TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #40 · 6.06

Некоторые области удивительным образом игнорируют прогресс в других областях. Для меня самым характерным примером являются, пожалуй, бортовые компьютеры автомобилей. Вчера я ехал на такси Комфорт+, это была вполне приличная и не старая Kia Optima. Водитель параллельно со своим телефоном включил встроенный навигатор, и он ожидаемо оказался очень плох. Мало того, что даже близко не адаптирован под Россию, с убогой не детализированной картой, так ещё и жутко тормозил: FPS анимаций в районе 1-2. Потом я вспомнил, как мы с друзьями в Москве брали в каршеринге Genesis G70 — Южно-Корейский автомобиль премиум-класса с ценой от 2.5 млн рублей. И там стоял адаптированный бортовой компьютер под управлением Android. Надо ли говорить, что скорость его работы была настолько необъяснимо отстойной, что даже самый дешманский ноунейм китайфон справился бы с задачей навигации лучше? Каждый раз, когда я вижу экран бортового компьютера автомобиля, я будто смотрю через маленькое окошко в прошлое 20-летней давности. И по скорости работы и по функциональным возможностям всё поразительно плохо. Можно оправдывать это якобы безопасностью (сторонний софт нельзя ставить, чтобы он не мог повлиять на движение автомобиля), но на деле эти цепи легко разделяются: двигатель и важные узлы в одном месте, а навигатор, информация с датчиков, климат-контроль — в другом, на другом процессоре с другой областью памяти. Автомобильная промышленность в целом довольно консервативна. Поэтому большинство серийных моделей выглядят одинаково скучно, о каких-то крутых новых функциональных фишках мы слышим раз в десятилетие, а какие-то изобретенные полвека назад вещи до сих пор есть далеко не в каждой модели (например, парктроники). Но иногда до абсурда доходит: в тачке за пару лямов компьютер хуже, чем китайский планшет за десятку. #gadgets#life

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ros2

当前筛选 #ros2清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15156 · 20.09.2025 г., 13:00

#python#llm#multiagent#robotics#ros2#zenoh OpenMind's OM1 is an open-source, modular AI system that lets you build and control smart robots like humanoids, quadrupeds, and educational bots. It works with many types of sensors (cameras, LIDAR, web data) and supports physical actions like moving and talking. OM1 is easy to use with Python, supports many hardware platforms via plugins, and offers tools for debugging and voice/vision AI integration. You can quickly create custom AI agents that interact naturally and upgrade them for different robots. This helps you develop advanced, human-friendly robots that can navigate, communicate, and perform tasks autonomously or with your commands. It runs on common platforms and supports full autonomy with real-time mapping and control. This system benefits you by simplifying robot development, enabling flexible AI-powered behaviors, and supporting a wide range of hardware and applications. https://github.com/OpenMind/OM1

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15616 · 15.04.2026 г., 12:00

#cplusplus#hap#mid_360#ros#ros2 Livox ROS Driver 2 connects your Livox LiDARs like HAP and Mid360 to ROS (Noetic) or ROS2 (Foxy/Humble/Jazzy) on matching Ubuntu versions. Clone the repo in a workspace/src folder, build Livox-SDK2, then run ./build.sh with your ROS version, and launch with roslaunch or ros2 launch files from launch_ROS1/ROS2 folders—edit JSON configs for IP, ports, frequency (up to 100Hz), and formats. This lets you quickly test and visualize point clouds in RViz for robotics development, saving time on setup and debugging. https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver2

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15225 · 15.10.2025 г., 13:00

#mdx#bilateral_teleoperation#force_feedback#genesis#gravity_compensation#humanoid_robot#imitation_learning#machine_learning#moveit2#mujoco#open_source#openarm#python#reinforcement_learning#robot#robot_arm#robotics#ros2#teleoperation OpenArm is a special robot arm that helps with physical AI research. It has 7 degrees of freedom, which means it can move like a human arm. This makes it good for tasks that involve touching or moving things safely around people. The robot is open-source, meaning anyone can build, modify, and use it. This is helpful because it makes advanced robotics available to more people, like researchers and students, without costing too much. A complete system with two arms costs about $6,500, which is much cheaper than similar robots. https://github.com/enactic/openarm