В ближайшие годы весь рынок труда изменится неузнаваемо и безвозвратно.

Роботы заменят людей в сельском хозяйстве, торговле, на производстве; они возьмут на себя такие, казалось бы, «человеческие» работы как уборка улиц, управление складскими погрузчиками, зерноуборочными комбайнами и автобусами, размещение банок с йогуртами на полках супермаркетов, тушение пожаров, ликвидация последствий стихийных бедствий и уход за пожилыми и больными людьми.

Например, в сельском хозяйстве мобильные роботы смогут дозировано поливать или удобрять конкретное растение, визуально анализируя его состояние, удалить каждый сорняк на поле и работать 24 часа 365 суток в году с перерывами на заправку и техобслуживание.

Внедрение робототехники повысит производительность труда в этих отраслях в разы, кратно сократив затраты на ведение бизнеса и вызовет существенные сокращения низкоквалифицированного персонала.

Изменения на рынке труда будут гораздо более масштабными чем те, что происходили из-за внедрения в производство паровых машин, механизированных ткацких станков или компьютеров — значительное количество людей трудоспособного возраста окажется за чертой занятости без возможности получить какую-либо работу в принципе вследствие их низкой квалификации.

Единственная индустрия, которая по результатам окажется «в плюсе», это разработка, производство, программирование и обслуживание роботов.

Открытые конкурсы DARPA Robotic Challenge, как DARPA Grand Challenge и DARPA Urban Challenge ранее, явно демонстрируют куда и в каком темпе движется современная робототехника.

В заметке я хотел бы кратко описать доступные сейчас курсы по робототехнике, размещенные на MOOC платформах.

Итак, в порядке возрастания сложности.

Control of Mobile Robots

Курс Control of Mobile Robots доступен на платформе Coursera и предоставляется Технологическим Институтом Джорджии (Georgia Institute of Technology, GT).

Пререквизиты — линейная алгебра и MATLAB (если есть желание порешать практические задачи).

Лектор доктор Магнус Эгерстедт (Magnus Egerstedt).

Ассистент доктора Эгерстедта Жан-Пьер Де Ла Круа (Jean-Pierre de la Croix) в составе команды NASA Jet Propulsion Laboratory RoboSimian принимал участие в DARPA Robotic Challenge (заняли 5 место используя робота собственной конструкции).

Курс состоит из лекций и семинаров, контрольных работ и выполняемых в MATLAB практических заданий. Из-за особенностей тулбокса, Octave не будет работать, нужен именно MATLAB.

Дополнительный бонус курса это возможность собрать своего собственного робота на шасси Magician от SparkFun.

В курсе приводится список необходимых запчастей и координаты поставщиков, а также видеоинструкции по сборке. В качестве вычислительной платформы самосборного мобильного робота используется BeagleBone Black.

Разделы курса:

• Введение в теорию автоматического управления
• Мобильные роботы
• Линейные системы
• Дизайн систем управления
• Гибридные системы управления
• Навигация

Второй прогон курса завершился в 2014 году, сейчас его статус «Архивный», но на него можно подписаться, посмотреть все лекции и семинары, ответить на контрольные вопросы. Проверка работает, но оценки получить нельзя. Также работает проверка правильности решения практических задач в MATLAB.

Курс проходил на протяжении двух сезонов (2013 и 2014 год). Согласно статистике Эгерстедта, из 40000 записавшихся на курс в 2013 году «отсеялись» после первой недели более 20000, завершили курс успешно более 5000 человек. Результат чрезвычайно хорош не только для технического курса, он существенно превзошел «средний по MOOC».

На мой взгляд, курс довольно сильно упрощен. Причины, по которым это было сделано, скорее всего в том, чтобы попытаться искусственно поднять количество «финишировавших».

Хотя у курса и нет официальной книги, Эгерстедт рекомендовал на форуме две: Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers авторов Astrom, Murray издательства Princeton University Press (скачивается по ссылке с сайта автора) и Feedback Control of Dynamic Systems издательства Prentice Hall авторов Franklin, Powell, Emami-Naeini.

«Лого» и «брендинговая» графика всех курсов Georgia Institute of Technology на Coursera обновилась, так что, быть может, курс будет перезапущен.

Artificial Intelligence for Robotics

Курс CS373 Artificial Intelligence for Robotics работет на платформе Udacity и брендируется как предоставляемый Технологическим Институтом Джорджии (Georgia Institute of Technology, GT) в рамках их программы Online Master of Science in Computer Science (OMS CS).

On-demand курс.

Классика от Себастьяна Трана (Sebastian Thrun).

Тран был лидером команды Стэнфордского университета — победителей Grand Challenge и лауреатов второго места в Urban Challenge (проиграли команде давнего «друга» Трана из университета Карнеги-Меллон (Carnegie Mellon University — CMU)).

Статья на «вики» дает представление о том, что это за человек и как его деятельность продвинула вперед прогресс всего человечества.

Пререквизиты — никаких. Линейная алгебра, Python, теория вероятности в нужных для прохождения курса объемах объясняются в процессе курса.

Что изучается:

• Статистика
• Теория вероятности
• Фильтр Калмана
• Particle фильтр
• Планирование
• SLAM

Некоторые разделы курса построены по мотивам книги 2006 года авторов Thrun, Burgard, Fox Probabilistic Robotics издательства MIT Press (в гугле можно найти черновик первого издания).

Формат курса — «фирменный» от Udacity — что-то вроде «диалога» лектора со студентом, с проверкой понимания материала прямо по ходу лекций; контрольные вопросы и практические задания по программированию материала курса на Python.

В конце курса экзамен и практическая работа, результаты которых нельзя «подсмотреть».

На мой взгляд, существенный недостаток курса в том, что из-за формата подачи материала часто ты не понимаешь, что делаешь — «не видишь леса за деревьями». Наличие книги Трана здорово помогает внести ясность в то, что именно он пытается объяснить, для чего это нужно и, самое главное, как и где это все потом можно практически использовать.

С 2014 года Udacity прекратила давать сертификат за прохождение этого курса.

Курс подвергся ребрендингу и теперь входит в список предлагаемых Технологическим Институтом Джорджии (Georgia Institute of Technology, GT) через платформу Udacity в рамках их программы Online Master of Science in Computer Science (OMS CS), хотя изначально курс был разработан Траном.

AUTONAVx Autonomous Navigation for Flying Robots

Курс AUTONAVx Autonomous Navigation for Flying Robots предоставляется платформой edX и разработан Мюнхенским техническим университетом (МТУ) (Technische Universitat Munchen — TUM).

Лекторы Юрген Штурм (Jurgen Sturm) из (тогда) МТУ, сейчас он работает в Metaio GmbH, «дочке» Apple и профессор Дэниэл Кременс (Daniel Cremers) из МТУ.

Пререквизиты — линейная алгебра, Python.

Согласно статистике edX, из примерно 20000 зарегистрировавшихся на курс летом 2014 года, 1400 студентов успешно его завершили.

Предполагается, что успешно прошедший этот курс владелец квадрокоптера Parrot AR.Drone сможет его после этого самостоятельно программировать.

Что преподается:

• Различные виды представления координат и ориентации твердого тела в 2D и 3D, переходы между ними
• Однородные преобразования
• Актюаторы и системы управления
• ПИД-регулятор
• Фильтр Калмана
• Локализация
• Визуальная одометрия
• SLAM и 3D реконструкция

Так как Юрген Штурм больше не работает в МТУ, так что, скорее всего, в будущем курс будет переформатирован (если он вообще будет).

Формат курса — чтение PowerPoint-презентаций, контрольные вопросы и практические работы на Python.

Можно скачать симулятор квадрокоптера на питоне, с помощью которого можно потренироваться программировать виртуального квада.

Курс базируется на лекциях Штурма в МТУ, вышеупомянутой книге Трана и книге Ричарда Желиски (Richard Szeliski) издательства Springer Computer Vision: Algorithms and Applications, черновик которой можно скачать с сайта автора.

Наибольший интерес лично у меня вызвала крайняя лекция, на которой Штурм представлял научные результаты группы ученых из «Computer Vision Group» МТУ — 3D реконструкция с помощью видеокамеры или датчика Kinect на дроне, визуальная одометрия, SLAM с использованием PTAM и т.п.

Курс завершен, однако все задания и лекции доступны.

ETHx Autonomous Mobile Robots

Курс ETHx Autonomous Mobile Robots доступен на платформе edX и разработан Швейцарской высшей технической школой Цюриха (Eidgenossische Technische Hochschule Zurich — ETH Zurich).

On-demand курс — будет идти до декабря 2015 года.

Пререквизиты — линейная алгебра.

Есть понятные вводные лекции по MATLAB, покрывающие 100% всего того, что потребуется для прохождения курса.

Базируется на 2 издании книги издательства MIT Press авторов курса Siegwart, Nourbakhsh и Scaramuzza Introduction to Autonomous Mobile Robots. Вся книга доступна в виде набора картинок в качестве дополнительного материала к курсу.

Книга толковая, однако, часть материала в ней отсутствует и для некоторых разделов курса лучше воспользоваться лекциями — в частности, в книге нет ничего про особенности математического описания ходячих роботов и промышленных манипуляторов.
Часть курса про фильтр Калмана базируется на соответствующей главе из книги Трана.

Что преподается:

• Перемещение и кинематика
• Прямая и обратная кинематические задачи
• Сенсоры
• SLAM
• Планирование

Книга особенно хороша подробной библиографией, содержащей самые новые на 2011 год источники информации по робототехнической тематике — книги и статьи.

Оба издания книги находятся в «гугле» в виде pdf.

Формат курса: лекции в виде чтения презентаций, контрольные вопросы и практические работы на MATLAB с тулбоксом Symbolic.

Строго говоря, MATLAB для прохождения курса не нужен, все решения можно проверять прямо в броузере. Количество ответов на контрольные вопросы и задачи не ограничено.

Лекционный материал слегка упрощен, задачи в контрольных работах некоторых разделов упрощены существенно.

Есть дополнительные задания на MATLAB.

По результатам курса обещали дать сертификат участника всем выполнившим 60% заданий. Есть опция получения подтвержденного сертификата от edX.

На мой взгляд, сильные стороны курса это его обзорность, книга, на которой он основан и общая «отшлифованность» курса.

Один из создателей курса, Paul Furgale, в начале перешел на работу в Apple в команду, работающую над их версией автономного автомобиля.

Introduction to Robotics

Квинслендский Технологический Университет (Queensland University of Technology, QUT) на собственной edX-like платформе предлагает два курса профессора Питера Корка (Peter Corke) Introduction to Robotics (пошла первая неделя) и Robotic Vision (начнется 19 октября).

Оба курса базируются на его книге, вышедшей в 2011 году в издательстве Springer Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in MATLAB (сейчас профессор дописывает новое издание). Части книги любезно предоставлены профессором в качестве конспекта курсов.

Книгу можно найти в «гугль». На мой взгляд, книга сильно смещена в практическую плоскость — как правильно использовать его тулбоксы — с минимальным объяснением теории.

Библиография книги содержит актуальные источники по робототехнической тематике — книги и статьи.

Формат курсов — видеолекции, контрольные вопросы и задания на MATLAB.

MathWorks предоставляет лицензию на MATLAB на время проведения курса.

Используются собственные тулбоксы Корка, разработанные им для MATLAB — Machine Vision Toolbox и Robotics Toolbox.

Основной упор в изложении сделан на промышленные роботы.

Разделы:

• Введение в робототехнику
• Представление ориентации и перемещений в 2D и 3D
• Изменяющиеся во времени системы координат
• Прямая и обратная кинематические задачи
• Скорости в 2D и 3D
• Управление звеньями робота
• Динамика твердых тел

Дополнительная опция — собрать из конструктора Lego Mindstorms свой собственный робот-манипулятор и выполнить на нем практическое задание.

Всем, кто покажет результат не хуже 50%, обещают сертификат.

Robot Mechanics and Control

Курс из двух частей от Сеульского Национального Университета (Seoul National University, SNU) на платформе edX.

Первая часть закончилась 9 мая 2014 года, вторая — 3 августа 2014.

Лектор профессор Фрэнк Чонгву Парк (Frank Chongwoo Park).

Статус курсов на edX «Архивный», но на них можно подписаться и все материалы (в том числе и проверка выполнения контрольных работ) доступны.

Я в восторге от этого курса. Честно. Не часто встретишь настолько ясное изложение такого сложного материала, чему способствует великолепный английский профессора и его тонкое чувство юмора.

Формат курса — высококачественно заснятые лекции и ответы на контрольные вопросы.

Акцент курса сделан на описание манипуляторов промышленных роботов.

Разделы:

• Представление координат и ориентации твердого тела в 2D и 3D
• Прямая и обратная кинематические задачи
• Представление ориентации и перемещений звеньев через параметры Денавита-Хартенберга
• Экспоненциальное представление ориентации и перемещений звеньев манипулятора
• Сингулярности
• Скорости и ускорения звеньев
• Управление звеньями манипулятора

Курс базируется на, видимо, частях будущей книги лектора. Их можно скачать, нажав на ссылку «Lecture Notes», вот тут и тут.

Рекомендуются следующие книги: Craig John J. Introduction to robotics: Mechanics and control, 3 издание 2004 года издательства Prentice Hall, R. Murray, Z. Li, S. Sastry A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation издательства CRC Press 1994 года — скачивается с сайта автора, M. Spong, S. Hutchinson, M. Vidyasagar Robot Modeling and Control 2006 года издательства Wiley и B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo Robotics: Modelling, Planning and Control 2008 года издательства Springer.

Underactuated Robotics

Курс Underactuated Robotics предоставляется на платформе edX.

Лектор профессор Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology — MIT) Расс Тедрейк (Russ Tedrake) возглавлял команду Team MIT на DARPA Robotic Challenge (их Google Atlas занял 6 место).

Курс закончился 19 декабря 2014 года, статус на edX «Архивный», но на него можно подписаться и все материалы (в том числе и проверка выполнения контрольных работ) доступны.

Смысл курса в том, как можно более эффективно использовать динамику робота, чтобы, например, повысить его подвижность и снизить энергозатраты на перемещение.

Программа курса и список литературы тут.

Наиболее математически сложный из всех. Никаких упрощений, курс базируется на лекциях, на протяжении нескольких лет читаемых Тедрейком в MIT и, видимо, на будущей книге.

Пререквизиты: линейная алгебра, математический анализ, динамика, линейные и нелинейные системы, ТАУ, MATLAB.

Используется собственный тулбокс профессора — Drake.