Это особенно удобно при сложном маневрировании, например, при подъезде к экскаватору. Благодаря такой способности возрастает производительность пары экскаватор–самосвал: цикл погрузки идет быстрее, по некоторым оценкам, на 10…15%.

Еще одно преимущество планетарных механизмов в том, что в них не создается моментов, изгибающих валы, поэтому размеры подшипников валов меньше. В сочетании с небольшими размерами самих планетарных механизмов вся конструкция механической части АКП получается очень компактной.

Автоматической КП благодаря наличию ГДТ не требуются сцепление и связанные с ним узлы – пневмогидроусилитель и др., а следовательно, АКП избавлена от пробуксовывания, подгорания сцепления при начале движения и переключении передач и прочих неприятностей.

Не так просто научиться управлять, например, 16-ступенчатой механической КП, а при неумелом и неправильном включении передач сцепление «сгорает» быстро, и это хорошо известно руководителям автотранспортных компаний. Зато автомобили с АКП «предъявляют» менее жесткие требования к квалификации водителя (расхожая фраза: «АКП исправляет ошибки водителя»), и это решает проблему кадров.

В электронной системе управления АКП небольшое число датчиков – частоты вращения насосного, турбинного колес и выходного вала КП, давления масла, положения селектора и несколько электромагнитных клапанов. Чем меньше датчиков, тем меньше вероятность их поломки, но даже при полном выходе из строя электронной системы управления есть возможность продолжить движение хотя бы на одной передаче.

Недостатки. Некоторые специалисты считают, что АКП сложнее и дороже в обслуживании и ремонте, чем механические или роботизированные КП. Недостаток автоматических КП – изначально обусловленное конструкцией «проскальзывание» насосного и турбинного колес в ГДТ, что приводит к снижению к.п.д. и увеличению расхода топлива. В АКП грузовых автомобилей этот недостаток устранен за счет введения в конструкцию ГДТ блокировочной муфты, которая на передачах выше второй жестко соединяет насосное и турбинное колеса, исключая пробуксовывание и повышая к.п.д.

Для эксплуатации АКП требуется большее количество высококачественного масла по сравнению с роботизированными КП, и это масло необходимо охлаждать, т. е. на машине требуется разместить и радиатор охлаждения масла, который тоже увеличивает массу машины и занимает место и который надо защитить от неблагоприятных воздействий и механических повреждений. Масло необходимо периодически заменять, а это увеличивает эксплуатационные затраты. Следует отметить и затруднения в работе ГДТ при низких температурах окружающей среды из-за загустения масла, хотя современные синтетические масла избавлены от этого недостатка.

Для передачи больших крутящих моментов нужны фрикционы и планетарные механизмы больших размеров, что не позволяет создавать компактные АКП для тяжелых машин.

Порой отпугивает потребителей и высокая стоимость АКП по сравнению с «механикой» и роботизированными КП, но, например, себестоимость АКП Allison при массовом выпуске агрегатов (до кризиса – около 250 тыс. в год) снижается (по некоторым сведениям, $10 000) и приближается к себестоимости роботизированных КП. Средняя продолжительность службы АКП Allison равна сроку службы двигателя, т. е. затраченные на нее средства окупаются.

АМТ

Обычные механические КП с автоматической системой переключения передач в технической литературе называют и автоматическими (automatic), и роботизированными (robotic), и полуавтоматическими (semi-automatic), но больше распространено название «автоматизированные» от англ. Automated Manual Transmission. Аббревиатура АМТ от этого англоязычного названия широко употребляется в технической литературе. Так мы и будем обозначать роботизированные КП, чтобы не вводить новых, незнакомых читателю аббревиатур.

Вот примеры современных КП этого типа: AS-Tronic от ZF (грузовики), I-Shift от Volvo (грузовики и автобусы), AutoShift от Eaton (тяжелые грузовики), AGS от Detroit Diesel, Zeroshift от Zeroshift, Ltd.

По замыслу, АМТ должна была воплотить все преимущества механических и автоматических КП, исключив недостатки, присущие последним. Впрочем, по мнению некоторых специалистов, получилось наоборот – «роботы» вобрали в себя недостатки механических КП и даже усугубили их. Так ли это? Попробуем разобраться.

Достоинства. Преимуществом АМТ по сравнению с автоматическими КП является более высокий к.п.д. благодаря отсутствию гидротрансформатора. По некоторым данным, автомобили с АМТ экономичнее (по топливу) модификаций с АКП на 10% и более. Однако производители АКП оспаривают эти данные и приводят противоположные результаты. В дальнейшем наш журнал планирует опубликовать результаты различных сравнительных испытаний, в которых будет оцениваться экономичность транспортных средств с КП разного типа.

В конструкции некоторых роботизированных КП не используются синхронизаторы, но переключение происходит быстро и плавно за счет качественного программного управления. Благодаря этому АМТ получается компактной даже для передачи высоких крутящих моментов. Для заправки такого агрегата требуется гораздо меньше масла, что удешевляет эксплуатацию. Масса и цена АМТ существенно ниже, чем «автомата» (на это утверждение производители АКП возражают, что к массе самой АМТ следует прибавить сцепление с картером и маховик, которые не нужны при использовании АКП).

На основе одной конструкции создают роботизированные и обычные механические варианты КП, что позволяет унифицировать агрегатную базу и сократить затраты на эксплуатацию.

Недостатки. В АМТ есть сцепление со всеми присущими ему недостатками (подгорание, пробуксовка, обслуживание, замена), хотя по сравнению с механической КП роботизированная имеет явное преимущество: ресурс сцепления в основном зависит от манеры вождения водителя, а в АМТ автоматика не позволяет перегружать сцепление и исправляет ошибки человека.

Наличие сцепления обусловливает и следующий серьезнейший недостаток АМТ: разрыв потока мощности при переключении передач. В момент выключения сцепления обороты двигателя падают, грузовик идет накатом, и скорость его несколько замедляется. Дело в том, что, для того чтобы избежать рывков и повышенного износа сцепления, «робот» выключает сцепление на сравнительно «долгий» период. После включения более высокой передачи обороты двигателя надо увеличить до рабочего уровня (это выполняет электронное управление) и вновь разогнать тяжелый грузовик. Такие замедления-разгоны увеличивают расход топлива, а провалы при разгоне создают дискомфорт.

Также и при начале движения тяжело груженного грузовика, особенно на подъеме, пробуксовка и повышенный износ сцепления неизбежны, как и рывки, т. е. пиковые нагрузки в трансмиссии, что тоже ускоряет износ узлов двигателя и трансмиссии.

Еще один недостаток АМТ – при выключении сцепления на подъеме автомобиль будет скатываться назад. Чтобы предотвратить это, в систему управления вводят дополнительную функцию автоматического включения тормозов (система управления усложняется, чего не требуется для АКП).

АМТ, чтобы заменить человека и правильно выбрать алгоритм при включении-выключении сцепления, требуется довольно сложная система управления, в составе которой должно быть множество датчиков: порядка 99, обеспечивающих электронику необходимыми для управления параметрами. Чем сложнее система, тем ниже ее надежность, и выход из строя датчика, а в тяжелых условиях работы спецтехники это вполне возможно, приводит к сбоям в работе АМТ – переходу на аварийный, неэкономичный и нерабочий режим, выходу из строя системы переключения передач.

АМТ переключаются не так плавно, как автоматические КП, из-за чего быстрее изнашиваются компоненты трансмиссии.

В конструкции АМТ не используют планетарные механизмы (механический привод переключения передач сложно совместить с управлением планетарными передачами, такая конструкция получится существенно дороже).

Позже мы рассмотрим, какие технические решения предлагаются для исправления недостатков АМТ, и другие важные вопросы.

Вячеслав Топунов, инженер Volvo Trucks (комментарий к таблице):

«Я попробовал провести подобные сравнения масс для автомобиля Volvo. Начнем с того, что роботизированная КП I-shift эксплуатируется как обычная механическая, и охладитель обычно ставится только при тяжелых условиях эксплуатации – это большая масса автопоезда, эксплуатация в горах, длительное движение в сложных дорожных условиях (грязь, снег ). При эксплуатации на обычных дорогах устанавливать охладитель не требуется.

Для сравнения я взял тягач Volvo FH 6х4 с двигателем D13A мощностью 480 л.с. и крутящим моментом 2400 Н.м. На более мощные двигатели у Volvo пока не создан вариант автоматической КП. Рассчитал массу грузовика и затраты на замену масла при оснащении грузовика автоматической КП Volvo РТ2606 и роботизированной I-shift. I-shift оснастил охладителем TC-MAOh3. Рассчитал сервисные интервалы для тягача, перевозящего строительный трал с полной массой автопоезда 60 т преимущественно по грунтовым дорогам. Вот что получилось. Тягач с автоматической «коробкой» тяжелее на 110 кг (учтена полная заправка эксплуатационных жидкостей).

Межсервисные интервалы для КП: I-shift – замена масла каждые 200 тыс. км или раз в 2 года, сервис списывает на каждую замену 19 л масла. Автоматическая «коробка» РТ2606: первое обслуживание – замена фильтра после обкатки в 10 тыс. км и доливка масла, последующая замена – каждые 90 тыс. км или раз в год; сервис выделяет на замену 35 л. Конечно, используются различные сорта масла, но я думаю, что цифры показательные.

Справедливости ради надо отметить, что при сравнении машин в движении все водители отмечают плавность хода машины с автоматической КП, специалисты по сервису любят «автомат» за удобство обслуживания: по сравнению с очень компактной I-shift в «автомате» все агрегаты более доступны».

какую выбрать и в чем разница?

С механической коробкой передач всё всегда было предельно ясно, но появление новых трансмиссий заводит автолюбителей в тупик при выборе машины. Коробка робот и автомат: в чём разница, каковы преимущества каждой трансмиссии и на чём в итоге остановить свой выбор?

Имея ранее ограниченный выбор трансмиссий, автолюбители при покупке транспортного средства могли отдать предпочтение только механике или автомату. Сейчас же активное развитие автомобильной индустрии привело к появлению новых трансмиссий, и выбор становится уже не таким простым. Интерес представляет коробка робот и автомат: в чём разница между этими трансмиссиями и как между ними выбирать?

Обязательно прочитайте статью нашего эксперта, в которой он подробно рассказывает о том, что такое трансмиссия.

Что такое АКПП

Один из наиболее распространенных вариантов — автоматическая коробка передач. В автомобилях с передним приводом присутствует главная передача и дифференциал.

Коробка автомат имеет 5 режимов:

• парковка;
• задний ход;
• нейтральный режим;
• спортивный режим;
• режим автоматического переключения.

Автоматизированная коробка передач

Преимущества автоматики:

• плавность движения;
• отсутствие необходимости ручного переключения;
• надежность.

Недостатки автоматической коробки:

• относительно сложная и дорогая в обслуживании;
• сложна в управлении при плохих погодных условиях;
• имеет значительный расход топлива.

Плюсы и минусы обеих трансмиссий

Чтобы водитель смог определиться с тем, что ему все-таки выбрать, стоит также поговорить о преимуществах и недостатках каждой коробки передач.

АКПП

Так, среди достоинств АКПП можно отметить:

1. Простоту эксплуатации транспортного средства. Водителю будет комфортно управлять автомобилем, не придется переживать за переключение скоростей – с этим справится автоматика.
2. Долговечность элементов конструкции.
3. Снижение нагрузок на двигатель, особенно если сравнивать автоматику с механикой. В результате использования АКПП при переключении скоростей число оборотов не увеличивается.
4. Снижение нагрузок на ходовую часть.
5. Наличие системы, которая предотвращает возможное движение транспортного средства, если оно стоит под уклоном.
6. Экономия топлива.

Недостатки автоматической коробки передач заключаются в следующем:

1. Отсутствует динамика разгона.
2. Уменьшается КПД из-за присутствия в конструкции гидротрансформатора.
3. Увеличение стоимости транспортного средства, а также его обслуживания и возможного ремонта.
4. Большой расход масла.
5. Присутствие небольшого скатывания в случае переключения передач на склоне.

Стоит заметить, что данные плюсы и минусы также являются отличиями коробки автомат от робота.

РКПП

Если говорить о роботе, то среди плюсов можно выделить:

• Экономичность.
• Более низкую цену на ремонт и обслуживание в отличие от той же автоматики.
• Маленький интервал между переключениями скоростей.
• Высокую динамику.

Минусы, в свою очередь, представлены списком ниже. К ним относится:

1. Возникновение рывков при переключении скоростей.
2. Возникновение больших нагрузок при возможной пробуксовке автомобиля.
3. Наличие отката в процессе начала движения ТС.

Также сюда можно отнести небольшую задержку, когда речь идет о включении заданной передачи.

Роботизированная КПП

Роботизированная КПП – это устройство, которое принимает, передает на ведущие колеса крутящий момент, предварительно его преобразуя. Всем процессом в подобном устройстве управляет автоматика.

РКПП

Однако, это не делает ее вариантом АКПП. Единственное сходство – присутствующая в корпусе коробка сцепления. КПП робот схожа с механической коробкой, которая управляется посредством автоматизированной системы.

Разновидности коробок передач

Сразу важно заметить, что выбирать коробку сугубо по её типу не стоит. Подбор КПП входит в комплекс мероприятий и вопросов, на которые нужно самому себе ответить при покупке автомобиля

В истории даже ведущих автопроизводителей случались провалы, откровенно неудачные эксперименты и просто плохие разработки в области коробок передач. Подобные истории происходили не просто с малоизвестными брендами или китайскими компаниями. Это реальные ситуации, связанные с Toyota, Volkswagen, Mitsubishi и прочими мировыми лидерами.

Определившись с подходящим вам типом коробки передач, обязательно узнайте максимум информации о КПП, которая устанавливается на покупаемый вами автомобиль

Важно узнать, есть ли у трансмиссии какие-то заводские проблемы, возможные дефекты, слабые места. Каждый покупатель должен учитывать собственное мнение, личные предпочтения и имеющийся опыт

В сочетании с выводами экспертов и сухой статистикой касательно коробок тех или иных автокомпаний вы сумеете сделать действительно правильный выбор и принять окончательное решение.

При выборе коробок передач покупатели могут столкнуться с некоторыми проблемами и сложностями

Обусловлено это в основном тем, что каждый автопроизводитель стремится выделиться, показать себя с лучшей стороны и заставить обратить на себя внимание. И вместо того, чтобы использовать традиционную систему классификации коробок, они придумывают собственные названия

В итоге разобраться во всём этом разнообразии оказывается не так уж и просто.

Так же компания VAG, в которую входят бренды Volkswagen, Audi, Skoda и другие марки, активно продвигает коробки DSG. В случае с компанией Renault всё чаще можно услышать про EasyR, а у фирмы Ford в приоритете сейчас КПП под названием PowerShift.

Изучая всевозможную литературу и листая журналы, неопытный автолюбитель наталкивается на аббревиатуры типа AMT, AT, CVT и пр. Всё это создаёт настоящую кашу в голове и ещё больше вводит человека в заблуждение.

Не имея определённого багажа знаний, идти в автосалон и полагаться на мнение продавца тоже не стоит. Наверняка вам будут предлагать самые дорогие комплектации либо попытаются продать неликвидные машины, которые никто брать не хочет, поскольку знает, что там стоит плохая коробка или она плохо взаимодействует с установленным мотором.

Если абстрагироваться от всевозможных непонятных для многих аббревиатур, то можно сделать вывод, что основной выбор заключается между 4 разновидностями коробок передач. А именно:

• механика;
• классический автомат;
• вариатор;
• робот.

С механической коробкой всё предельно понятно большинству людей, даже никогда не имевшим дело с управлением машиной. Это КПП, которая существует буквально с самого начала существования машин. Да, за многие годы её усовершенствовали и сделали лучше, но принцип остался тот же

В итоге МКПП считаются самыми надёжными и безотказными, а также, что немаловажно, дешёвыми в обслуживании

Такая особенность МКПП и устоявшиеся стереотипы несколько мешают в продвижении и популяризации других трансмиссий. Человек просто привык ездить на механике и не приемлет никаких других коробок, кроме механической. Это достаточно большая ошибка, поскольку в действительности уровень автоматов и его разновидностей, устанавливаемых на современные авто, значительно поднялся. Это надёжные и качественные коробки, существенно облегчающие управление машиной и дающие ряд преимуществ по сравнению с той же механикой.

Поэтому рекомендуем внимательно изучить особенности каждого вида представленных коробок, объективно взглянуть на их сильные и слабые стороны, после чего сделать для себя соответствующие выводы. Это позволит понять, какая трансмиссия будет лучше конкретно в вашей ситуации. Все представленные виды фактически делятся на 2 большие группы. Это механика и автоматические коробки переключения передач, имеющие определённые отличия в реализации и принципе работы. Но по сути все они считаются разновидностью автомата.

Чем отличается робот от автомата

И коробка робот и коробка автомат активно используются, тогда в чем заключается их разница?

Различия роботизированной коробки от автоматической состоят, главным образом, в том, что первая не способна столь же плавно переключать скорости. В итоге – машина делает рывки во время переключения.

При переходе на другую скорость, КПП роботизированную сначала необходимо поставить в нейтральное положение. Поэтому есть определенные заминки во времени. Да и в отношении надежности они значительно уступают автоматическим. В этом заключается главное отличие коробки автомата от коробки робота. И если приходится выбирать: что лучше — робот или автомат, то по этому параметру, определенно, лучше автомат.

Статья в тему: Замена кулисы на Шевроле Лачетти

Робот от автомата отличается по своему виду. Если на селекторе имеется значок Р, это будет значить, что перед покупателем автоматическая коробка, N и R укажут на роботизированную.

Признаки неисправности

Признаки механических поломок:

• пробуксовка во время движения по ровному твердому дорожному полотну говорит об износе диска сцепления;
• если не переключаются передачи, это может говорить о поломке актуаторов;
• посторонние шумы во время движения могут быть вызваны целым рядом причин, и для выявления поломки следует провести диагностику узлов и механизмов;
• усиление рывков во время переключения передач может происходить из-за износа и разрушения зубчатых соединений на валах коробки, износа вилок выбора шестеренок;
• загоревшаяся лампа Check Engine на панели приборов говорит о необходимости компьютерной диагностики.

Признаки ошибок в ЭБУ:

• сбивается режим работы робота, переключения передач происходят некорректно и не вовремя;
• рывки во время включения передач становятся сильнее;
• при выборе селектором положения движения вперед или назад машина не едет;
• загорается контрольная лампочка Check Engine.

Дополнительно про Solaris

• Когда лучше менять масло в АКПП Хендай Солярис?
• Замена масла в АКПП Хендай Солярис
• Замена масла АКПП Хендай Солярис. Фото, инструкция как поменять масло АКПП Хендай Солярис
• Как пользоваться АКПП? Режимы работы
• Замена масла в коробке Hyundai Solaris
• Замена масла в коробке Hyundai Solaris
• Как пользоваться АКПП? Режимы работы
• Замена масла в МКПП Хендай Солярис, как проверить масло в коробке Солярис
• Какая коробка передач у Hyundai Solaris – Taxi Bolt
• Ресурс и ремонт двигателя, коробки на Hyundai Solaris (Хендай Солярис) || Механическая шестиступенчатая коробка соляриса обзор

Роботизированная коробка передач или АКПП

Что лучше – робот или коробка автомат? Кроме всего прочего, робот от автомата еще и тем отличается, что первый вариант будет стоить дешевле. От роботизированной АКПП также будет отличать и тем, что коробка автомат характеризуется определенной сложностью в обслуживании.

КПП робот от автоматической коробки передач можно отличить внешне: по своей массе робот меньше, может иметь систему управления на руле автомобиля.

Роботизированная система, несомненно, имеет свои плюсы. И, все же, если выбирать, автомат или робот, то, наверное, стоит выбрать коробку с автоматом.

Преимущества и недостатки автоматической коробки переключения

Некоторые автолюбители считают, что лучше автомат. Попробуем разобраться, почему, рассмотрев характерные особенности автоматов. Итак, АКПП позволяет осуществлять управление машиной со сравнительной простотой. Отсутствует необходимость владения навыками применения сцепления, переключение передач также возложено на коробку, сложный для новичков момент — как правильно тронуться и т.д. и т.п. – всё это возлагается на устройство автоматической коробки передач.

При условии, что гидротрансформатор рассматривается как аналог сцеплению, можно сделать простой вывод: традиционное сцепление из-за недостаточных навыков и способностей некоторых водителей быстро приходит в ненадлежащее состояние, появляется вероятность деформаций КП. Ко всему прочему, важным является тот факт, что применение в конструкции автомобилей автоматических коробок переключения дает нагрузки меньшие, чем у аналогов такого варианта в виде роботов.

Это позволяет сделать следующее заключение: ресурс мотора расходуется не зря. Стоит также понимать, что коэффициент полезного действия машин с автоматикой отличается низкими показателями. Эта особенность обусловлена тем, что гидротрансформатор большую часть полезного действия расходует на осуществление своей корректной работы. Важной особенностью является и та, что автоматические КП работают при наличии небольшой задержки. Теперь, когда мы поближе познакомились с тем, что из себя представляют коробки роботизированные и автоматические, можно поговорить об их различиях.

АКПП

Вариаторная КПП

Вариатор применяется в механизмах, где нужно плавное переключение скорости. Он является разновидностью автоматических коробок передач.

Вариаторная коробка передач

Основное, чем отличается вариатор от роботизированной коробки, это то, что изменение передаточных отношений при переключении здесь происходит автоматически, без применения физических усилий.

Особенности и принцип действия коробки-автомата

Главная особенность автоматической коробки передач – это наличие гидротрансформатора, выполняющего функцию плавного переключения скоростей, за которые отвечает редуктор. Если провести аналогию с механической коробкой, то гидротрансформатор выполняет действия, сходные с выжимом сцепления, обеспечивая плавность переключения передаточных чисел. Редуктор автомата также имеет ступени – 4, 5 или 6, при этом коробки с разным количеством ступеней будут иметь и различные возможности.

Принцип работы АКПП следующий:

1. Двигатель крутит маховик с жестко закрепленной на нем ведущей турбиной, она двигает жидкость в картере, приводя в действие ведомую. Между ними нет механической связи, что позволяет им вращаться с разной частотой. При большой частоте вращения гидротрансформатор остается блокированным для экономии энергии.
2. Усилие передается на первичный вал коробки, где при помощи шестеренок изменяются передаточные числа. Муфты задействуют нужные секции, обеспечивая оптимальную работу двигателя. Ударные нагрузки и рывки компенсируют обгонные муфты, проскальзывающие на обратном ходу.
3. Управление фрикционами выполняется гидравлической системой. Гидропривод сжимает определенные фрикционы, приводя в действие соединенные с ним шестеренки.
4. Давление масла обеспечивается специальным гидронасосом. Управление гидроприводами осуществляют золотники, которые перемещают соленоиды.

Робот или вариатор

И вариатор, и робот активно используются в управлении автомобилем. Но коробки робот и вариатор значительно отличаются друг от друга. У каждого из них есть свои плюсы и минусы.

Основные отличия вариатора от робота состоят в том, что:

• для вариатора свойственны плавность движения, чего не хватает роботу;
• вариатору характерно быстрое переключение передач;
• экономное использование топлива, чем отличается робот от вариатора;
• если сравнивать с вариаторами робот, то вариаторы более надежны, практически исключаются ситуации с «заклиниванием» при переключении передач;
• стоимость КПП вариатора будет гораздо выше, да и в обслуживании она не из дешевых.

Статья в тему: CVT коробка передач (вариатор) — что это?

Управление

Управляет робо-КПП специальная электронная система. В неё входят различные датчики, ЭБУ, а также исполнительные системы. Датчики наблюдают за основными параметрами. Ещё в гидравлических системах отслеживается уровень давления, температура. Датчики отдают информацию в блок управления. На основании полученных сигналов, блок формирует управляющие импульсы на исполнительную часть по определённым алгоритмам. Управляющий блок находится в постоянном взаимодействии со многими узлами в авто.

В гидравлических системах, кроме всего этого, в блок управления также входит гидравлический элемент, обеспечивающий управление работой гидравлики. Это ещё одно отличие «робота» от «автомата».

ботов против роботов: в чем разница? (с примерами)

Этот вопрос может подбросить некоторых людей. Добавьте несколько андроидов, одного или двух киборгов и немного чат-ботов и код-ботов, и большинство людей потеряно. Но это не так уж и сложно, когда вы дойдете до медных гвоздей.

Что такое код-бот и как он вписывается в среду (ро) ботов? В этой статье рассматриваются боты и роботы, их сравнение и основные отличия с примерами.

Этот вопрос может подбросить некоторых людей.Добавьте несколько андроидов, одного или двух киборгов и немного чат-ботов и код-ботов, и большинство людей потеряно. Но это не так сложно, если вы освоите основы различных технологий искусственного интеллекта.

Боты против роботов? Что такое бот, что такое робот ??

У роботов есть тела. Боты этого не делают. Андроиды и киборги — это разновидности роботов. Чат-боты и код-боты — это разновидности ботов. Роботы (в основном) классифицируются по внешнему виду. Боты классифицируются по тому, что они делают.

Мы подготовили шпаргалку, чтобы помочь избавиться от многословности.

Роботы

Робот — это программируемая машина, которая может автоматически выполнять ряд сложных действий.

Довольно просто, но тоже довольно широко. С технической точки зрения андроиды, киборги и даже боты — это роботы. Это неприятно, потому что у большинства роботов и ботов практически нет точек соприкосновения.

Андроиды

У всех роботов есть тело. Андроиды — это роботы, тело которых выглядит как человеческое.

Что интересно, так это параллели между андроидами, роботами, которые выглядят как люди, и чат-ботами, и ботами, которые действуют как люди.

Киборги

Киборг — это гибрид человека и робота.

Киборгом может быть человек, дополненный робототехникой (например, Дарт Вейдер), или робот, дополненный живой тканью (например, Терминатор), пока это кибернетический организм, это киборг.

Киборги уже среди нас! Посмотрите эту классную историю Bloomberg о Джонни Матени, первом человеке, у которого был протез с управляемым сознанием.

Промышленные роботы

Промышленные роботы — это роботы, которых вы видите на сборочных линиях.Они предназначены для перемещения материалов, деталей и инструментов для выполнения запрограммированных задач в производстве и производстве.

Они обычно используются для выполнения обязанностей, которые опасны или не подходят для людей.

Боты

Первоначально «бот» был сокращенной версией «робота», но теперь это означает роботов без тел.

Роботы — это программируемые машины, которые могут автоматически выполнять действия, тогда как боты — это программы, которые могут автоматически выполнять действия.

Общие точки соприкосновения между ботами и другими подклассами роботов, указанными выше (такими как Android), практически отсутствуют, поэтому нет смысла называть бота роботом.

Боты могут быть практически кем угодно; грань между (простыми) ботами и обычными программами может быть непрозрачной. Для некоторых бот должен быть ИИ, чтобы считать, но мы с этим не согласны. Робот — это робот, потому что он может делать, а не потому, что он крут под давлением, как R2-D2 или напуганный кот, как C-3PO. То же самое и с ботами.

Саманта ( Her , 2013) — это полная противоположность клише «машины приходят уничтожить нас», которым сегодня одержим Голливуд.

Не буду портить, но Her рассказывает о человеке, Теодоре Туомбли, который развивает отношения с Самантой, интеллектуальной (и адаптивной) компьютерной операционной системой на своем компьютере. И нет, втайне она не злая. Смотрите.

А теперь давайте углубимся в типы ботов, потому что, я чувствую, именно от них и ломают голову.

Чат-боты

Чат-бот — это услуга, иногда, но не всегда, на основе искусственного интеллекта. Люди взаимодействуют с чат-ботами с помощью текста или речи.

Чат-бот может работать внутри ряда существующих продуктов / услуг, таких как Facebook Messenger и iPhone (например, Siri), или на специально созданной машине, например на устройстве Google Home.

Некоторые из чат-ботов, вызывающих больше всего шума, — это те, которые действительно разговаривают, например Siri.

Хотя чат-боты — горячая тема в новостях и в поп-культуре, многие боты вообще не разговаривают.

Пауки

Самые важные боты в мире — это веб-краулеры (также известные как пауки). Эти алгоритмы автоматически сортируют и оценивают (обходят) Интернет миллиарды раз в день!

Вы когда-нибудь задумывались о том, как работает Google? Ответ — GoogleBot, и он не болтает. Он работает, читая естественный человеческий язык и код, что приводит меня к код-ботам.

Codebots

Экосистема Codebots состоит из группы кодовых ботов, которые работают вместе, чтобы помочь людям создавать и развертывать приложения в облаке.

В то время как роботы-обходчики читают код для более точной сортировки и ранжирования сайтов в соответствии с человеческими желаниями и потребностями, код-бот пишет код на основе человеческих желаний и потребностей.

Когда разработчики традиционно приступали к созданию приложения, они начинали с создания моделей, которые использовались бы в качестве руководств и для общения с заинтересованными сторонами. Затем они (вручную) напишут код для создания приложения.

Теперь, используя набор специализированных кодовых ботов Codebots, эти модели можно использовать для автоматического создания примерно 90% необходимого кода, иногда за считанные минуты.

Чат-боты общаются, а веб-сканеры сканируют. Код-боты не болтают и не сканируют, они кодируют.

(Ro) ботов обновлено

Наше определение роботов и ботов состоит в том, что они являются программируемыми машинами, которые могут автоматически выполнять действия. Есть те, у кого есть тела (роботы), и те, которые представляют собой просто программы (боты).

Роботы классифицируются по внешнему виду; Андроиды — это роботы, похожие на людей. С другой стороны, боты классифицируются по тому, что они делают; кодовые боты — это боты, которые пишут код.

Боты отлично справляются с повторяющимися логическими задачами, и не так много задач более повторяющихся или логичных, чем написание кода.

Кодовые боты могут написать 300 000 строк кода, полностью читаемого разработчиком, за минуту. Но у людей есть потрясающий творческий потенциал. Человеческие команды, усиленные кодовыми ботами, могут создавать в 4 раза быстрее, чем обычные команды.

По всему миру исследователи и бот-предприниматели исследуют новые возможности и открывают новые границы. Наша команда сосредоточена исключительно на раскрытии удивительного потенциала код-ботов с целью дать людям возможность меньше кодировать и создавать больше.

Последнее обновление: 09 января 2020 г.

Учебное пособие по программированию робототехники: как программировать простого робота

Примечание редактора: 16 октября 2018 г. 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 двух вещей:

• 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 угадывать 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 угадывать 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 в лаборатории видеоролики, на которых новейший исследовательский робот демонстрирует фантастические навыки ловкости, навигации или совместной работы, 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.

[Боковое 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. Подумай 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 на очень высокой скорости и производить 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 версией 1.0.0 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

Есть много разных способов, которыми робот может быть оборудован для 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, потому что для робота обычно более важно знать, что находится перед ним, чем то, что находится за ним.

В дополнение к датчикам приближения, робот имеет пару 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 увеличения.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 с тем же интерфейсом, 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, так как 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:

• Применение правил физики к движениям робота
• Учет столкновений с препятствиями
• Предоставление новых значений для датчиков робота

В конце концов, 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 шаге моделирования.

  # пошаговое моделирование через один временной интервал
def step (self):
dt = self.dt
# шагаем 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. Некоторые из наиболее важных:

• Рельеф всегда ровный и ровный
• Препятствий не бывает круглых
• Колеса не пробуксовывают
• Ничто и никогда не сможет толкнуть робота вокруг
• 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:

1. Подайте управляющие сигналы.
2. Измерьте результаты.
3. 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.

В общем, 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, которого 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 мыслить категориями 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 преобразовывался. эти два значения в v L и v R нам нужны для фактического управления 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

Используя свои датчики, робот 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 из 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 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.

Имея наш текущий программный симулятор, мы можем позволить выполнить расчет одометрии 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 приведена полная функция одометрии в supervisor.py , которая обновляет оценку позы робота. Обратите внимание, что поза робота состоит из координат x и y и 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 при достижении 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 может быть легко запрограммировано на Python. Если мы пойдем вперед, глядя на цель, мы ее добьемся. 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 от 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 поворачиваем в соотношении и к тому, насколько далеко от поставленной цели. Если ошибка в нашем заголовке 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, поскольку | 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 нашем пути, давайте попробуем запрограммировать закон управления, который заставит 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 (веса)
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, указанные по показаниям 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 результат ao_heading_vector в качестве эталона для робота, чтобы попытаться сопоставить, вот результаты запуска программного обеспечения робота в симуляции 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 на 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 — гибридные автоматы .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, 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 режимами работы 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 вокруг препятствия 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):

Определение опорных векторов следящей стены оказывается немного сложнее, чем опорные векторы обхода 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 окончательного 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 точно настроена.Потребовалось много часов, чтобы настроить одну маленькую переменную здесь и другое 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 целая 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:

• Ошибка прироста кПа в каждом контроллере
• Коэффициент усиления датчика, используемый контроллером объезда препятствий
• Вычисление v как функции ω в каждом контроллере
• Расстояние от препятствия, используемое контроллером следящей стены
• Условия переключения, используемые supervisor_state_machine.ру
• 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 реактивного управления для робота, 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.Я надеюсь, что вы подумаете об участии в формировании будущего!

Благодарность: Я хотел бы поблагодарить доктора Магнуса Эгерштедта и Жан-Пьера де ла Круа из Технологического института Джорджии за то, что они научили меня всему этому, и за их энтузиазм по поводу моей работы над Sobot Rimulator.

Гибридная и масштабируемая роботизированная платформа, вдохновленная мозгом

В следующем разделе мы сначала представляем обзор платформы роботов на системном уровне, сфокусированный на двух аспектах: интеллектуальной архитектуре и аппаратной системе.Далее мы осветим три ключевые особенности, включая гибридный сетевой модуль, гибкое взаимодействие модулей и масштабируемые нейроморфные вычисления. Наконец, мы демонстрируем несколько реализаций беспилотного велосипеда, чтобы оценить нашу платформу роботов в реальных сценариях.

Обзор системы

• (1) Интеллектуальная архитектура. Наша роботизированная платформа использует модульный дизайн гибридной сети для восприятия, планирования и исполнения. Он состоял из визуального, слухового, двигательного модулей и модулей принятия решений в качестве основной конфигурации (см.рис.1). Каждый модуль был построен специализированной нейронной сетью с пиковым или непиковым кодированием в соответствии с пространственно-временной сложностью потока данных и может быть улучшен итеративно с помощью большего количества обучающих данных или расширенных правил обучения. Модуль принятия решений на основе HNSM интегрировал мультимодальную информацию из базового восприятия и предоставил инструкции для движения. Эта гибридная и иерархическая организация вместе с сетевым модулем принятия решений обеспечивает многосетевую интеграцию, гибкое взаимодействие нескольких модулей, богатые схемы кодирования и масштабируемость системы для решения все более сложных задач в динамической сложной среде, обеспечивая основу для непрерывного развития. .

• (2) Аппаратная система. Наша роботизированная платформа, вдохновленная мозгом, была построена на модифицированном электрическом велосипеде ³¹ , оснащенном серией датчиков и исполнительных механизмов, чтобы сформировать сенсомоторную систему, аналогичную сенсомоторной системе человека (рис. 2а). Платформа собирала мультимодальную информацию из окружающей среды с помощью камеры и беспроводного микрофона. Набор бортовых датчиков, включая лазерный спидометр, абсолютный энкодер, систему ориентации и курса, работал вместе, чтобы определить состояние внутреннего движения платформы.Управление движением велосипеда зависело от приводного двигателя для изменения скорости и рулевого двигателя для поддержания баланса. Все датчики и исполнительные механизмы были подключены к масштабируемой нейроморфной вычислительной системе, состоящей из встроенной программируемой вентильной матрицы (FPGA) Xilinx и чипа Tianjic (рис. 2b). ПЛИС, подключенная к датчикам и исполнительным механизмам, была предназначена для сбора данных, предварительной обработки и генерации команд управления. Tianjic использовался для реализации гибридной архитектуры с разнообразными нейронными сетями и богатыми схемами кодирования.Микросхема поддерживает параллельную обработку больших или множественных сетей за счет использования многоядерной архитектуры, реконфигурируемых строительных блоков и оптимизированного потока данных с гибридными схемами кодирования.

Обзор аппаратной системы роботизированной платформы. ( a ) Механическая конструкция с ключевыми датчиками и электронными деталями. ( b ) Аппаратная архитектура со связью между масштабируемой нейроморфной вычислительной системой и электронными устройствами.Программное обеспечение: Microsoft Visio 2019 MSO (16.0.10730.20102), 64-разрядная версия https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/visio/flowchart-software.

Следует отметить, что систему можно постоянно улучшать, добавляя дополнительные модули для включения различных типов датчиков. Например, визуальный модуль может объединять обнаружение света и датчик дальности, датчик динамического зрения и другие визуальные датчики. Более того, микросхема Tianjic расширяется до нескольких микросхем, что позволяет масштабировать ее для поддержки растущих вычислительных потребностей для многозадачной реализации и усложняющихся сред.

Гибридный сетевой модуль

Эффективная обработка мультимодальных данных является сложной задачей, поскольку мультимодальная информация имеет разные характеристики, такие как пространственный характер информации изображения и временная корреляция голосовых сообщений. Кроме того, время прибытия событий, количество информации, а также размерность данных различны.

Наша гибридная модульная система с различными типами сетей была совместима с богатыми схемами кодирования, которые могут преодолеть вышеупомянутую проблему и справиться с мультимодальными задачами.Иллюстрация гибридной архитектуры и сетевой структуры представлена ​​на рис. 3. Система объединила иерархическую топологию и параллельную сетевую обработку. Для работы с пространственно-временными мультимодальными данными каждый модуль был разработан в соответствии с характеристиками входного потока данных. В общем, пиковое кодирование может естественным образом извлекать временные корреляции и больше подходит для решения проблем последовательности; Напротив, кодирование без пиков, такое как CNN и MLP, больше подходит для задач с высокой пространственной сложностью.Таким образом, мы разработали гибридную архитектуру, которая включала визуальный модуль на основе CNN, слуховой модуль на основе SNN и модуль движения на основе MLP. Модуль принятия решений на основе HNSM отслеживает различные состояния платформы, планирует различные нейронные сети и объединяет гибридные информационные потоки между различными модулями.

Структура сети и поток данных гибридной робототехнической платформы. ( a ) Схема потока данных визуального модуля на основе CNN и иллюстрация CNN (ввод, структура и вывод).( b ) Слуховой модуль на основе SNN и иллюстрация промежуточных данных. ( c ) Модуль принятия решений на основе HNSM. ( d ) Соберите детали и поток данных модуля движения, включая три функциональных ядра и MLP. Программное обеспечение: Microsoft Visio 2019 MSO (16.0.10730.20102), 64-разрядная версия https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/visio/flowchart-software.

Поток данных каждого модуля, а также обмен данными между модулями также показаны на рис. 3. Для всей системы мультимодальная информация из внешней среды фиксировалась с помощью различных датчиков (камера, микрофон) и отправлялась на соответствующий модуль (визуальный, слуховой) по разным потокам данных.Затем семантическая информация высокого уровня вводилась в модуль принятия решений для планирования различных функциональных состояний. Наконец, модуль движения интегрировал внутренние и внешние сигналы для управления движением велосипедной платформы. В частности, эти потоки данных представляли собой смесь кодирования с пиками и без пиков. Чтобы легко интегрировать схемы гибридного кодирования, мы использовали различные методы преобразования сигналов, которые будут описаны позже.

Для каждого модуля мы открыли независимые пути данных, которые различались по представлению информации, частоте и пропускной способности.В визуальном модуле размер каждого кадра видео был изменен до серого изображения 70 × 70 и передан в CNN в виде многобитовых значений, что позволило поддерживать обширную пространственную информацию окружающей среды с ограниченными вычислительными ресурсами (рис. 3a). Напротив, необработанный аудиопоток в слуховом модуле был преобразован в бинарные последовательности импульсов. После определения конечной точки ^32,33 ключевые частотные характеристики были получены путем взятия частотного кепстрального коэффициента Mel (MFCC) ³⁴ . Гауссова популяция ³⁵ использовалась для кодирования каждой функции MFCC в последовательности спайков в качестве входных данных для трехуровневой полностью связанной SNN (рис.3б). Для управления движением последовательные сигналы сначала генерировались функциональными ядрами для объединения с командами рулевого управления от других модулей в качестве исчерпывающего целевого угла. Затем данные со всех датчиков были объединены через сеть MLP для контроля угла (рис. 3d). Дизайн и обучение каждого сетевого модуля описаны в разделе «Методы».

Гибкое взаимодействие модулей

Интеграция разнообразной информации о восприятии и взаимодействие различных функциональных модулей имеет решающее значение для интеллектуальной роботизированной платформы.В настоящее время конечные автоматы широко используются при создании модуля принятия решений. Но они полагаются на предопределенные состояния и правила, им не хватает гибкости и масштабируемости в сетях, состояниях и правилах передачи обучения для обработки динамической информации с различными временными масштабами, уровнями метрик и пространственно-временными характеристиками.

Здесь мы разработали гибридный сетевой конечный автомат, HNSM, для принятия решений на высоком уровне, который может не только объединять гибридные потоки данных с пиковыми и не пиковыми сигналами, но и быть обученным справляться с различной сложностью. ситуации.Иллюстрация структуры и потоков данных модуля принятия решений на основе HNSM показана на рис. 3c. Конечный автомат переходил из одного состояния в другое в зависимости от внешних раздражителей и внутреннего состояния. Для каждого состояния соответствующие модули были активированы в зависимости от различных ситуаций. Мы использовали интерфейс преобразования для объединения сигналов и сетевую модель для обучения правилам, чтобы HNSM демонстрировал различные свойства, поддерживающие гибридную и масштабируемую платформу.

Для объединения гибридных сигналов с разными схемами кодирования входные и выходные интерфейсы для преобразования разных сигналов были разработаны в единой форме.Все сигналы внутри HNSM распространяются всплесками. Внешние сигналы без пиков были преобразованы в последовательности пиков для согласования с внутренними сигналами. Например, многозначное значение визуального модуля было обращено к единице или нулю путем сравнения с порогом, в то время как пиковые данные слухового модуля остались нетронутыми. Таким образом, у HNSM был атрибут, управляемый событиями, в ответ на изменения в окружающей среде. Кроме того, используя всплеск информационного потока, модель может реагировать на многоканальные сигналы с разными частотами.Например, когда оператор дал голосовую команду или внезапно возникли препятствия, HNSM получил внешний триггер и сразу перешел в состояние ответа. Кроме того, механизм накопления шипов смог уменьшить помехи. Во время обнаружения препятствия вместо одиночных изображений необходимы непрерывные сигналы, чтобы определить, стабильно ли распознавание препятствия, и затем генерируется инструкция по уклонению.

Сетевой конечный автомат обеспечивает масштабируемость для решения задач с возрастающей сложностью за счет обучения и самообучения.Наша HNSM состоит из трех типов популяций нейронов: триггера (T), состояния (S) и выхода (O), а также пяти матриц связей (T-T, T-S, S – S, S-T, S – O) (рис. 4a). В качестве сетевой модели вес матриц связи может быть обучен с использованием последовательностей предварительно установленных состояний и внешних стимулов. Более подробная информация о состояниях, триггерах и правилах обучения представлена ​​в разделе «Методы». Используя этот метод, при добавлении изменений окружающей среды и новых состояний модель смогла автоматически изучить правила перехода на основе данных.Новые состояния были введены двумя способами: (i) исходный модуль с единственной сетью был расширен для выполнения большего количества задач; (ii) HSNM вмещает дополнительные модули. Мы провели серию экспериментов для оценки масштабируемой платформы, начиная с основных задач, а затем постепенно увеличивая сложность сети (рис. 4b). Визуальный модуль был обучен распознавать отслеживающие объекты с самого начала. Затем сеть расширялась, чтобы одновременно выявлять препятствия. Таким образом, было добавлено новое состояние (S4) для обхода препятствий.Чтобы способствовать взаимодействию с людьми, был добавлен слуховой модуль для распознавания голоса. Кроме того, были определены новые состояния (S2, S3), чтобы робот мог поворачиваться и изменять скорость в соответствии с командой. Благодаря модулю масштабируемых решений велосипедная платформа могла непрерывно развиваться.

Развитие HNSM и его результаты. ( a ) Эволюция HNSM в задачах разной сложности. ( b ) Иллюстрация HNSM, включая поток данных, определение нейрона, взаимосвязь матриц и всей структуры.( c ) Кривая изменения передачи ошибок во время обучения. ( d ) Веса матриц T-T, T-S, S – S, S-T. ( e ) Сохранение состояния и отказ от помех. ( f ) Демонстрация сложной последовательности переходов между состояниями. Программное обеспечение: Microsoft Visio 2019 MSO (16.0.10730.20102) 64-разрядная. https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/visio/flowchart-software MATLAB R2017a (9.2.0.538062) 64-разрядная (win64) https://ww2.mathworks.cn/products/matlab. html.

На рис. 4c показана кривая ошибок обучения во время процесса обучения, где ошибки относятся к ошибочным действиям нейронов по сравнению с супервизором и накапливаются в течение каждой эпохи для оценки модели.Для каждой эпохи веса обновлялись за 100 итераций. Погрешность постепенно уменьшалась и к концу обучения стала равной нулю (подробности см. В разделе «Методы»). Окончательные веса четырех матриц показаны на рис. 4d. Из-за однозначного соответствия между внешними сигналами и триггерными нейронами матрица T-T была диагональной матрицей. Кроме того, при отсутствии триггера или неправильном внешнем сигнале необходимо поддерживать текущее состояние. Следовательно, нейроны состояния будут продолжать активироваться сами по себе, и S – S также отображается в диагональной матрице.

Активность нейронов была представлена ​​мембранными потенциалами как триггерных нейронов, так и нейронов состояния под действием серии внешних сигналов, которые могут указывать на поддержание состояния и переходы (рис. 4e и f). Когда потенциал накапливался и превышал порог (черная пунктирная линия), соответствующий нейрон запускался, активируя сигнал запуска или выход состояния соответственно. Поскольку каждое состояние реагировало только на определенные триггеры, а другие сигналы считались незаконными, нарушения подавлялись, что приводило к поддержанию состояния (рис.4д). Здесь мы использовали текущее состояние в качестве переключателя. Умножаясь на состояние, триггерные нейроны могут отфильтровывать недопустимые сигналы помех. Тем временем нейрон состояния продолжит поддерживать текущее состояние. Чтобы оценить работу HSNM и взаимодействия сетей, мы разработали сложную задачу с последовательностью перехода, содержащей полные состояния, для активации всех модулей нашей гибридной роботизированной платформы (рис. 4f). Задача включала все правила перехода на рис. 4b, и каждый триггер или переход выполнялись немедленно, без какой-либо задержки между ними.Это экстремальный и сложный тест, потому что обычно некоторые состояния поддерживаются в течение определенного периода времени перед срабатыванием или переходом состояния, что легче выполнить. Результаты показывают, что система имеет гибкие и безупречные переходы между состояниями и высокую устойчивость к шуму. Когда были получены аномальные внешние стимулы (например, пустой триггер на рис. 4f), ложные триггерные сигналы автоматически экранировались для обеспечения правильного перехода между состояниями. Следовательно, удалось избежать помеховых помех, вызванных неопределенными внешними стимулами из окружающей среды, что привело к стабильным выходным сигналам.

Масштабируемые нейроморфные вычисления

Чтобы справиться со сложной средой и возрастающей сложностью различных задач, интеллектуальные системы должны иметь возможность масштабирования для размещения большего количества и / или более крупных сетей. Используя гибкость и масштабируемость, обеспечиваемые HNSM на уровне программного обеспечения, а также разработанную собственными силами цепочку инструментов, которая может отображать разнородные множественные сети, мы создали гибкую и масштабируемую вычислительную платформу на основе нашего кросс-парадигмального чипа Tianjic.Кроме того, мы разработали процесс конфигурации для преобразования, сопоставления и выполнения гибридных моделей на чипе Tianjic, чтобы сетевые модели могли быть реализованы на нейроморфном чипе посредством совместного проектирования программного и аппаратного обеспечения. Как показано на рис. 5a, архитектура реализации имела три уровня: (1) уровень модели: предоставление пользовательского интерфейса, а также абстрагирование схемы кодирования, структуры и веса от исходной сети; (2) уровень отображения: преобразование сети в модель, удобную для аппаратного обеспечения, и отображение ее на логических ядрах; (3) аппаратный уровень: создание файла конфигурации оборудования для запуска модели в системе Tianjic.Используя эту архитектуру, мы смогли автоматически реализовать различные сети на чипе Tianjic.

Масштабируемая вычислительная платформа. ( a ) Трехуровневая архитектура реализации цепочки инструментов Tianjic. ( b ) Четыре гибридные конфигурации кодирования для потока данных с пиками и без пиков. ( c ) Блок-схема стратегии отображения нескольких сетей. ( d ) Иллюстрация иерархической структуры маршрутизатора. ( e ) Распределение коммуникационного трафика в маршрутизаторе для каждого ядра.( f ) Энергопотребление для разных номеров ядер. ( г ) Распределение энергопотребления различных сетей. Программное обеспечение: Microsoft Visio 2019 MSO (16.0.10730.20102) 64-разрядная https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/visio/flowchart-software MATLAB R2017a (9.2.0.538062) 64-разрядная (win64) https://ww2.mathworks.cn/products/matlab.html.

Вычислительная платформа смогла поддерживать масштабируемость по сетевому масштабу, количеству и разнообразию за счет: (1) унифицированных функциональных ядер с реконфигурируемыми блоками для расширенных схем кодирования и гибридных моделей; (2) автоматические программно-аппаратные средства с гибкими стратегиями сопоставления для реализации и интеграции нескольких сетей; (3) произвольная топология маршрутизации с иерархической структурой 2D-сетки для крупномасштабной связи и бесконечного расширения.

Во-первых, для гибридной сети вход и выход ядра могут быть независимо настроены как модель ИНС или SNN. Для однородных или гетерогенных сетей могут быть созданы четыре типа комбинаций, включая ANN, SNN, ANN в SNN и SNN в ANN (A2A, S2S, A2S, S2A) (рис. 5b). В эксперименте с велосипедом большинство ядер трансформации (A2S и S2A) располагались между двумя сетями и действовали как интерфейсы.

Во-вторых, для нескольких сетей они были разделены на отдельные сети, и каждая сеть была развернута поэтапно с помощью автоматической цепочки инструментов без помех.Блок-схема показана на рис. 5c. Для одиночной сети составитель сопоставления преобразовал исходную модель сети (обычно модель с плавающей запятой) в удобную для оборудования форму. Затем параметры сети были логически распределены между несколькими ядрами. Наконец, логическое распределение было сопоставлено с физическим размещением. На этом этапе конфигурация таблицы маршрутизации, физическая структура, рабочий режим и все конфигурации определялись автоматическим инструментом. После того, как все сети были обнаружены, инструмент добавил связи между ними.Если схема кодирования выходных данных сети отличалась от следующей сети, ядра преобразования добавлялись, а целевой адрес маршрутизатора устанавливался в качестве ядер преобразования или непосредственно следующей сети.

В-третьих, для крупномасштабных сетей мы внедрили некоторые механизмы оптимизации, чтобы гарантировать, что несколько сетей могут эффективно работать на кристалле. Эти механизмы включали схему двухточечной маршрутизации и смежную стратегию многоадресной маршрутизации ¹⁷ . Ядра сообщались друг с другом с помощью метода 2D-сетки.Используя эту архитектуру, несколько ядер могут взаимодействовать друг с другом. Таким образом, крупномасштабные параллельные вычисления с любым количеством и размером сетей могут быть достигнуты путем разделения ядер и микросхем (рис. 5d). Мы использовали имитацию алгоритма отжига ³⁶ , чтобы уменьшить количество пакетов маршрутизации, передаваемых по каждому пути передачи, и уменьшить влияние передачи данных на вычисления микросхемы. На рисунке 5e показано распределение коммуникационного трафика между ядрами маршрутизации.Входящие и выходные пакеты маршрутизации каждого ядра менялись в зависимости от временного шага. Здесь мы собрали все пакеты за определенный период времени и отобразили максимальное количество каждого ядра. Все пакеты в многоядерной архитектуре распределяются почти равномерно, что позволяет избежать перегрузки отдельного ядра.

С помощью трех вышеупомянутых функций мы смогли сопоставить гибридные сети с чипом Tianjic и добиться высокоскоростных вычислений с низким энергопотреблением. Измерение и оценка описаны в Методах.В таблице 1 перечислены характеристики реализации различных сетей в реальных средах. Часы были установлены на 300 МГц. Все вычисления и обмен данными выполнялись за 16,8 мкс на каждой временной фазе, что отражает минимальную фазовую задержку для обеспечения точных рабочих характеристик. Как показано в таблице, максимальная частота событий не превышала 200 Гц. Между тем время работы сетей было меньше периода внешнего сигнала, что свидетельствовало о том, что система могла обрабатывать все задачи в режиме реального времени.Многоядерная архитектура обеспечивала возможность работы в реальном времени за счет разбиения больших сетей на большее количество ядер. Энергопотребление системы в различных масштабах показано на рис. 5е. По мере увеличения числа ядер энергопотребление системы увеличивалось примерно линейно. Статическая мощность практически не изменилась и лишь немного увеличилась, когда количество ядер превысило емкость одного чипа.

Для реальной робототехнической системы фактическое энергопотребление зависит от практических требований.Эти сетевые модули решают разные задачи. Следовательно, масштабы сетей различаются, что является ключевым фактором, влияющим на энергопотребление. В эксперименте с велосипедом использовалось 130 ядер в одном чипе, а общая динамическая мощность составляла 237,45 мВт (отмечена звездочкой на рис. 5f), при этом CNN для визуального модуля занимала большую часть, около 83% (рис. 5g). Вычислительная система продемонстрировала высокий уровень масштабируемости для интеграции сетей различного масштаба, количества и разнообразия. Более того, система также имеет потенциал для онлайн-реконструкции нескольких сетей.

Поведение на уровне системы

Работа робота в реальном мире является сложной задачей, поскольку ему приходится справляться со многими неопределенностями. В этой работе мы оценили нашу беспилотную велосипедную платформу с помощью серии реальных испытаний, включая различные дорожные условия, различные препятствия и окружающий шум. На рисунке 6a показаны некоторые примеры реальных сценариев. Беспилотный велосипед выполнял широкий спектр действий, включая обнаружение и отслеживание человека, распознавание голосовых команд и выполнение соответствующих действий.

Иллюстрация производительности поведения на уровне системы. ( a ) Актуальная динамичная и сложная среда с множеством задач. ( b ) Различные реальные дорожные условия и соответствующие спецификации. ( c ) Графики относительных углов рыскания велосипеда и целевых углов поворота, генерируемых модулем управления. Левая ось y (угол рыскания) преобразуется из положения объекта, предсказанного CNN, а правая ось y (целевой угол поворота) генерируется MLP для управления рулем.( d ) Производительность модуля движения на основе MLP на разных уровнях скорости, командах и шаблонах движения. Программное обеспечение: Microsoft Visio 2019 MSO (16.0.10730.20102) 64-разрядная https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/visio/flowchart-software MATLAB R2017a (9.2.0.538062) 64-разрядная (win64) https://ww2.mathworks.cn/products/matlab.html.

При различных дорожных условиях, таких как детская площадка, луга, каменная дорожка и ковер, велосипед мог легко сохранять равновесие и преодолевать лежачие полицейские (рис.6b), чему способствовали надежность MLP и низкая задержка системы. Велосипед мог следовать за человеком, который произвольно бежал, и автоматически избегал препятствий. Характеристики слежения и уклонения от препятствий представлены на рис. 6c. Если другой человек внезапно попадет в поле зрения, велосипед сможет отслеживать первоначальную цель. На рисунке 6d показаны результаты для различных уровней скорости и нескольких моделей движения. Целевой угол наклона был получен из инструкций.Велосипед выполнял круговую линию, S-образную кривую и прямую линию при разных скоростях и совершал бесступенчатое переключение между разными уровнями скорости только с помощью одной сети.

Эти тесты демонстрируют эффективность нашей роботизированной платформы при выполнении нескольких задач в средах с динамическими переменными. Таким образом, гибридная интеллектуальная архитектура открывает путь к повышению интеллекта роботов. Гибкое многосетевое сотрудничество на основе HNSM и масштабируемой программно-аппаратной системы совместного проектирования являются краеугольными камнями для гибридной и масштабируемой роботизированной платформы, вдохновленной мозгом.Кроме того, стоит отметить, что эта гибридная и масштабируемая платформа имеет потенциал для итеративного развития за счет увеличения неопределенности и сложности, например, интеграции большего количества датчиков и добавления дополнительных функциональных модулей для сложных сценариев.

Руководство для начинающих по программированию роботов на Python

Посмотрим правде в глаза, роботы — это круто. Они также собираются когда-нибудь править миром, и, надеюсь, тогда они пожалеют своих бедных, мягких, плотских создателей (а.к.а. разработчиков робототехники) и помогите 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 устройстве. программируемый 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 со своей средой и достигает своих целей, а также обсудить некоторые фундаментальных проблем программирования робототехники, с которыми я столкнулся на этом пути.

Чтобы следовать этому руководству по программированию робототехники для начинающих, у вас должны быть базовые знания двух вещей:

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

Приведенные здесь фрагменты кода являются лишь частью всего симулятора, который опирается 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.

Задача программируемого робота: восприятие против реальности и хрупкость управления

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

% gq? PTl7 $ 96B $ \ pIf; 3a!] 5, l # d-YHIVg / s] E + P’jl = Ef, ohp * t & 4 + a> 2] UdY9lJo & G = CXot = 2] Vl $ [F «= ek45bF2dDoGCmW (GV / ‘O.tE0 [>: QO + eh> DfSl & I + miEI’Wbk» @ XObh55 $ 0Com! `Gc8dZ2K4DN? 6A? S, AIdhuVT (fS» HCh4doS16’f! — + DuJ% Q * ZZO # T] & nY_GoajA \ ZU7DV? YW; / 4V $ / 2 = ClQTdDpM9eg * `E9-k-Ll] 91K / e94V; ouAn @ V sDt \ EiCa9d.MI2, W! KrZU) a0Vja3-Z8) $ q; iWPlA (P’ako0Z # = * l4kR1s.B (b / f + .M [H.lG * j; lLFf ndU; g # oo% 8g (b: hcH = L) rA [8 * cQ = nrZXt-E-U? G + p8j3APSMt * 2T [$ aMA8WuCS! 4ushjksTA1_> n6; r «tbU_9jP, u-1» HeNc3Me! X «hs4 (BJE $ rVD`fDlf $ qF (.Z1? BJ1> -o) ps> AV +> SVIB SXOrp5fG8 &? I’jsgedLSB1N._t> # p9-KDScld ~> конечный поток эндобдж 87 0 объект > / ProcSet 4 0 R >> / Аннотации [] / Содержание 88 0 руб. >> эндобдж 88 0 объект > поток Gat% & 9lo> SP.g`onCBZ?, RY9 & mVOjkX1 + — ‘; _ aX’3RACUZ! .JkUf = Lc? U $ 20 + p «* rm>? D? FdQtnjN # h28cAJS \) P_hs8DNXo4LpVilff’W62 + ik [42RbOIlS; JTW! l7] Y4s [KQf? 3W & (6fQo # 2mNolM (‘k [DK, M_I: S (S02AH] nD # 3Q-hdg; fe6h] n + CmZGJAn948! GWD ) QXpUD60Bi02WI ($ RDcpbLLOnG. E = uoBB 8m! 1d \ [% B) ‘t3h50k $ V * XV]! * 5 & XD8> 4 ?.% -W + TEsHg # EpLO_lBc5 k1k + [iA9 => р14» (eLplYVf.p`6I2tWXV $ я, .tg% 8Jc`oEp # ND_:? c1 & _: H & RNI & pi4XEXrWKV &&& Е &: B & ао & P: 383OIuV3hiS && O &&&& г & qLSd & К9 &&&

Как робота Думает: Различия между роботами и людьми

Вы когда-нибудь думали об автоматизации своей повседневной жизни? Учитывая весь ажиотаж о роботизированных технологиях автоматизации процессов в настоящее время, скорее всего, вы думали об этом или, возможно, уже делаете это!

В любом случае вы должны иметь в виду, что одним из условий успешной реализации RPA является понимание сходства и различий между мышлением и поведением робота и человека.Это поможет вам не только более эффективно автоматизировать вашу работу, но и улучшить существующие процессы и сделать их более пригодными для автоматизации.

Во-первых, давайте поймем, что мы имеем в виду, когда говорим о мышлении робота или мышлении бота.

Может ли бот думать как человек?

В общих чертах, бот — это настраиваемая программа, которая может выполнять поставленные задачи за вас, то есть бот RPA. Все действия, выполняемые ботом, определяются его бизнес-логикой или базовыми алгоритмами и кодовой базой.Любые улучшения в возможностях таких ботов возникают в результате улучшения и расширения этих алгоритмов и кодовой базы. Бот RPA может только имитировать человеческое поведение и не может выйти за рамки установленных правил. Все его действия детерминированы. Итак, если мы используем общепринятое понимание «мышления» как порождения мыслей или вынесения суждения, бот вообще не обладает этой способностью. Когда мы используем термин «мышление» в этом посте, мы будем иметь в виду бизнес-логику, которая определяет действия и поведение бота.

В отличие от ботов RPA, когнитивные боты не являются детерминированными, то есть они могут более точно имитировать человеческое суждение без указания правил. Они также могут изучить и улучшить свои способности принятия решений путем обработки больших наборов данных без явного вмешательства со стороны разработчиков.

Хотя сравнение когнитивных роботов и людей было бы интересной темой, в этом посте мы сосредоточимся на людях и роботах RPA.

Сходства и различия между роботами и людьми

Как мы упоминали выше, знание сходства и различий между роботами и людьми позволяет более эффективно автоматизировать бизнес-процессы.Вы поймете, какие задачи можно автоматизировать, просто имитируя поведение человека, какие задачи нужно изменить для автоматизации и где потребуется взаимодействие человека с роботом.

Итак, в чем сходство между роботами и людьми? Основное сходство, когда мы говорим о роботах RPA, заключается в использовании пользовательского интерфейса приложения. Как и человек, бот может взаимодействовать с интерфейсом: выполнять различные действия с мышью, такие как щелчок и прокрутка, ввод текста, копирование и вставка данных и другие подобные действия.Однако, в отличие от людей, боты могут находить элементы в интерфейсе не только по их внешнему виду (поверхностная автоматизация), но и с помощью специальных локаторов: селекторов окон в настольных приложениях или XPath в веб-приложениях. Это позволяет роботам RPA более эффективно выполнять некоторые действия пользователя. Рассмотрим два примера.

Пример 1 . Бот должен сохранить открытый файл Excel в другом месте. Он находит открытый файл на машине, подключается к нему, нажимает кнопки в интерфейсе для перехода к диалоговому окну «Сохранить как», вводит адрес, в котором необходимо сохранить файл, и нажимает «Сохранить».’Последовательность действий такая же, как если бы это делал человек.

Пример 2 . Бот должен заполнить и отправить форму в веб-приложение. Он находит поля формы с помощью XPath, вставляет туда необходимые данные и нажимает «Отправить». Как и человек, он взаимодействует с пользовательским интерфейсом веб-приложения (поля формы, кнопки), но, в отличие от человека, этого не делает » Не нужно прокручивать, щелкать по полям и затем вводить текст — он просто мгновенно вставляет туда данные одним действием.

Что касается различий между роботами и людьми, роботам не хватает нескольких важных функций, которые люди используют при выполнении каких-либо повседневных действий.

Действуя по аналогии и импровизируя

Когнитивные роботы могут делать это в определенной степени, но не роботы RPA. У них должен быть определенный образ действий (сценарий RPA) для выполнения задачи. Ограниченный бот не сможет выполнить задачу, аналогичную описанной в инструкции; он будет следовать инструкции буквально и выйдет из строя, если есть хотя бы небольшая разница.

Пример 3 . Рассмотрим сценарий, описанный в примере 1 выше: боту необходимо сохранить файл Excel. Он сможет выполнить задачу только в том случае, если в инструкциях скрипта предусмотрено сохранение файла именно в Excel. Невозможно сохранить файл Excel с помощью сценария, созданного для приложения Word, даже если в остальном процесс идентичен. Для человека же это не будет проблемой.

Использование контекста и опыта

В отличие от людей, роботы не обладают опытом и не понимают контекст.Для робота контекст создается каждый раз, когда он запускается (создается чистая сессия), и когда он завершает задачу, он «очищает» все впоследствии, чтобы система оставалась в том же состоянии, что и при запуске. Итак, каждый новый бот запускается каждый раз с нуля.

Пример 4 . Бот должен открыть файл Excel и записать туда данные. Он будет выполнять действия по открытию файла при каждом запуске, даже если файл уже открыт и необходимые данные уже присутствуют в файле, поскольку он не понимает контекста.

То же самое и с данными, которые бот может использовать. Он может получить доступ только к данным, которые специально предоставлены ему в переменных, или использовать данные, которые он извлекает из различных источников во время выполнения. Есть исторические данные для бота RPA.

Обработка ошибок

Поскольку робот буквально следует предоставленным инструкциям, но не путем постоянной оценки контекста и изменения своего поведения в зависимости от контекста, как это делает человек, боты не умеют справляться с неожиданными обстоятельствами, которые могут привести к ошибкам.Хороший сценарий RPA обеспечит такие случаи за счет использования специальной функции обработки ошибок, которая предоставит боту четкие инструкции о том, что делать в случае возникновения ошибки, или путем вовлечения человека в процесс («человек-в- loop »), поэтому роботы и люди работают вместе.

Что роботы умеют лучше людей

Несмотря на указанные выше недостатки, многие задачи роботы выполняют быстрее и лучше людей.

Расчеты

Благодаря большей вычислительной мощности боты быстрее выполняют вычисления и исключают возможность человеческих ошибок, обеспечивая более точные результаты.

Поиск, сравнение и обработка большого количества данных

По тем же причинам роботы лучше людей для обработки больших объемов данных, включая поиск, сравнение, обновление и перемещение информации между различными системами.

Работа с некоторыми приложениями

Помимо автоматизации приложений через пользовательский интерфейс, роботы могут подключаться к ним и выполнять различные действия, используя доступные API. Это может быть особенно полезно для автоматизации приложений с очень сложным пользовательским интерфейсом.

Многократное повторение одних и тех же задач

Боты не могут устать или отвлекаться, что позволяет ботам выполнять одни и те же задачи в цикле в течение длительного времени.

Эти различия между роботами и людьми предполагают разные подходы к автоматизации. Чтобы автоматизировать задачи, в которых робот должен взаимодействовать с пользовательским интерфейсом приложения, создайте сценарий, который будет имитировать действия пользователя в этом приложении. Для задач, требующих большого количества вычислений и обработки данных, используйте действия, которые потребуют от бота выполнения этих действий «под капотом», чтобы сделать его более быстрым и надежным.Если в процессе может возникнуть ошибка, включите шаги обработки ошибок и предоставьте боту точные инструкции для каждой возможной ситуации.

Чтобы еще лучше понять, как автоматизировать ваши задачи и как выбрать лучший подход для ваших сценариев RPA, пройдите бесплатные курсы в нашем онлайн-центре обучения — Automation Academy.

Ткань 100% хлопок «Дети в космосе» от KP Kids Quilting Treasures Kids & Robots Crafts casaalvarezrh.com

100% хлопок «Дети в космосе» от KP Kids Quilting Treasures Kids & Robots

Найдите много отличных новых и бывших в употреблении опций и получите лучшие предложения на 100% хлопковую ткань «Дети в космосе» от KP Kids Quilting Treasures Kids & Robots по лучшим онлайн ценам на! Бесплатная доставка для многих товаров! Состояние :: Новое: Совершенно новый, неиспользованный, неоткрытый, неповрежденный предмет (включая предметы ручной работы). См. Список продавца для получения полной информации. Просмотреть все определения условий: Тип:: Квилтинг, MPN:: Не применяется: Материал:: 100% хлопок,