420074, Республика Татарстан, г. Казань, Петербургская ул, д. 52, офис 22
Координаты: 55.780213, 49.133444
Почта: sales@fluctio.ru
Координаты: 59.896195, 30.460227
Почта: sales@fluctio.ru
Мы используем файлы cookie, чтобы обеспечивать правильную работу нашего веб-сайта, персонализировать рекламные объявления и другие материалы, обеспечивать работу функций социальных сетей и анализировать сетевой трафик. Мы также предоставляем информацию об использовании вами нашего веб-сайта своим партнерам по социальным сетям, рекламе и аналитическим системам.
Роверы – это современные транспортные роботы, предназначенные для перемещения грузов и мониторинга территории. Помимо этого эти роботы могут перемещаться на большие расстояния, исследовать местность, записывать данные, участвовать в разных операциях с человеком, например спасательных или геологических.
Умное колесное устройство может самостоятельно перемещаться по заданному маршруту, ориентироваться в сложных условиях и избегать препятствий.
1. Механическая часть.
Основой роботизированного колесного устройства является его механическая структура, включающая шасси и каркас.
Шасси служит фундаментом для всех остальных компонентов и обеспечивает устойчивость и прочность конструкции. Типы колес, используемых в тележках, могут существенно различаться в зависимости от их назначения. Например, для работы на ровных поверхностях часто применяются колеса с резиновыми покрышками, обеспечивающие плавный ход и хорошее сцепление. В более сложных условиях могут использоваться специализированные колеса или гусеницы.
2. Электронная часть.
Электронные компоненты ровера играют ключевую роль в ее функциональности. Контроллеры и процессоры обрабатывают данные от сенсоров и управляют движением. Они часто оснащаются современными микропроцессорами, способными выполнять сложные вычисления в реальном времени. Датчики, такие как инфракрасные и ультразвуковые, используются для навигации и обнаружения препятствий. Это позволяет тележке "видеть" окружающий мир и корректировать свой маршрут при необходимости.
Современные колесные мобильные роботы оснащены системами мониторинга состояния, которые позволяют отслеживать производительность устройства и диагностировать потенциальные неисправности. Это помогает в своевременном обслуживании и предотвращении сбоев в работе. Встроенные системы связи, такие как Wi-Fi или Bluetooth, обеспечивают бесперебойное взаимодействие с другими устройствами и системами управления.
3. Программная часть (мозги робота).
Программная составляющая ровера включает алгоритмы управления и навигации. Это позволяет машине принимать решения на основе данных, получаемых от сенсоров, и корректировать свое поведение.
Программное обеспечение может быть настроено под специфические нужды клиента, включая маршрутизацию, планирование задач и составление отчетов. Транспортного робота можно переобучить и перепрограммировать.
Компания Флуктио разработала свой универсальный ровер – роботизированную платформу и имеет собственную программу машинного обучения транспортных роботов. Благодаря уникальной разработке робот может обучиться в симуляционной среде безошибочным и новым алгоритмам, что повышает его адаптивность и функциональность.
Мобильные роботы используют широкий спектр технологий для навигации и ориентации. Датчики и камеры помогают им определять свое местоположение и избегать столкновений. Одной из передовых технологий, используемых в современных роботах, является LIDAR — система, которая с помощью лазеров сканирует окружающую среду, создавая трехмерные карты. GPS также может использоваться для точного определения местоположения в более обширных пространствах.
Дополнительно, в некоторых моделях может применяться технология SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), позволяющая роботу одновременно строить карту окружающей среды и определять свое местоположение на этой карте. Это особенно полезно в динамичных средах, где постоянно изменяются условия.
Управление движением роботизированной тележки осуществляется с помощью специальных алгоритмов, обеспечивающих ее плавное и безопасное перемещение. Эти алгоритмы разрабатываются с учетом множества факторов, таких как скорость, направление и наличие препятствий. Одним из важнейших аспектов является обеспечение безопасности. Системы предотвращения столкновений анализируют данные от сенсоров в реальном времени и корректируют траекторию, чтобы избежать аварийных ситуаций.
Ровер – это умный автономный механизм, который может быть полезен в разных сферах деятельности. Возможно, скоро транспортные роботы станут такими же популярными и доступными, как роботы-пылесосы.
Занимал позиции исполнительного директора и директора по развитию в технологических компаниях.
Реализовывал проекты в сфере беспилотных авиационных систем и промышленной автоматизации.
Сформировал эффективную структуру управленческого учета в международной группе компаний “Braeron Ltd”.
Организовывал взаимодействие с государственными институтами развития (Минпромторг, Сколково, Фонд НТИ и др.).
Инженер-исследователь с 15-летним профессиональным опытом в области программной инженерии, машинного обучения и разработки интеллектуальных систем.
Эксперт в области Python, C#, Unity3D, ROS2, Tensorflow, Mujoco, Scikit-learn, Docker, AWS и GCP.
Занимал руководящие технические должности в международных проектах на должностях Head of R&D, Lead Architect, Delivery Manager.
Реализовывал масштабные решения в области анализа данных, компьютерного зрения, классификации, вероятностного программирования и reinforcement learning в компаниях Reddit, DoorDash, Guardant Health, Provectus, Appen, Aretech.
Имеет опыт построения DevOps-инфраструктуры, создания MVP, оптимизации бизнес-процессов и управления распределенными командами.
Обладает экспертизой в области алгоритмизации, разработок систем автоматического управления, математического моделирования, робототехники, компьютерного зрения, патентного анализа и научного сопровождения проектов.
Разработала онлайн-курсы по идентификации систем и статистической динамике систем управления,
Принимала участие в реализации крупных научно-исследовательских проектов, включая контракты с предприятиями авиационной отрасли, а также грантовые программы РФФИ, Академии Наук Республики Татарстан и Минобрнауки.
Обладает знаниями в Matlab/Simulink, Python, Delphi, FlightGear, AutoCAD, NX, а также практическим опытом разработки и внедрения инженерных решений в рамках ГОСТ и ARP-стандартов.
Руководил созданием математических моделей беспилотных летательных аппаратов, систем MIL/SIL/HIL-моделирования, автопилотов и цифровых симуляторов.
Создавал регламенты испытаний и системные документы, внедрял внутренние знания и процессы в компаниях.
Показал уникальную возможность объединить в единый инженерный процесс аэродинамику, механику, моделирование и разработку программного обеспечения.
Участник многочисленных проектов от Burger King, Яндекса, NBA и Saber Interactive на платформе Roblox.
Имеет опыт реализации распределенных систем (в т.ч. файловых), разработки SDK, создания собственных multiplayer-игр и античитов, а также построения инфраструктуры на базе AWS и Terraform.
Занимается разработками в области построения цифровых двойников, взаимодействия с ML-агентами и создания пользовательских интерфейсов.