Robossembler - Открытая робототехника

​​CAD-о-генерация с LLM в 2026 Наряду со специализированными нейросетями для генерации инженерных 3D-моделей, набирает популярность и использование обычных языковых моделей, которые, как оказалось, неплохо справляются с проектированием, если снабдить их соответствующими инструментами и языками геометрического описания. Ниже обзор проектов и подходов в этой сфере. Первое семейство - агент работает непосредственно с CAD и его API. Самый популярный в нише freecad-ai ; даёт FreeCAD цикл вызовов инструментов (tool-loop), который сам исполняет код и чинит ошибки. freecad.gencad от одного из активных участников нашего сообщества @fenixionsouls. Там запрос идёт в RAG по документации FreeCAD, затем в LLM, код исполняется в процессе, ошибки из Report View возвращаются в цикл исправлений (fix-loop) до пяти повторов. Второе семейство - MCP-серверы (Model Context Protocol, MCP), отдающие CAD внешнему ассистенту как набор инструментов, то есть по сравнению с предыдущим вариантом - обёртка над CAD API. Де-факто эталон связки FreeCAD с агентом - freecad-mcp, один из немногих проектов с реальными пользователями. Третье семейство - CLI и skill-агенты поверх декларативного языка описания геометрии, где модель пишет не API-вызовы к внешней программе, а код который можно сравнивать в diff. Тут выделяется хайпнувший недавно text-to-cad - набор навыков для агентного проектирования: подход STEP-first с циклом починки геометрии. По строгости проверок можно отметить экспериментальный проект cad-khana, где результат сверяет не другая модель, а само ядро, через diagnostics.json с зазорами, толщинами стенок и нависаниями. Оба используют Build123d в качестве языка описания геометрии (видимо из-за python-подобности). Среди открытых проектов смертность высокая, около половины найденных в ходе обзора MCP-репозиториев и часть исследовательских заброшены. А наиболее развитая и массовая система text-to-CAD тем временем проприетарная (или частично открытая) - это Zoo/KittyCAD. Там написали даже собственный язык для описании геометрии KCL. Нейросети превратились в настоящих дееспособных агентов только после подстыковки к ним программной обвязки (harness). CADогенерация идёт по похожему пути - сотворить модель мало, нужно уметь валидировать результат на предмет соответствия требованиям и подкорректировать её в цикле помимо элементарных проверок геометрическим ядром (что более или менее есть у всех). В этом поле идут активные исследования. Можно выделить Physics-in-the-Loop: A Hybrid Agentic Architecture for Validated CAD Engineering Design, где работа в цикле Generate-Simulate-Refine ведётся 4-мя агентами: Планировщик (преобразует требования к несущей способности в конкретный пошаговый план моделирования), CAD-инженер (собственно, пишет модель), Geometry Reviewer (проверят соответствие плана и реализации) и Structural Reviewer, который использует GPU-оптимизированный FEA-решатель torch-fem для финальной проверки модели, где определяет находятся ли коэффициенты запаса прочности в пределах заданного целевого диапазона, выявляет точки напряжения или over-инжиниринг, после чего Orchestrator направляет обратную связь проектировщику и инженеру САПР для коррекции. Решение считается действительным исключительно в тех случаях, когда все детерминированные геометрические и физические проверки выполнены. #CAD #LLM #FreeCAD #CadQuery #MCP

Джошуа Пирс и open-source фабрика Известный канадский ученый Джошуа Пирс работает на пересечении open-source hardware, автономного производства, энергетики и выживания без инфраструктуры. Его группа FAST занимается open source appropriate technology - технологиями, которые можно локально воспроизводить, ремонтировать и адаптировать под инфраструктурно слабые сообщества. Они развивают солнечные самовоспроизводящиеся open-source 3D-принтеры, способные делать первичные компоненты фотоэлектрических систем из переработанных отходов. Это часть подхода DRAM: распределённая переработка и аддитивное производство. Особенно показателен проект мобильных солнечных 3D-принтеров для сообществ без нормальной электросети. В этой работе показана техническая реализуемость мобильных производственных установок на солнечных панелях, способных печатать технику в чистом поле. Это предыстория робофабрик: локальная энергия, локальное производство, открытые конструкции и снижение зависимости от внешней инфраструктуры. Другое направление: Recyclebot, открытый экструдер, создающий филамент из отходов и природных полимеров. Третья линия - открытое научное и медицинское оборудование. Пирс написал книгу Open-Source Lab: How to Build Your Own Hardware and Reduce Research Costs, где рассматривает, как 3D-печать, микроконтроллеры и открытые файлы позволяют лабораториям самим делать оборудование. Сам Пирс и его соавторы разработали или участвовали в разработке целого ряда таких устройств: open-source syringe pump — шприцевой насос с открытыми CAD-файлами, BOM и инструкциями; библиотеку 3D-печатной оптики с экономией более 97% по сравнению с коммерческими компонентами; полностью 3D-печатную центрифугу для лабораторий и медицинской диагностики в ресурсно ограниченных условиях; лабораторные весы на RepRap-печати и Arduino; восковой RepRap-принтер для прототипирования бумажной микрофлюидики. Есть и медицинская линия: 3D-печатные MUAC-браслеты для диагностики детского недоедания, открытая детская ортезная шина при косолапости, высокотемпературный RepRap Cerberus для печати стерилизуемых PPE-компонентов. В проекте MUAC заявлена экономия 92–97%, а Cerberus рассчитан как open-source RepRap принтер с хотэндом до 500 °C и ценой менее $1000. Пирс показывает, что open source - это не только софт и хоббийная 3D-печать, но принцип построения производственной независимости. Наш следующий шаг шире: от open-source приборов - к open-source фабрикам. От 3D-принтера на солнечной панели - к автономной производственной среде. От локальной переработки пластика - к полному контуру: энергия, сырьё, роботы, станки, химические процессы, строительство, ремонт и воспроизводство инфраструктуры. У Пирса уже есть доказанные элементы этой логики. Мы пытаемся собрать их в более крупную систему — сеть робофабрик и киберпосёлков. Политическая и экономическая свобода будущего будет определяться не рабочим местом, а доступом к средствам автономного производства. Он выступает за open-source развитие и в сфере нанотехнологий. Пирс утверждает, что патентование фундаментальных нанотехнологий создаёт особенно опасную ситуацию: закрываются не отдельные изделия, а базовые строительные блоки будущей промышленности. Он приводит примеры углеродных нанотрубок, квантовых точек, нанопроволок и фуллеренов: вокруг них образуются «патентные заросли», где инженеру нужно не столько изобретать, сколько пробираться через сеть пересекающихся прав. Это напрямую совпадает с нашей логикой: если будущая робофабрика должна работать с веществом, материалами и микро/наноструктурами, то наука не должна быть заперта в патентных монополиях. @ntstg

Встречайте идеальный 3D-печатный подшипник! Только это не шарикоподшипник, а гантелеподшипник) Шарики оказались не лучшим решением для печати, поэтому пришлось разработать специальные ролики. Печатается целиком, не требует сборки. Автор много экспериментировал: изготовил 52 версии модели, прежде чем получил идеальную. Позиционируется как подшипник для спиннера, но, сами понимаете... ) STL забирать тут (после регистрации) https://makerworld.com/ru/models/2931758-ultimate-bearing-fidget-spinner-print-in-place#profileId-3282104 #3d #printing #bearings

​​Open Motion Planning Library (OMPL) 2.0 Почти каждый, кто работает с манипуляторами в ROS, так или иначе, опирается на библиотеку OMPL от лаборатории Лидии Кавраки. MoveIt по умолчанию берёт планировщики (planner) именно из неё. Также библиотека входит в поставку CoppeliaSim, Tesseract и Nav2, а оригинальная статья 2012 года собрала больше 2400 цитирований. И вот довольно неожиданно выходит 6 апреля OMPL 2.0 - первый за 12 лет выпуск мажорной версии с момента выхода 1.0 в 2014 году, а на днях и поясняющая публикация от авторов релиза. По сути OMPL 2.0 подытоживает собой более чем 30 версий, вышедших за более чем десятилетие - существенно расширен спектр поддерживаемых планировщиков и задач, которые они могут решать (подробнее см. в публикации). Чем больше планировщиков и их параметров, тем труднее выбрать подходящий под конкретного робота, и авторы показывают, что здесь помогает автоматический подбор гиперпараметров (их оригинальная разработка - HyperPlan). Главная новинка в области аппаратного ускорения планирования - интеграция VAMP (Vector-Accelerated Motion Planning), отдельной библиотеки, которая ускоряет проверку коллизий и прямую кинематику векторными SIMD-инструкциями обычного CPU, обрабатывая множество состояний за раз. В OMPL её подключили опциональным бэкендом для проверки коллизий и валидации движений. В примечаниях к релизу для VAMP-бэкенда заявлена совокупная скорость планирования до 25 кГц, порядка 25 тысяч найденных решений в секунду без GPU - уровень, на котором реактивное планирование в непрерывно меняющейся среде перестаёт требовать специализированного железа. При этом VAMP остаётся опциональным бэкендом, а не выбором MoveIt 2 по умолчанию, так что сам по себе релиз пайплайн MoveIt 2 не ускоряет; в демо его обкатывали на конкретных роботах (Panda, UR5, Fetch, Baxter), а SIMD-кинематику пишут под модель - произвольный URDF не поддерживается "из коробки". Рядом также добавили CAPT (Collision-Affording Point Trees) - тот же SIMD-подход, но для облаков точек, чтобы планировать прямо по сырым сенсорным данным. Значительная часть работы над релизом пришлась не на алгоритмы планирования, а на упаковку. Биндинги переписали с заброшенного Py++ на nanobind, добавили CI на GitHub Actions и автопубликацию пакетов на PyPI, так что теперь работает простой "pip install ompl" вместо ручной сборки из исходников. Новые планировщики тоже есть - AORRTC и BLIT среди геометрических, HySST для гибридных систем, - но большинство этих алгоритмов опубликованы раньше (CAPT - RSS 2024, AORRTC - RA-L 2025), и собственно новое в 2.0 не сами эти алгоритмы, а интеграция SIMD-бэкендов и современная сборка. Старый GUI "OMPL app" убрали, потому что зрелые внешние симуляторы сделали отдельный графический фронтенд лишним. Команда движется в AI-тренде и нацелена также сделать планирование движений доступным LLM-агентам напрямую - через MCP-сервер (Model Context Protocol) и agent skills. http://www.kavrakilab.org https://github.com/ompl/ompl/releases/tag/2.0.0 #moveit #motion #planning #ompl

Pickalo Примерно так может выглядеть в середине 2026 года около-промышленный bin-picking с бюджетным сетапом (без RL, с вычислением позиций). Инференс: RTX 4090; единственная RGB-D камера Realsense D435i камера на запястье. Исходников нет, но используются open source проекты: BridgeDepth для работы с бликовыми объектами; Mask R-CNN выделяет экземпляры объектов и подаёт ROI (region of interest - нужный фрагмент в кадре) в SAM-6D, который оценивает 6D-позу по CAD-модели, без обучения под конкретные детали. Вклад авторов состоит в Pose buffer, который накапливает оценки за серию кадров и голосованием фиксирует ориентацию, чем устраняет дёргание на симметричных деталях. Позиции захвата вычисляются предварительно (метод) и подбираются исходя из коллизий в сцене. Производительность 600 захватов/час с успешностью 96-99% на UR5e. Проект разработан при сотрудничестве Итальянского Технологического Института и компании Camozzi. https://arxiv.org/abs/2604.04690 #binpicking #6dpose #ur5e #sam6d

Zero-Copy трансфер сообщений для GPU и не только В недавнем анонсе нового ROS 2 Lyrical Luth среди фич как-то затерялся (или не очень явно был описан) rosidl::Buffer, хотя он может представлять уже сейчас большой интерес для тех, кто активно использует GPU для обработки массивных сообщений вроде Image или PointCloud. Для кого-то это может быть довольно существенным основанием переходить на ROS 2 LL уже сейчас. Теперь в uint8[] и других variable-length primitive array полей C++ сообщений появилась подменяемая реализация хранилища. Байты могут лежать в GPU-памяти или в другой (non-CPU) области памяти, адресуемой через вендорский backend-плагин, при этом .msg IDL не меняется. Это может работать примерно так: камера пишет фрейм в память устройства, нода для инференса читает его оттуда же, другие узлы-потребители получают общий дескриптор. PCIe в цепочке perception → planning не нагружается потоками полного разрешения; тензоры между нодами одного inference-pipeline (ExperimentalTensor + torch_conversions) идут аналогично. Если хоть одна сторона (peer) не поддерживает CUDA, RMW откатывает эту пару на CPU, остальные продолжают zero-copy. Функционал был реализован при поддержке инженеров NVIDIA. Подробнее о Buffer Backends https://docs.ros.org/en/lyrical/Concepts/Intermediate/About-Buffer-Backends.html Как применять https://docs.ros.org/en/lyrical/How-To-Guides/Using-Buffer-Backends.html

Документальный фильм про Эдриана Бойера, создателя RepRap В декабре 2025 съёмочная группа Prusa Research приехала к Эдриану Бойеру домой в юго-западную Англию и сняла фильм How 3D printing started: About Rep-rap and open-source with Adrian Bowyer. В январе 2026 ролик был упомянут в FreeCAD News - там заметили, что Бойер моделирует во FreeCAD. Бойер запустил RepRap в 2005-м с идеей машины, которая может печатать собственные детали. Да, саморепликации RepRap не достиг, оказал большое влияние на мир: сотни открытых конструкций, FDM-печать и культура open hardware выросли оттуда. В фильме помимо воспоминания показано чем Бойер занят сейчас, формально уже на пенсии: робот-маляр, 3D-печать из лунного реголита, новый тип твердотопливного ракетного двигателя. Всё выкладывает в открытый доступ - на GitHub и reprapltd.com. "Я бы очень хотел, чтобы всё оставалось открытым, но понимаю, что моё влияние ограничено. Если к этому будут идти другие - меня это только обрадует". В дань уважения к легенде публикуем русскоязычный машинный перевод фильма. Приятного просмотра! #reprap #openhardware #freecad

Эпоха AI-слопа в цифрах Исполнительный директор Github сообщает, что в 2025 год на платформе было добавлено 1 млрд. коммитов, тогда как в 2026 году каждую неделю их число увеличивается на 275 млн.. Если рост будет линейным (а он таким не будет), то 2026 год покажет примерно 14-кратный рост. Великое творческое раскрепощение или грандиозный мусорогенератор... тут уж с какой позиции посмотреть. В истории такое происходит регулярно - технология делает доступным то, что раньше таковым не являлось. Например, Arduino демократизировало embedded разработку, что вылилось в увеличении количества низкокачественных устройств на макетных платках. Профессионалы остались, их это не коснулось, но в целом возможностей разработать прототип стало существенно больше.

​​Новый LTS релиз ROS 2 - Lyrical Luth В мае 2026 года вышел двенадцатый дистрибутив ROS 2 - Lyrical Luth (Luth - лютня, музыкальный инструмент), релиз с долгосрочной поддержкой (LTS, long-term support) до мая 2031 года. Конкретные версии Ubuntu, Python и gcc, как и сроки поддержки прежних дистрибутивов, описаны на сопутствующих страницах Supported Platforms (REP-2000) и Release Timeline. Новый исполнитель (executor) - rclcpp::executors::EventsCBGExecutor. По сравнению с SingleThreadedExecutor и MultiThreadedExecutor он использует на 10-15% меньше CPU. В отличие от предшественника EventsExecutor, новый поддерживает работу с несколькими источниками ROS-времени и несколькими потоками одновременно. Контейнер компонентных узлов теперь принимает аргумент --executor-type events-cbg. В rclpy появился экспериментальный класс AsyncNode (из rclpy.experimental), который встраивает asyncio event loop прямо в узел. Внутри подписок, сервисов и таймеров можно вызывать await напрямую: await client.call(request) для асинхронного service-вызова, await clock.sleep(...) корректно учитывает симулированное время (sim-time aware). По данным release notes, такой узел использует заметно меньше CPU, чем дефолтный SingleThreadedExecutor. Запуск - из async def main() под with rclpy.init():. Поля uint8[] в ROS-сообщениях получили тип rosidl::Buffer<uint8_t> вместо std::vector<uint8_t>. Через свой rosidl::BufferBackend можно публиковать и подписываться на сообщения без копирования - данные остаются в исходной памяти (например, в GPU-буфере), что снимает накладные расходы на обход host-device-host. На старте поддерживает только rmw_fastrtps_cpp; работа над поддержкой Zenoh ведётся. rosbag2 обзавёлся управляющими сервисами (~/record, ~/stop, ~/start_discovery и др.) и полноценным Python API для паузы/перемотки/остановки записи и воспроизведения. Опция --max-bag-files ограничивает число split-файлов на диске: при достижении лимита самые старые удаляются автоматически. Топик events/rosbag2_messages_lost публикует инкрементальные потери сообщений по топикам. URDF получил версию 1.2: ориентация теперь задаётся кватернионами (quat_xyzw), а не только Roll-Pitch-Yaw, добавлена примитивная геометрия <capsule>, а в <limit> появились поля acceleration, deceleration, jerk. Плагин Robot Model в RViz пока не поддерживает капсулы. Из CLI: ros2 param get <name> без указания узла обходит все узлы графа; ros2 param get/set <node> p1 p2 ... принимает несколько параметров за вызов; ros2 service info --verbose выводит QoS и GIDs; ros2 topic bw принимает несколько топиков и --all. Логирование переключается переменной RCL_LOGGING_IMPLEMENTATION без пересборки rcl, а tracing-инструментацию можно отключить через TRACETOOLS_RUNTIME_DISABLE=1. Источник: https://docs.ros.org/en/rolling/Releases/Release-Lyrical-Luth.html #ros2 #lyricalluth #release #lts

OpenFlexure Начиная с этого поста в качестве примера эталонного open hardware проекта я буду указывать на https://openflexure.org . OpenFlexure это лабораторный 3D-печатный микроскоп. В отличии от MicroManipulatorStepper, котором я писал ранее, точность обеспечивается механикой без энкодеров - т.н. Flexure-шарнирами, отсюда название. Но в остальном проекты очень похожие: оба по сути предлагают одно и тоже - прецизионное XYZ-позиционирование - шаговики, кастомная PCB Sangaboard с RP2040 (RPi HAT для управления движками), 3D-печать, заявленный шаг в 50 нм по оси Z. Себестоимость по BOM (без Raspberry Pi) low-cost около $185, high-res около $305. С учётом RPi 4, HQ Камеры и Sangaboard устройство укладывается в $400–500. Интересны методы разработки - например, все CAD-исходники проекта хранятся в OpenScad, что позволяет генерить STL-файлы для печати непосредственно в CI с помощью связки Python+Ninja. Проект породил несколько отдельных инструментов, которые использовались для разных нужд. - Инструмент автоматизации подготовки рабочей документации GitBuilding, который парсит markdown с тегами деталей и автоматически собирает спецификацию (BOM), превью STL и чек-листы шагов сборки. В результате формируется страница с интерактивным 3D-просмотром, рендерами и пошаговой инструкцией - пример можно посмотреть тут. GitBuilding является самостоятельным проектом, но пока что используется в основном для внутренних нужд проекта и не получил широкого распространения. - Для серверной части был разработан фреймворк LabThings, который реализует W3C Web of Things Thing Description поверх REST + OpenAPI и нужен любому лабораторному прибору, который хочется выставить в сеть. Сейчас идёт миграция на labthings-fastapi — переписанную с нуля версию на FastAPI + Pydantic, которая ляжет в основу будущего OpenFlexure software v3. Отдельно следует упомянуть работу с сообществом. Многое из того, о чём указывал Джок Мертик в своём руководстве в качестве best practice по созданию open source сообществ, в нём соблюдено, что и позволяет проекту жить и развиваться аж с 2015 года - развитый и активный форум, мерч, коммерческая поддержка, на сайте есть отдельная страница с вендорами (представлены 13 компаний в более чем 11 странах), у которых можно заказать изготовление микроскопа, если вы не можете сделать это самостоятельно. Несмотря на широкую коммерческую адаптацию ядровая разработка по-прежнему держится на грантах - за всю историю существования проект получил более 10 разнообразных грантов из целевых программ, а также получает регулярную поддержку от университетов. #hardware #oshw

Ржавый FOC Давайте проверим дееспособность нашего микросообщества и накидаем звёзд в Github Даниле @okhsunrog из Rust-комьюнити: https://github.com/okhsunrog/oxifoc Там сейчас всего 6 звёзд, что я считаю недостойным такого проекта! выше видео-пруф работы библиотеки. Если коротко, это аналог SimpleFOC на чистом Rust, который использует все самые новые и крутые фичи языка и его экосистемы: например, асинхронный фреймворк embassy. Embassy позволяет обходиться без RTOS (Real-Time Operating System, сидит почти в любом MCU) за счёт использования асинхронной модели (async-await) языка и кооперативной многозадачности, что обеспечивает меньшие накладные расходы по памяти и времени. В oxifoc нет жесткого реалтайма в рамках планировщика, поэтому цикл управления мотором работает в отдельном прерывании. В библиотеке уже поддерживаются STM32G431CB, STM32F405RG, STM32G474RE. По утверждению автора, ни один мосфет не сгорел!) #rust #embedded #motor #control

Выпуск свободных САПР FreeCAD 1.1 и SolveSpace 3.2 После года разработки опубликован релиз открытой системы параметрического 3D-моделирования FreeCAD 1.1, которая отличается гибкими возможностями кастомизации и наращивания функциональности через подключение дополнений. Интерфейс построен с использованием библиотеки Qt. Дополнения могут создаваться на языке Python. Поддерживается сохранение и загрузка моделей в различных форматах, в том числе в STEP, IGES и STL. Код FreeCAD распространяется под лицензией LGPLv2, в качестве моделирующего ядра используется Open CASCADE. Готовые сборки подготовлены для Linux (AppImage), macOS и Windows. OpenNews

Rust в ROS 2 официально Проект ros2_rust с 2017 года развивался как инициатива сообщества и лично Стивом Фернандесом, одним из авторов ROS 2, при поддержке Робономики. Однако, теперь поддержка Rust включена в ROS 2 Rolling и будет доступна в следующих дистрибутивах, начиная с Lyrical Luth, который выйдет в мае, в качестве официальной клиентской библиотеки rclrs в одном ряду с rclcpp, rclpy и rclc. Теперь это полноценная часть экосистемы. В rclrs есть почти весь базовый функционал ROS 2: паблишеры/подписчики, сервисы, actions, QoS, параметры, таймеры, introspection и async-модель. Работает всё поверх стандартного rcl, без изменений транспорта и остального стека. В докладе на последнем FOSDEM Стив делает акцент не столько на фичах, сколько на мотивации. Rust хорошо ложится на задачи робототехники: производительность уровня C/C++, но при этом строгий компилятор, который не пропускает потенциальные ошибки, и модель “fearless concurrency”, где отсутствие гонок данных гарантируется на этапе компиляции. Отдельно он проводит параллель со стандартом MISRA C, значительная часть рекомендаций которого уже зашита в сам язык. Если альтернативные библиотеки вроде r2r идут со стороны Rust, то rclrs — это именно ROS-проект, цель которого встроить Rust в существующий пайплайн, что обуславливает архитектурные решения: явный context вместо глобального состояния, жесткая связка node-executor и более безопасная модель выполнения колбэков через async workers. Также он отмечает, что ROS уже давно используется в продакшене (логистика, индустриальные роботы, даже космические миссии), и задача rclrs — не заменить C++, а дать более безопасную альтернативу в рамках той же экосистемы. Генерация сообщений на Rust уже добавлена в официальные сборки и будет доступна «из коробки» в новых дистрибутивах ROS 2. При этом проект всё ещё активно развивается: API нестабилен, документации немного, часть функционала в работе. Но по ощущениям это уже не pet-проект, а серьёзное направление развития ROS 2. Итого Rust в ROS 2 из маргинальной штуки становится частью мейнстрима, т.е. стандартного инструментария. Поздравляю!) Доклад автора (FOSDEM 2026): https://fosdempwa.com/event/8924?year=2026 Слайды #ros2 #rust #robotics

KiCad version 10.0.0 Если вы ждали когда дозреет KiCad 9, то можете смело на него переходить, потому что вышел KiCad 10. Фундаментальных изменений немного, но коллеги поддерживают ежегодный темп выпуска новых версий. Русскоязычный обзор уже есть на Habr. Из наиболее интересного/важного на мой взгляд: - поддержка вариантов проекта: способ отслеживания различных версий одного проекта, которые используют одну и ту же схему, но имеют изменения свойств (например, другую спецификацию материалов); - новые импортеры: KiCad может импортировать проекты из Allegro, PADS и gEDA / Lepton PCB. Для получения более подробной информации о возможностях и ограничениях импортера, пожалуйста, ознакомьтесь с публикацией в блоге проекта. #kicad #eda #pcb

​​SysML v2 Известная компания-разработчик открытых стандартов OMG в сентябре 2025 года выпустила вторую версию языка для MBSE (системно-инженерного моделирования) SysML. Первая версия языка выглядела как попытка натянуть программистский UML на не-только-программистскую предметную область. Вторая версия куда более самобытна - в качестве основного синтаксического слоя представлен KerML (Kernel Modeling Language) - текстовый язык, разработанный специально для системной инженерии, то есть включающий в себя мета-модель системной инженерии, которая, в свою очередь базируется формальной семантике. Всего в языке выделяется четыре архитектурных слоя: - Root (элемент, импорт, комментарий, отношение, аннотация ...), - Core (тип, классификатор, свойство, ...), - Kernel (класс, тип данных, поведение, ...), - Systems (как раз системно-инженерный домен: части, аттрибуты, функции с портами/ролями, потоки, модули с интерфейсами, сценарии использования, ...). Важная веха: SysMLv2 уходит от графической нотации в сторону текста, что даёт возможность работать с моделью как с кодом (system-model-as-a-code), то есть версионировать его в git, использовать текстовые редакторы, использовать LLM и другие удобные инструменты автоматизации, накопленные софтверной индустрией. Однако, стандарт сохранил графическую нотацию - каждая сущность в спецификации приводится в обоих вариантах. Введено жёсткое разграничение классов/дефиниций/типов и экземпляров/объектов/значений. Вводится 4D-экстенсионализм (вероятно влияние ISO 15926 и подхода Мэтью Веста HQDM) - подход в онтологической инженерии, представляющий объекты не только как 3D (имеющих пространственное измерение), но и как 4D, имеющих протяжённость во времени. Реализуется с помощью т.н. Occurrences (Событий). Событие сохраняет свою идентичность на протяжении всего своего времени жизни, в то время как значения его характеристик могут изменяться. Встроенная поддержка библиотек, пакетов и управления исполнениями. Новая версия языка включает встроенный механизм импорта, что позволяет определять многократно используемые компоненты, архитектурные шаблоны и части моделей, которые могут использоваться в нескольких проектах или конфигурациях систем. Интероперабельность. SysML v2 включает формальный интерфейс программирования (API) и спецификацию сервисов для совместимости с другими инструментами. Модели теперь могут беспрепятственно взаимодействовать с инструментами моделирования и управления продуктовой разработкой (PLM). В разработке стандарта приняли участие такие компании как Lockheed Martin, IBM, Siemens, Airbus, SAF. О поддержке SysMLv2 уже заявили ведущие разработчики инженерных инструментов - Ansys, PTC, Dassault Systèms. #systems #plm #cad

Вы видели уже много робо-собак и гуманоидов. Но как создают передовых роботов? Где и из каких компонентов их собирают? Их делают в Шэньчжэне! Мировой столице электроники и компонентов, где сосредоточены главные исследовательские центры и крупнейшие производства. Большинство современной электроники и передовых девайсов создается здесь. Мы в RoboJobs готовим поездку в закулисье мировой робототехники. Это будет специальная поездка для тех, кто создает роботов.  За 7 дней мы посетим выставку и конференцию компонентов для роботов FAIR  Plus, рынок электроники Шэньчжэня, hardware-коворкинг для разработчиков и более 10 компаний, которые производят компоненты для роботов: 🤖JWIPC, производитель промышленных и AI компьютеров для разного типа роботов; 🤖Wabony, OEM и ODM-производитель роботов и электроники; 🤖Sino Dynamics, производитель компонентов и систем автоматизации; 🤖XJC Sensor, разработчик высокоточных сенсоров; 🤖Direct Drive, производитель двигателей для роботов; 🤖 и других производителей компонентов. Эта поездка будет полезна всем разработчикам роботов. Вы познакомитесь с инновационной и производственной инфраструктурой Шэньчженя, с передовыми компонентами и AI-решениями, чтобы быть на уровне мировых трендов, а также поймете, как улучшить свои продукты.   Поездка пройдет с 19 по 25 апреля 2026. До 10 марта действует скидка для участников по ранней стоимости. Забронировать участие можно на сайте RoboJobs. Если у вас есть вопросы по участию в поездке, пишите Анне Прозоровой @AnnaProRobo #пишу_каждый_день День 483

Коллеги организовывают туры в Китай для разработчиков и производителей роботов. Внизу поста контакты для связи.

​​ROS - 2025 год в цифрах Коллеги из Open Robotics подготовили отчёт за 2025 год. Коротко пройдёмся по ключевым цифрам. Загрузка. Количество скачанных пакетов с официальных серверов увеличилось на 85%. Если в данную статистику включить пакеты, загруженные в июле (почему-то выпали из отчёта), а также загружаемые через альтернативные системы дистрибьюции вроде RoboStack/Pixi/Nix Cache, то можно смело говорить о двукратном росте! На ROS 2 теперь приходится 91,2% от общего количества загружаемых пакетов, что скорее всего обусловлено притоком новых разработчиков, которые сразу выбирают вторую версию фреймворка. Их них половина приходится на ROS Humble, на Jazzy - 24,45%. Разработка. Количество контрибьюторов на Github увеличилось на 11,2%, количество pull-реквестов на 37,59%. Общее количество пакетов в репозиториях apt увеличилось на 9,15%. При этом разработчики ROS написали на 118.33% больше строк кода, чем в 2024 году. Рост сообщества вокруг кода. ROS Discourse: за год количество новых топиков на выросло на 40%, общее количество сообщений увеличилось на 24%, общее количество просмотров Discourse выросло почти на 30%. Единственным заметным снижением среди всех метрик ROS стало уменьшение количества задаваемых вопросов на Robotics Stack Exchange на -42,49% (привет большим языковым моделям). Внутренний список Open Robotics из компаний, использующих ROS, вырос в этом году на 26% - до 1579 компаний, что говорит о росте популярность в Enterprise. В общем, популярность ROS в мире растёт внушительными темпами, что говорит в целом о развитии робототехники (сколько тех же гуманоидов развелось за пару лет) - новые компании предпочитают не разрабатывать middleware-велосипед, а используют ROS. Разработчики из России, судя по данным статистики обращений к ресурсам Open Robotics, не являются основными пользователями экосистемы - по трафику мы примерно на 11 месте между UK и Францией (первая тройка - США, Китай, Индия). И, тем не менее, ROS сообщество развивается - о чём свидетельствует всё возрастающий масштаб ROS Meetup, который пройдёт на этот раз в Главном Корпусе МФТИ г.Долгопрудный 20-22 марта 2026 года. Регистрируйтесь! #ros #stats #meetup

Предыдущая работа той же команды: Echo: An Open-Source, Low-Cost Teleoperation System with Force Feedback for Dataset Collection in Robot Learning Artem Bazhenov, Sergei Satsevich, Sergei Egorov, Farit Khabibullin, Dzmitry Tsetserukou