The dawn of the age of the exoskeleton

Open Source Vacuum Avoids Cloud

OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây nhờ Raspberry Pi chạy ROS 2, sử dụng lidar 2D giá rẻ để lập bản đồ phòng và tích hợp với Home Assistant. Phần cứng chủ yếu cần in 3D, trong khi phần mềm đã tương đối hoàn thiện và dự án đang phát triển tích cực trên GitHub.

Là người phát triển robot hoặc IoT, bạn nên đọc để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa nhà ở tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây, bằng cách kết hợp phần mềm tự động hóa nhà (Home Assistant) với ROS 2 và giải pháp thô sơ nhưng hiệu quả.

Beam Bots

Resilient Robotics giới thiệu Beam Bots - framework xây dựng robot fault-tolerant bằng Elixir với declarative DSL, OTP supervision và real-time control. Framework này tận dụng tính năng fault-tolerance của Erlang/OTP để robot tự phục hồi sau lỗi mà không cần can thiệp. Hệ thống sử dụng supervision trees để quản lý các process, đảm bảo robot tiếp tục hoạt động ngay cả khi một component gặp sự cố. Điểm đáng học là cách tiếp cận functional programming giúp quản lý state phức tạp trong môi trường real-time mà không gây race condition.

Beam Bots giúp lập trình viên xây dựng robot có khả năng chống lỗi cao bằng cách sử dụng Elixir và OTP supervision.

“Supply chains are at risk”: O-ID raises $1.2m for modular humanoid robots

Công nghệ robot humanoid đang đối mặt với rủi ro đứt gãy chuỗi cung ứng do các bộ phận hỏng hóc khó thay thế. O-ID Tokyo mới gọi thành công $1.2m để phát triển robot humanoid module hóa, cho phép thay thế các khớp nối hỏng chỉ trong vài phút tại chỗ. Giải pháp này giúp giảm thiểu thời gian ngừng máy và đảm bảo hoạt động sản xuất liên tục. Công nghệ module hóa của O-ID có thể trở thành xu hướng mới trong ngành robot công nghiệp, đặc biệt tại các nhà máy Nhật Bản.

O-ID nhận 1.2 triệu đô la phát triển robot hình người modul hóa giúp giải quyết rủi ro chuỗi cung ứng bằng cách sửa chữa nhanh tại chỗ.

Aetina Launches Edge AI Systems for Robotics

Aetina introduces the AIE-KT78 and AIE-KT68 edge AI systems with integrated AI perception, decision-making, and control for robotics.

MIT engineers design a better controller for operating construction diggers

Các nhà nghiên cứu MIT đã phát triển hệ thống điều khiển máy đào (excavator) trực quan hơn, giúp rút ngắn thời gian đào tạo người vận hành. Công nghệ mới này cho phép kiểm soát máy đào tại chỗ hoặc từ xa hiệu quả hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo và hệ thống điều khiển tự động hóa giúp tối ưu hóa giao tiếp giữa người và máy móc công nghiệp, mở rộng khả năng tương tác với các hệ thống IoT và robot trong tương lai.

Nscale is selling Figure $3.5bn of compute and buying a stake in it

Nscale sẽ cung cấp ít nhất 3.5 tỷ USD compute và nhận một phần vốn sở hữu trong Figure. Nvidia, nhà cung cấp chip nền tảng cho thỏa thuận, đầu tư vào cả hai bên. Giao dịch này giúp Nscale mở rộng quy mô infrastructure compute trong bối cảnh nhu vực AI tăng trưởng mạnh. Figure nhận được nguồn compute mạnh mẽ để phát triển hệ thống AI, trong khi Nscale củng cố vị thế trong thị trường compute dành cho AI. Đây là minh chứng cho xu hướng các công ty công nghệ lớn hợp tác chặt chẽ để tận dụng thế mạnh công nghệ và nguồn lực.

Thỏa thuận 3.5 tỷ đô la giữa Nscale và Figure sẽ định hình lại tương lai của thị trường điện toán đám mây và AI.

Robot Talk Episode 164 – Accelerating robot learning, with Michelle Lu

Michelle Lu, cựu Giám đốc Công nghệ Simulation tại NVIDIA, đã rời công ty vào năm 2022 để thành lập Vsim Technology nhằm giải quyết các thách thức hiệu suất và tính khả thi trong robot AI dựa trên simulation. Tại NVIDIA, bà đã đồng sáng tạo Isaac Gym - framework reinforcement learning đầu tiên cho robotics được GPU-accelerated end-to-end, giúp tăng tốc đáng kể quá trình học robot. Khác biệt lớn của Vsim là tập trung vào việc giải quyết hiệu quả, khả năng mở rộng và khoảng cách sim-to-real - vấn đề nan giải khi mô phỏng kỹ thuật thuật toán trong môi trường số nhưng triển khai thực tế gặp khó khăn. Bài podcast cung cấp cái nhìn sâu về cách simulation và AI đang thay đổi tốc độ học kỹ năng robot, với các con số cụ thể về hiệu suất được nhấn mạnh.

Bài podcast này giúp lập trình viên hiểu cách mô phỏng và AI có thể tăng tốc quá trình học kỹ năng cho robot.

Building and programming autonomous robots at the York Micromaze Hackathon

Tại Đại học York, UK RAS STEPS đã tổ chức sự kiện Micromaze Robot Hackathon kéo dài 3 ngày, nơi các lập trình viên phát triển robot tự hành trên nền tảng Raspberry Pi Pico W tùy chỉnh. Các đội đã thiết kế khung sườn bằng laser, tích hợp động cơ và cảm biến, viết điều khiển phần mềm bằng MicroPython để điều hướng mê cung ngày càng phức tạp. Tiêu chí đánh giá bao gồm hiệu suất trong mê cung, tránh va chạm, thiết kế, chất lượng mã, điều khiển không dây và sự đổi mới. Sự kiện này cũng là thử nghiệm cho các chương trình đào tạo hoặc quảng bá robot học trong tương lai.

Hackathon này cung cấp kinh nghiệm thực tế quý giá về phát triển robot tự hành từ khâu thiết kế đến lập trình điều khiển.