Дрон и нейросеть помогут определить видовой состав леса
Японские исследователи разработали метод полуавтоматического распознавания типов деревьев на снимках, сделанных мультикоптером во время полета над лесом. Несмотря на то, что авторы использовали серийный дрон с обычной камерой и без дополнительного оборудования, алгоритм научился различать шесть видов деревьев со средней точностью 89 процентов, сообщается в препринте на arXiv.org.
Наблюдение за деревьями в лесах важно прежде всего для исследователей, следящих за биоразнообразием и распространением инвазивных видов растений. Поскольку беспилотные летательные аппараты перемещаются над лесом гораздо быстрее, чем люди по лесу, некоторые исследователи используют их для быстрого сбора данных с большой площади. Но обычно для этого используется аэрофотосъемка с помощью мультиспектральных камер или лидаров. Таким образом можно получать данные для больших массивов, но это требует больших затрат на оборудование, а разрешение изображений получается низким.
Масанори Ониси (Masanori Onishi) и Такеши Исе (Takeshi Ise) из Киотского Университета решили использовать для отслеживания типов деревьев гораздо более дешевый источник данных — квадрокоптер DJI Phantom 4 со встроенной камерой. Дрон летал над лесом площадью около 47 гектаров в пригороде Киото и делал снимки, автономно передвигаясь по заданному маршруту на высоте 80 метров. После полета исследователи объединили снятые фотографии в ортографическую проекцию, а также создали на их основе цифровую модель рельефа.
На основе этих данных исследователи с помощью автоматизированной программы провели сегментацию ортографического снимка, оставив на нем только кроны деревьев. Затем они создали семь классов объектов: шесть типов или видов деревьев, например, вечнозеленое широколистное дерево или сосна веймутова (Pinus strobus), а также один класс для всех остальных объектов, таких как земля между деревьями или здания.
После этого исследователи разбили изображение на отдельные объекты, создав таким образом набор данных для алгоритма машинного обучения. В качестве алгоритма авторы выбрали сверточную нейросеть GoogLeNet. Натренировав нейросеть на части набора данных исследователи получили среднюю точность распознавания 89 процентов, а для некоторых типов деревьев она достигала 96 процентов.
Ранее финские исследователи научились автоматически определять вид дерева по данным лазерного сканирования. Во время испытаний система распознавала три вида деревьев с точностью до 95 процентов. А швейцарские инженеры превратили дрон в автоматизированную систему обследования полостей в деревьях. За счет нескольких датчиков он самостоятельно определяет положение дупла на стволе, после чего подлетает вплотную к стволу и вводит внутрь полости манипулятор со стереокамерой на конце.
Григорий Копиев
Он может поднимать груз до 25 килограмм
Американская компания Apptronik представила раннюю версию прототипа гуманоидного робота общего назначения Apollo. Его рост составляет 173 сантиметра, масса — 73 килограмма. Заряда батареи хватает на четыре часа работы. В текущей версии Apollo может поднимать до 25 килограмм и предназначен для работы на складах, однако в будущем список возможностей и сфер применения будет расширяться, сообщает New Atlas. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера В последнее время сразу несколько компаний анонсировали разработку собственных человекоподобных роботов общего назначения. Среди них, например, производитель экзоскелетов Fourier Intelligence и робототехническая компания Unitree, известная прежде всего своими четвероногими роботами. К разработке собственного человекоподобного робота приступила даже Tesla, которая недавно представила обновленную версию робота Optimus. Такой всплеск интереса к роботам, конструктивно повторяющим анатомию человека, в первую очередь связан с их ключевой способностью функционировать в той же среде, где работает и живет человек. Они могут передвигаться по тем же помещениям, взаимодействовать с теми же инструментами и предметами без необходимости специально что-либо менять и перестраивать. В перспективе человекоподобные роботы смогут заменить собой людей на тяжелых и опасных для здоровья работах. Недавно список компаний-разработчиков пополнила американская компания Apptronik из штата Техас. Основанная в 2016 году сотрудниками лаборатории Human Centered Robotics Lab Техасского университета в Остине, Apptronik за время своего существования уже успела поработать над десятком проектов. Среди них, например, человекоподобный робот Valkyrie, созданный по заказу NASA, а также телеоперационный робот Astra. Прототип человекоподобного робота, разработку которого недавно анонсировала компания, получил название Apollo. Его высота составляет 173 сантиметра. При собственной массе 73 килограмм Apollo может поднимать грузы до 25 килограмм, что, для сравнения, больше грузоподъемности робота Optimus на 25 процентов. Одного заряда батареи хватает на четыре часа работы Apollo. При этом батарею можно быстро заменить на новую без длительного перерыва на зарядку. Также при необходимости Apollo может работать от электросети. https://www.youtube.com/watch?v=uJOA5IDaL5g Робот имеет модульную конструкцию — его верхняя часть может быть установлена на колесную платформу или на неподвижную опору, если нет необходимости в передвижениях робота. Для коммуникации с человеком на лицевой части головы Apollo есть светодиодная подсветка вокруг глаз-видеокамер и индикатор на основе технологии электронных чернил, на котором кроме рта, изображающего эмоции, может отображаться текстовая и графическая информация. Для этой же цели на груди робота расположен большой информационный OLED-дисплей. В ближайшей перспективе основным предназначением Apollo станет работа на складах и в производственных помещениях, где он будет переносить и сортировать грузы. Однако в дальнейшем с развитием аппаратного и программного обеспечения платформы Apollo, которую в Apptronik планируют сделать доступной для сторонних разработчиков, будут расти и возможности робота. В компании считают, что в будущем робот найдет применение и в других сферах, например, в строительстве, нефтегазовой отрасли, производстве электроники, торговле, курьерской доставке, уходе за пожилыми людьми и пациентами, которым требуется реабилитация. На данный момент представлена ранняя альфа-версия. Серийный Apollo компания планирует выпустить в 2024 году, а старт продаж можно ожидать не ранее 2025 года. Основное предназначение робота Digit от компании Agility Robotics также связано с переноской грузов на складах. Его отличительной особенность стала конструкция ног, колени которых выгнуты в обратную сторону. Недавно компания представила обновленную версию Digit, у которой появилась голова и манипуляторы на руках.