Этот пост добавлен читателем Naked Science в раздел «Сообщество». Узнайте как это сделать по ссылке.
Рои роботов смогут самостоятельно возводить конструкции без участия людей
Исследователи Штутгартского университета в Германии разработали две автономные роботизированные системы, призванные сделать строительство более быстрым, производительным и менее расточительным.
Проекты SCALAR и COBRAS позволят изучить, как группы роботов и строительных машин смогут собирать здания при минимальном участии людей, одновременно способствуя более экологичным методам строительства.
Исследования предусматривают два разных подхода к роботизированному строительству: автономные машины будут собирать заранее изготовленные деревянные модули, а рои небольших роботов — возводить легкие конструкции, элементы которых можно будет использовать повторно.
Проект SCALAR направлен на совершенствование модульного деревянного строительства, при котором элементы здания производятся за пределами строительной площадки, а затем доставляются туда для сборки. Такой подход позволяет сократить продолжительность работ на объекте, а древесина может служить возобновляемой альтернативой некоторым традиционным строительным материалам.
По данным Штутгартского университета, в рамках SCALAR будет разработана система деревянного строительства с универсальными соединениями и цифровыми процессами проектирования, а также многоуровневая роботизированная платформа, способная автономно собирать деревянные модули.
Строительные задачи планируется распределить между разными машинами. Модернизированные краны будут транспортировать компоненты и устанавливать их с приблизительной точностью, тогда как мобильные роботы займутся более точной сборкой. До начала строительства исследователи намерены моделировать процесс сборки в виртуальной среде. Затем цифровая система управления будет координировать работу оборудования в реальном времени и помогать обеспечивать безопасность на строительной площадке. SCALAR предназначен как для строительства новых зданий, так и для реконструкции существующих сооружений.
Если SCALAR сосредоточен на координации различных типов строительной техники, то COBRAS исследует возможность использования групп одинаковых мобильных роботов с электрическим приводом для сборки пространственных конструкций.
Пространственные конструкции создаются из соединённых между собой элементов и позволяют перекрывать большие пролеты при относительно небольшом расходе материала. Их модульная конструкция также может позволять разбирать сооружения и повторно использовать отдельные компоненты. Однако сборка большого количества элементов может требовать значительных трудозатрат, что ограничивает распространение таких конструкций.
COBRAS призван решить эту проблему с помощью принципов роевого интеллекта. Вместо центрального контроллера, который отдает команды каждому роботу, машины будут самостоятельно и динамически координировать свои действия в составе единой группы.
Использование одинаковых роботов может упростить масштабирование системы: количество машин можно будет увеличивать или уменьшать в зависимости от масштаба проекта. Если одному роботу потребуется техническое обслуживание, остальные смогут продолжить работу, не останавливая весь процесс сборки.
В рамках проекта также будут применяться цифровые методы проектирования, позволяющие сократить расход материалов и одновременно повысить эффективность конструкций. Исследователи планируют разработать модульные элементы, специально адаптированные для роботизированной сборки и разборки. Это позволит демонтировать конструкции, повторно использовать их компоненты и адаптировать сооружения к другим местам или требованиям.
Оба проекта отражают подход Штутгартского университета, предполагающий объединение архитектуры, инженерных дисциплин, материаловедения, цифрового проектирования и робототехники, а не рассмотрение автоматизации как отдельной технологии.
Исследователи рассчитывают, что такой комплексный подход позволит повысить производительность строительства, одновременно снизив расход ресурсов и способствуя развитию принципов цикличного использования материалов.
Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
Telegram 
Дзен 
VK
Предстоящие мероприятия
Дата-центры для нейросетей в последние пару лет стали важнейшим фактором роста западной экономики, а заодно и мировой энергетики. В этом направлении нейросети создали немало новых рабочих мест, хотя и меньше, чем в программировании. Однако у невиданного бума есть и оборотная сторона: нобелевский лауреат Пол Кругман выяснил, что они буквально выдавливают остальные сектора экономики, забирая у них все больше инвестиций.
В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.
Два блюда с одинаковыми калорийностью, объемом и равным соотношением белков, жиров и углеводов вызвали совершенно разный отклик организма в зависимости от степени обработки продуктов. К такому выводу пришли исследователи, обнаружившие, что ультраобработанная еда заставляет поджелудочную железу вырабатывать больше инсулина и активирует участки мозга, отвечающие за пищевую мотивацию и удовольствие.
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.
История и настоящее атомной отрасли насыщены множеством аббревиатур, на первый взгляд совсем загадочных. На деле понять их несложно, а стоящие за этим истории необычны и весьма увлекательны. Ниже мы выделим такие термины. И, как читатель скоро обнаружит, они вплотную касаются его жизни далеко не только через поток электронов из розетки.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
В последние сорок лет на планете идет активное глобальное озеленение — в том числе в засушливых зонах планеты, от полупустынь до степей. Однако современные климатические модели (в отличие от прогнозов климатологов прошлого) никак не предсказывали это событие. Поэтому множество ученых озабочено непредсказуемостью происходящего. Авторы новой работы попытались найти какие-то минусы у этого процесса и частично преуспели: стабильность засушливости в сухих частях планеты действительно под угрозой.
[miniorange_social_login]
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Комментарий на проверке
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Аккаунт заблокирован!
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Что-то пошло не так!
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноЛучшие материалы
Войти
Вконтакте
По e-mail
Google
Яндекс ID
Ваша заявка получена
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно