Минобороны профинансирует создание экзоскелета23 ноября, 14:50 UTC+3КУРСК, 23 ноября. /ТАСС/. Министерство обороны РФ
профинансирует разработки по созданию тяжелых экзоскелетов и искусственного интеллекта для гусеничных роботов. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе Юго-Западного госуниверситета (ЮЗГУ, Курск), который
представит эти изобретения на выставке "Армия-2016".
"Между ЮЗГУ и Минобороны будет подписано соглашение о сотрудничестве, - заявил ректор вуза Сергей Емельянов, слова которого приводит пресс-служба. -
Министерство берет полное кураторство над этими разработками, что обеспечивает вузу дополнительное финансирование, поддержку государственных структур". Объемы финансирования пока не называются.
Как сообщил ТАСС заведующий робототехнической лабораторией ЮЗГУ Андрей Яцун,
прототип тяжелой версии экзоскелета для нужд Минобороны может появиться уже в 2016 году. Пока по рекомендации военного ведомства это будет не боевая версия, а аппарат для вспомогательных работ. "Мы начали прорабатывать возможность применения тяжелой версии экзоскелета для погрузочно-разгрузочных работ", - сказал Яцун, добавив, что
солдат в экзоскелете сможет поднимать на 80 кг больше, чем "голыми руками".
Система интеллектуального движения, или, другими словами, искусственный интеллект для гусеничных платформ разрабатывается в Научно-производственном центре ЮЗГУ и
уже опробован на полигонах. "
Такими интеллектуальными системами управления после незначительной доработки под конкретное изделие могут оснащаться любые гусеничные платформы, имеющие цифровые сигналы управления, превращаясь, соответственно, в роботов", - сообщил ранее ТАСС директор центра Александр Гривачев.
С помощью этой системы движение техники осуществляется практически без помощи человека. Машина сама рисует цифровую карту препятствий, после чего оператор указывает точку финиша, и робот начинает движение к ней. Помощь человека может понадобиться только на самых сложных участках маршрута, а обычные препятствия, такие как упавшие деревья, робот объезжает сам с помощью датчиков, распознавая их на скорости более 30 км/ч.
ТАСС