Имитация движений: как научить робота повторять движения, используя нейросеть для генерации траектории

Имитация движений: как научить робота повторять движения, используя нейросеть для генерации траектории.

Имитация движений: как научить робота повторять движения, используя нейросеть для генерации траектории.
В индустрии проектирования, строительства и управления недвижимостью сегодня много говорят о «цифровизации», «информационном моделировании», о использования в работе «BIM / ТИМ — моделей», о формировании «Цифрового двойника (Digital Twin)». Однако термины BIM (Building Information Modeling) / ТИМ (Технология Информационного Моделирования) и Цифровой двойник (Digital Twin) часто используются как синонимы, что является не совсем верным. Для участников проекта объекта капитального строительства (ОКС), заказчика, инвестора и главное, для службы эксплуатации понимание этой разницы — вопрос не терминологии, а миллионов рублей сэкономленного бюджета и часов простоя в случае использования их в своей работе, но шума обсуждений много, как понять что использовать?
В этой статье я разберу, что есть что, в чем разница и почему переход от BIM / ТИМ - моделей к цифровому двойнику важен для жизненного цикла (ОКС).

Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы.
Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот. Сам.
Более того, теперь ИИ забирает на себя не только объемную геометрию, но и плоскую документальную рутину. Ему можно делегировать создание чертежа, автоматическое заполнение штампа и экспорт результата в DXF одним запросом.
Ключевое изменение здесь в том, что агент теперь держит в голове состояние модели на каждом шаге. Он понимает в каком документе находится, на какой стадии построения работает, какую грань или какой feature нужно взять в следующей операции, что именно изменилось после команды и какие свойства получились у детали в итоге.
Например:
Можно взять уже открытую деталь, спросить у неё текущее состояние через get_3d_context и узнать, что базовое тело уже создано, а в дереве висит 11 элементов. Агенту не нужно угадывать или строить всё с нуля - он понимает, на каком этапе находится модель, и сразу переходит к следующим шагам.
Можно не высчитывать координаты плоскостей вручную. Инструмент resolve_selection_3d по описанию сам находит нужную грань (например, «верхняя плоская») и возвращает её системный идентификатор. Агент просто берёт эту ссылку, ставит на неё новый эскиз и делает вырез точно там, где нужно.
Можно убедиться, что команды не просто улетели в пустоту, а реально сработали. Тул list_feature_tree_3d отдаёт агенту список шагов: базовый эскиз, выдавливание, вырез, отверстие, фаска. То есть ИИ доводит деталь до конкретной истории построения, которую вы потом можете открыть руками и проверить.

Тема обратного (реверс-) инжиниринга становится всё более популярной в инженерной среде. А для некоторых проектно-конструкторских организаций такая деятельность вообще является основной специализацией. Причины здесь на поверхности - санкции , которые приводят к отказу в поставках, например, ремонтных изделий и запчастей; нарушения устоявшихся цепочек логистики вплоть до их полного разрыва либо существенного увеличения сроков поставки. Основная задача реверса – воспроизведение готового изделия (от ремонтно-восстановительных работ до полного копирования конструкции) – всецело помогает обходить указанные проблемы.
На практике есть несколько сценариев, по которым работает конструктор, занимающийся реверсом. Мы рассмотрим наиболее прогрессивный – с подготовкой трехмерной модели в САПР и дальнейшей работой с ней. Здесь можно выделить несколько основных этапов:

На распределительных складах одна из главных задач — сортировка грузов. Коробки нужно сгруппировать в нужной точке с учетом их массогабаритных характеристик и адреса назначения. На одном из таких складов запустили автоматическую линию сортировки на 41 направление.
Производительность линии достигает 4000–5000 коробок в час. Но главная задача проекта заключалась не в автоматизации самого конвейера. Интегратору нужно было связать между собой три независимые системы: систему машинного зрения, складскую систему учета (WMS), систему управления конвейером. Кроме того, нужно было создать пользовательский интерфейс и организовать удаленный доступ к системе.
В статье подробно разберем это решение.
Приходите к нам на WBCE 2026 — выставка и конференция по автоматизации. Отчёты с прошлых выставок.

При проектировании многоэтажных зданий в nanoCAD BIM Строительство проектировщики регулярно сталкиваются с необходимостью многократного копирования элементов модели между этажами. Повторяющиеся конструкции — стены, перекрытия, проемы и другие элементы требуют быстрого и корректного переноса, чтобы избежать ручной работы и снизить риск ошибок.
В таких задачах помогает инструмент копирования между этажами, реализованный в nanoCAD BIM Строительство. Он позволяет переносить элементы модели на другие уровни проекта и ускоряет формирование типовых этажей.
В статье мы рассмотрим работу этого инструмента на практическом примере. Для этого поэтапно сформируем модель этажа и разберем основные шаги подготовки проекта. Начнем с создания сетки осей и настройки параметров, необходимых для корректной работы модели. Параметры осей, используемые в примере, приведены в таблицах 1-3...

Если что-либо можно измерить числами, то это уже вселяет оптимизм. Значит мы имеем дело с более-менее понятным объектом или явлением, которое можно описать устоявшимися правилами. И, казалось бы, что тут такого, измерить влажность почвы? Вроде простоя и понятная задача, но в ней всё оказывается не так уж просто. Давайте разбираться!

Специалисты проектного института «Сибирьэнергопроект» (входит в инженерный центр «СибИАЦ») столкнулись с парадоксом современного проектирования: 3D-модель, созданная для анализа и координации, в финале упиралась в ручной труд по подготовке 2D-чертежей для заказчиков.
Таким образом, проектирование протяженных объектов традиционными методами стало «узким местом», значительно увеличивая сроки выпуска документации. Процесс напоминал сборку сложного механизма, после которой приходилось вручную рисовать каждую его деталь на бумаге. Необходим был способ заставить саму модель «рождать» готовую документацию.
Так начался поиск решения, который привел команду к возможностям автоматизации в программе nanoCAD BIM Строительство. В этой статье мы покажем, как с помощью nanoCAD BIM Строительство был реализован принципиально иной подход: от создания «умных» параметрических объектов до настройки автоматического получения 2D-видов, спецификаций и планов, что в итоге кратно сократило цикл проектирования протяженных объектов.

Привет Хабр!
В геометрической алгебре достаточно абстрактно введен дифференциал, здесь предлагается наглядный численный метод — выразить дифференциал через ориентированный объём и геометрическое произведение.
Это даёт возможность интерполировать значения функции вне сетки и отдельно учитывать параллельную и ортогональную составляющие приращения.
Написана статья с целью собрать мнения специалистов о достоинствах и недостатках такого подхода. В общем буду рад комментариям.

Если смотреть на СССР не только через политику и экономику, а через оптику инженера, то это была огромная «машина» по сборке крупных систем: от энергосети страны до космических программ, от ядерной отрасли до научных школ, которые сформировали язык современной физики. В этой статье я собрал 15 наиболее важных достижений и продуктов, созданных в СССР в 1917–1991, и постарался удержать фокус на людях и институтах, которые сделали их возможными.
Коротко, что вы увидите дальше:

На бумаге интеграция в АСУ ТП выглядит понятной: подключили оборудование, настроили обмен, передали данные в SCADA и выше по контуру. На практике всё быстро упирается в разнородные протоколы, старые и новые устройства в одной сети, рассинхрон по времени и проблемы с тем, что одни и те же данные в разных системах живут под разными именами. В статье — о том, как с этим работают в реальных промышленных сетях: где помогают шлюзы, когда уместен OPC, в чём ограничения нативных драйверов и почему без единого пространства данных интеграция так и остаётся набором локальных решений.

Релиз Veai 5.7 (ИИ-агент к JetBrains IDEs для написания кода, тестирования и отладки с доступом к топовым LLM и всем внутренним инструментам IDE) собрал в себе много исправлений неочевидного UX, с которым вы сталкивались ежедневного. Меньше ручных переключений, меньше ожидания между шагами, меньше повторов при сбоях.

Энтузиаст Дэвид Шютц рассказал, как в рамках программы вознаграждения Tesla пересобрал бортовой компьютер компании в домашних условиях и с какими сложностями столкнулся в этом процессе.

Наверное, каждый из нас так или иначе сталкивался с пусковым током какого-либо импульсного блока питания, когда подключал его к сети. В этот момент возникал характерный щелчок, а иногда даже проскакивала искра между контактами вилки и розетки. А у кого-то возможно даже выбивало автоматический выключатель. А кто-то поменял 10 светильников с лампой накаливания на 10 светодиодных светильников и у него стало выбивать автомат, хотя потребляемая мощность светильников даже стала меньше… Почему же так происходит? Почему выбивает, а иногда нет, казалось правильно с запасом выбранный автоматический выключатель? Давайте попробуем разобраться вместе…

В данной статье будем реализовывать оптимальный фильтр Калмана с помощью среды моделирования Engee.
Структура навигационной системы будет представлять собой комбинацию бесплатформенной навигационной системы + спутниковой навигационной системы (СНС).

Я уже писал про то, как занимался АСУ ТП, где вскользь затронул тему эмуляции. Но на днях попалась статья про эмуляцию — и я решил поделиться своим опытом.

Половина сотрудников увольняется, не проработав и месяца. Новички ошибаются, опытные перегорают, а отдел сортировки лаборатории напоминает проходной двор. В попытке решить эту проблему мы поняли простую вещь: всё внимание пользователя сосредоточено на пробирке, экран лишь помогает. Рассказываю, как мы пересобрали онбординг, встроив его в «танец» сортировщика, и получили измеримый бизнес‑результат.
Меня зовут Герман, я 8 лет занимаюсь B2B‑продуктами и сложными производственными системами.

Ключевые аспекты проектирования и реализации SCADA-систем в автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУТП). Основное внимание уделяется интеграции с базами данных, такими как SQL Server, и использованию протокола OPC UA для взаимодействия с контроллерами.
Рассматривается процесс подключения к контроллерам с использованием библиотеки open62541, включая настройку безопасности и создание подписок для мониторинга данных.

Привет всем!
Ко мне часто обращаются молодые инженеры с вопросом: «А зачем вообще идти в аспирантуру?» Я обычно рассказываю, какие плюсы и минусы есть у такого шага — как учёба прокачивает навыки, помогает упорядочить знания и освоить грамотную постановку экспериментов. Но выбор каждому нужно делать самому, стоит ли прокачивать такие навыки или нет.
И вот во время одного такого разговора, погрузившись в воспоминания о собственных научных делах, я случайно наткнулся в интернете на хакатон. И угадайте, по какой теме? По диагностике асинхронных электродвигателей — прямо в точку! Своего рода - мой незакрытый гештальт во время собственного обучения.
Решили с товарищем поучаствовать. Правда, мы были вдвоём, а в команде могло быть до 9 человек. Спойлер: мы не взяли первое место и даже не попали в шорт‑лист из 9 команд — заняли 16‑е место из 35.
Да, это не история про успех, а про опыт — тот самый, который, как известно, «сын ошибок трудных». Главный урок прост: да, быть экспертом и действовать в одиночку — это неплохо. Но настоящая суперсила — в команде!
А теперь — обо всём по порядку…

Сезон Heavy Digital длился на Хабре с 30 января по 15 марта. В нём приняли участие 48 материалов о цифре в промышленности, набравших в сумме сотни комментариев и более двухсот тысяч просмотров.
Такая реакция пользователей Хабра — знак, что эта тема живая и самостоятельная. Со своими героями, понятными сюжетами, спорами, болями и любимыми жанрами и со своей аудиторией — не случайной, а готовой читать, обсуждать и спорить. Сезон показал, что индастриал-тексты впитали в себя всё, за что любят хороший техконтент: сложные системы, цену ошибки, рабочую смекалку, тяжёлую инженерную фактуру и, конечно, личные истории.
Что ж, пора подвести итоги сезона и посмотреть, что эти сорок с лишним текстов добавили к дискуссии о заводской цифре на Хабре.