Управление роботами

В медицине роботы используются для выполнения точных движений, которые сложно воспроизвести человеку. Роботизированная хирургия предполагает внедрение малотравматичных хирургических методов, то есть «процедур через небольшие разрезы». В частности, используется хирургическая система da Vinci: хирург управляет манипулятором робота (удерживающим хирургические инструменты) и камерой через консоль, находясь в некотором удалении. Передача видеоизображения с камеры транслируется на экран, что даёт возможность хирургу видеть область вмешательства. Система имитирует движения кистей рук хирурга и способна фильтровать непроизвольную дрожь. В новых моделях 2024—2026 годов (таких как Da Vinci 5, Senhance и LevshAI) внедрена технология силовой (тактильной) обратной связи, позволяющая хирургу чувствовать сопротивление тканей^[8][9].

Первые роботы в армии появились ещё в XIX веке — автоматическое оружие стало возможным благодаря развитию массового производства. В ходе Первой мировой войны начали использоваться первые автоматические системы, включая радиоуправляемые беспилотные летательные аппараты (БПЛА)^[10][11]. С тех пор технологии наземного и воздушного вооружения на основе робототехники активно развиваются и становятся неотъемлемой частью современных вооружённых конфликтов. На первых этапах перехода роботы были полуавтоматическими — их дистанционно контролировал человек-оператор. Развитие датчиков и процессоров повысило возможности военных роботов^[12]. С середины XX века началось бурное развитие искусственного интеллекта (ИИ)^[13], и уже в XXI веке технологии ИИ широко применяются в военных системах, а полуавтоматические системы становятся основой для появления летального автономного оружия (LAWS)^[14]. В вооружённых конфликтах 2024—2026 годов значительно расширилось применение наземных роботизированных комплексов (НРК) и беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Активно внедряются полуавтономные функции на базе искусственного интеллекта, такие как автоматический захват цели и автономная навигация при потере сигнала^[15].

По мере повышения автономности оружия возникает неясность в определении грани между противником и гражданским лицом. Идёт дискуссия о способности искусственного интеллекта различать такие категории и о том, насколько этично и гуманно использовать подобные системы (например, если ребёнок невольно работает на противника)^[14].

Космические экспедиции предусматривают отправку роботов для изучения малоизученных участков Вселенной. Роботы для космоса традиционно работают полуавтономно, обладая способностью самостоятельно передвигаться и обеспечивать себя энергией. Для сбора данных и контроля исследований поддерживается постоянная связь между аппаратом и учёными на Земле. Для ровера «Кьюриосити» Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства США (NASA) связь осуществляется через международную сеть антенн, что позволяет круглосуточно отслеживать перемещения аппарата по мере вращения Земли вокруг оси^[16]. Марсоход «Perseverance» оснащён усовершенствованной системой автономной навигации AutoNav, позволяющей аппарату самостоятельно анализировать местность, обнаруживать препятствия и прокладывать безопасный маршрут^[17]. В 2026 году для марсохода была внедрена технология Mars Global Localization (MGL). Она позволяет роверу точно вычислять своё местоположение, сравнивая снимки с навигационных камер с высокодетальными орбитальными картами, что значительно снижает накопление навигационной ошибки и повышает автономность исследований^[18].

Искусственный интеллект (ИИ) применяют для реализации продвинутого управления роботами, давая им возможность анализировать и адаптироваться к окружающим условиям. Развивается концепция «физического ИИ» (воплощённого ИИ), в которой робот выступает физическим интерфейсом, позволяющим искусственному интеллекту напрямую воспринимать реальный мир и взаимодействовать с ним^[19][20]. Технологии ИИ проходят испытания и применяются в различных сферах, включая военную^{[11][12][13][14]}. Интеграция больших языковых моделей (LLM) и фундаментальных моделей (Foundation Models) позволяет системам управления декомпозировать сложные многоэтапные задачи и выполнять команды на естественном языке^[21]. Использование архитектур «зрение-язык-действие» (VLA) и универсальных моделей (таких как проект GR00T) обеспечивает возможность обучения без предварительного программирования (Zero-shot learning)^[22][23]. Развитие методов переноса политик управления из симуляции в реальность (Sim-to-Real) позволяет применять обученные модели на физических роботах без дополнительной донастройки^[24][25]. Для обеспечения надёжности внедряются алгоритмы динамической адаптации, с помощью которых ИИ в реальном времени реагирует на отказы датчиков, изменения нагрузки и характеристик внешней среды^[26][27].

Автономный робот «Spot» компании Boston Dynamics использует четыре сенсора для построения карты окружающего пространства. Этот способ известен как SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). У «Spot» несколько режимов управления; при появлении препятствий робот способен переходить из ручного управления в автономный режим и выполнять задачи самостоятельно. Аналогичные методы реализованы в другой модели Boston Dynamics — «Atlas»: в этом случае программное обеспечение управления не задаёт явные перемещения каждого сустава, а строит математическую модель физики движений робота и его взаимодействия с окружающей средой. Благодаря этому инженеры программируют движения робота в целом, что позволяет быстро адаптироваться к сложным обстановкам. Подходы к управлению сильно зависят от конкретных задач и роботов; данные методы сравнительно специфичны^[28]. В 2026 году робот «Spot» получил аппаратное обновление в виде сенсорного модуля Spot Cam 2, а также интеграцию с генеративным искусственным интеллектом Gemini Robotics-ER 1.6. Это позволило роботу автономно принимать решения и выполнять задачи на основе команд на естественном языке^[29]. В 2024 году была представлена полностью электрическая версия робота «Atlas». С переходом на новую платформу сменилась парадигма управления: вместо прогнозирующих моделей (Model Predictive Control) стало использоваться обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Навыки робота отрабатываются в виртуальной среде и переносятся на физическое устройство с помощью метода Sim-to-Real, а управление парком роботов осуществляется через централизованную программную платформу Orbit^[30].^[31]