Маркетинговые исследования "Текарт" в области робототехники:

Перспективы производства промышленных роботов в России

Пандемия ускоряет цифровую трансформацию и автоматизацию бизнеса, стимулируя интерес инвесторов и предпринимателей к робототехнике.

Анализ рынка устройств визуализации с подавлением засветки

Аналитиками «Текарт» завершен проект, посвященный анализу рынка устройств визуализации, оснащенных функцией компенсации встречной засветки.

Обзор рынка промышленной автоматики

Департаментом маркетингового анализа «Текарт» завершен проект, посвященный анализу рынка промышленной автоматики (системы АСУ ТП и КИПиА) в Воронежской области. В рамках исследования была определена потенциальная емкость рынка промавтоматики, оценена структура спроса в разрезе основных отраслей потребителей, выявлены крупнейшие потребители промавтоматики в фокусном регионе.

Маркетинговое исследование рынка робототехники

Объектом исследования является российский рынок робототехники. Рынок робототехники делится на два значимых сегмента: бытовые (домашние роботы) и роботы профессиональные (промышленные/сервисные). В данном маркетинговом исследовании рассматривался именно сегмент профессиональных роботов.

Категории новостей

Научные разработки, программное обеспечение

19.03.2020

Некоторые психологические исследования показывают, что взгляд может передавать намерения человека при выполнении повседневных задач, например, во время приготовлении пищи. Похожим образом отслеживание взгляда повышает эффективность методов обучения роботов за счет имитации поведения человека, демонстрирующего выполнение заданий.

18.03.2020

Группе исследователей из Швейцарской высшей технической школы Цюриха удалось использовать алгоритмы машинного обучения для разработки недорогого тактильного сенсора. Этот инновационный датчик с высокой точностью измеряет распределение давления, позволяя роботизированным манипуляторам аккуратно обращаться с хрупкими предметами.

17.03.2020

Группа ученых из Индийского технологического института в Харагпуре недавно разработала новый подход к планированию маршрута для мобильных роботов. Этот метод основан на алгоритме опыления цветов (FPA), вычислительном инструменте для поиска идеальных решений конкретной проблемы с учетом ряда факторов и критериев.

04.03.2020

Исследователи из Google Robotics сумели модифицировать алгоритмы, с помощью которых четвероногий робот в течение нескольких часов самостоятельно научился ходить вперед-назад и поворачивать. Команда изменила существующую систему – в первую очередь разработчики убрали механизм моделирования окружающей среды.

02.03.2020

В теле осьминога две трети нейронов находятся в конечностях – иными словами, у каждого из щупалец буквально есть собственный «мозг». Осьминоги могут развязывать узлы, открывать банки и обвивать щупальцами добычу любого размера и формы. Сотни присосок позволяют осьминогу плотно захватывать даже неровные поверхности под водой.

27.02.2020

Разработчиками были созданы программные модули «Когниграф-ИМК» и «Когниграф.ИМК-ПРО», которые позволяют наглядно и эффективно создавать, редактировать и запускать алгоритмы распознавания ментальных состояний для интерфейса мозг — компьютер (ИМК) - передовые методы обработки сигналов и мощные классификаторы машинного обучения теперь доступны в едином пакете программ, при этом пользователю системы стало не обязательно уметь программировать.

26.02.2020

Ученые из Северо-Западного университета в США разработали новую программу для автономных роботов, которую они называют первым децентрализованным алгоритмом без столкновений и тупиков.

20.02.2020

Змеи обитают в разных природных условиях, от невыносимо жарких пустынь до густых тропических лесов, но в любом месте они могут с легкостью заползать на деревья, кусты и камни. Команда инженеров из Университета Джонса Хопкинса в США изучила особенности передвижения змей и изготовила робота, способного ловко подниматься по лестницам с высокими ступеньками.

19.02.2020

За последние несколько десятилетий ученые попробовали несколько подходов, чтобы обеспечить роботам возможность поднимать предметы, взаимодействовать с ними и ставить на место, не повреждая их.

18.02.2020

Исследователи из Массачусетского технологического института впервые представили мягкий роботизированный манипулятор, способный понимать собственную конфигурацию в трехмерном пространстве. Для этого устройство использует только данные о движении и расположении, полученные датчиками на собственной «коже».