Канадский фермер Мэттью Раймер из Манитобы самостоятельно собрал автопилот для трактора John Deere 7930. Подробнее с реализацией автопилота трактора можно ознакомиться на странице проекта.
В качестве аппаратной части проекта изобретатель использовал популярный среди авиамоделистов автопилот PixHawk, а также платформу Arduino. Программная часть состоит из автопилота Ardupilot, программы удаленного управления беспилотником по протоколу MAVLink DroneKit-Python и самостоятельно написанного программного кода для непосредственного управления узлами трактора.
Поскольку в данной модели трактора большая часть управляющих сигналов, включая поворот рулевого колеса и переключение передач, передаются при помощи электроники, фермеру не понадобились отдельные актуаторы для взаимодействия с механическими органами управления. Ранняя версия автопилота представляла собой Arduino, припаянные напрямую к проводке трактора, однако позднее фермер доработал систему. В итоговом виде автопилот умещается в отдельный короб с кабелями, которые можно отсоединить от рулевой колонки и консоли с кнопками.
По словам создателя беспилотного трактора, идея создать автопилот возникла у него из-за сезонной потребности найма временного водителя на время уборки зерновых — на протяжении двух недель задача временного водителя вести трактор с прицепом рядом с комбайном. Как отмечает Мэттью Раймер, это скучная и малооплачиваемая временная работа, к тому же подобные временные помощники нужны одновременно всем фермерам и найти кого-то крайне тяжело.
Несмотря на то, что трактор способен самостоятельно ехать рядом с комбайном, для выгрузки зерна в грузовик фермер по-прежнему самостоятельно садится за руль. По словам разработчика, проект по-прежнему находится в стадии доработки, поэтому некоторые улучшения он намерен протестировать в наступающем сезоне.
Для его создания использовали три метода визуализации
Аллан Джонсон (Allan Johnson) из Дьюкского университета с коллегами представил трехмерный стереотаксический атлас мозга мыши, охватывающий анатомические структуры и клетки. Для его создания мозг и череп пяти мышей визуализировали тремя способами. Сначала мозг в черепной коробке трехмерно визуализировали диффузно-тензорной томографией с разрешением 15 микрометров (в 2,4 миллиона раз выше, чем у клинических томографов), которое позволяет рассмотреть цитоархитектуру мозговых структур. Затем с помощью микрокомпьютерной томографии отметили опорные точки черепа. После этого мозг извлекли и сделали снимки его срезов микроскопией плоскостного освещения, чтобы получить карты клеток. Результаты работы опубликованы в журнале Science Advances.