Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 2/2017 vyšlo tiskem 17. 2. 2017. V elektronické verzi na webu od 10. 3. 2017. 

Téma: Elektrické přístroje – spínací, jisticí, ochranné a signalizační; Přístroje pro inteligentní sítě

Hlavní článek
Atypický návrh výkonového stejnosměrného zdroje se středofrekvenčním transformátorovým filtrem rušivého napětí

Číslo 1/2017 vyšlo tiskem 7. 2. 2017. V elektronické verzi na webu od 7. 3. 2017.

Veletrhy a výstavy
Pozvánka na výstavu SVĚTLO V ARCHITEKTUŘE 2017 

Architekturní a scénické osvětlení
Světelný design v kostce – Část 28
Osvětlení spiegeltentu a jeho specifika

Aktuality

V distribuční soustavě (DS) ČEZ Distribuce, a. s. je vyhlášen kalamitní stav Od 9 h dne 24.2.2017 je vyhlášen kalamitní stav v Karlovarském kraji - okres Karlovy Vary…

Veletrh Věda Výzkum Inovace 2017 zahájí místopředseda vlády Pavel Bělobrádek Letošní ročník Veletrhu Věda Výzkum Inovace zahájí na brněnském výstavišti 28. února 2017…

Chytré lampy PRE potvrdily zhoršenou smogovou situaci v Praze Chytré lampy PRE potvrdily v rámci svého pilotního provozu, že v Holešovicích a…

Jak se bydlí v pasivních domech, řeknou jejich majitelé na veletrhu FOR PASIV Další ročník veletrhu FOR PASIV, který je zaměřený na projektování a výstavbu…

Více aktualit

Robot Nao jezdí v BMW

11.09.2014 | |

Roboty nejsou úplně nejlepšími řidiči. Robotická auta jsou kapitola jiná, ale posadit robot – humanoidní nebo jiný – za volant je většinou nejistý podnik.
Vzpomeňme si na velmi drahé roboty na DARPA Robotics Challenge, které se u toho dost zapotily, a přesto neodvedly úplně přesvědčivý výkon. Ale pro robota Nao v kombinaci s jeho robotickým MBW Z4 od RobotsLab - výrobce a prodejce výukových robotů ze San Francisca – je to hračka. 

Nao řídí své BMW zcela autonomně, nebo přesnější by bylo říci, že auto se jaksi řídí samo, když spoléhá na laserový hledáček, kterým vyhledává překážky a posílá pokyny robotu, který podle nich otáčí volantem. Účelem výukové sady je, aby sloužila jako platforma, kterou bude možné využít k výzkumu nebo výuce čehokoliv chcete, od SLAM algoritmů až po detekci překážek založenou na strojovém vidění.

Více na TechCrunch a RobotsLAB
Původní článek na IEEEspectrum

Image credit RobotsLAB