ВЕТЕР РОБОТИКС

Где в 2026 году работают наземные роботы: гражданские сферы применения

Где в 2026 году работают наземные роботы: гражданские сферы применения

Наземные роботы перешли из опытных площадок в ежедневную работу. Ниже пять сфер, где гусеничные и колёсные машины уже выполняют задачи вместо человека, с местами и цифрами 2026 года.

Доставка по тротуарам. В Лидсе и Шеффилде шестиколёсные роботы развозят еду по заказам из приложения. Оператор сервиса заявляет около 3 000 машин более чем в 270 населённых пунктах; типичная доставка занимает до 30 минут на расстоянии до трёх километров. В 2026 году сервис расширяется на другие европейские рынки.

Полевые работы. В Калифорнии в феврале показали две машины для поля. Первая ведёт лазерную прополку: камеры находят сорняк, лазер уничтожает его без гербицидов, заявленная экономия на борьбе с сорняками доходит до 80 %. Вторая представляет собой комплект, который превращает обычный трактор в беспилотный: машина идёт по маршруту сама, оператор может перехватить управление в любой момент. По сути роботизированная платформа берёт на себя работу, которую в небольшом хозяйстве выполняет минитрактор.

Карьеры и шахты. Здесь собран самый большой парк автономных машин. В августе 2026 первая партия полностью электрических автономных карьерных самосвалов ушла в Южную Америку. У другого производителя за первое полугодие 2026 отгружено свыше 1 900 автономных самосвалов, они работают почти на 40 шахтах, на семи флот превышает 100 машин, крупнейший насчитывает 220. Роботы возят породу, толкают отвал, грузят уголь и подают его в дробилку. Накопленный пробег автономных самосвалов одного из производителей превысил 13 млн км, перевезено более 41 млн кубометров горной массы.

Уход за территориями. В сентябре 2026 в Берлине представили профессиональные косилки для парков, кампусов и больших участков. В Великобритании роботизированное кошение применяют подрядчики, муниципалитеты и управляющие компании; отдельная область - солнечные электростанции, где траву убирают между рядами панелей. Машины держат маршрут по спутнику, лидару и камерам с сантиметровой точностью и обходятся без ограничительного провода по периметру. Рабочие площади - от 8 000 до 28 000 квадратных метров. Зимой те же территории закрывает робот-снегоуборщик: гусеничное шасси с навесным оборудованием чистит проезды и дорожки.

Охрана и инспекция. Под Мельбурном четвероногий робот ходит по обходам завода и промышленного парка. Одна машина закрывает две задачи: охрану периметра с распознаванием посторонних и сопровождением камерой, и техническую инспекцию - снимки оборудования делаются в одних и тех же точках, чтобы кадры можно было сравнивать между обходами. Распознавание идёт на борту, поэтому обход продолжается при отказе сети. На Тайване в июне похожие машины показали для патрулирования побережья и островов.

Что повторяется во всех сферах. Задачи сводятся к трём: перевозка груза по известному маршруту, регулярный объезд территории и наблюдение с записью. Работа однообразная, длинная и в условиях, где человеку тяжело или опасно.

Что делаем мы. По четырём из пяти перечисленных направлений у Ветер Роботикс есть собственные наработки. Гусеничная платформа ВЕТЕР ТЕГУ возит урожай малины по рядам ягодного хозяйства - это та же перевозка по известному маршруту, что и в полевых работах за рубежом. Для садов мы учим нейросеть «Смотритель»: она разбирает съёмку с камеры робота и отделяет культуру от сорняка. Гусеничная платформа ВЕТЕР СЦИНК со снегоуборочным навесным убирает снег. Патрульный робот ВЕТЕР АГАМА для охраны периметра находится в разработке; для него мы делаем детектор, который отличает человека от животного и замечает возгорание. Отдельная работа - САРА ОС, наша операционная система для наземных роботов: она управляет приводами, разбирает обстановку и держит связь с планшетом оператора.

Часть приведённых зарубежных чисел взята из заявлений производителей и независимо не проверялась.

Мы в MAX и Телеграм: разработка и выезды, как есть.

НОВОСТИ

Другие новости

Нейросеть в поле: как «Смотритель» отличает культуру от сорняка

Нейросеть в поле: как «Смотритель» отличает культуру от сорняка

Мы готовим продукт, который будет помогать фермерам. «Смотритель» - это компьютерное зрение для нашей роботизированной гусеничной платформы: он разбирает съёмку с камеры робота, идущего по ряду, и отделяет культуру от сорняка. Сейчас нейросеть различает три вещи: смородину, малину и сорняк. На видео это выглядит как светящиеся области с подписями и таблица долей в кадре. Систему мы учим на собственных записях. Отрезки для обучения размечает человек, который знает это поле: он смотрит заезды и указывает покадрово, что брать. Искусственный интеллект в сельском хозяйстве начинается с разметки, и её качество решает всё. Замеры на ряду смородины, заезд 20 августа, 351 кадр: смородина занимает 26 % кадра, сорняк 50 %. В среднем по отрезку культура 30 %, сорняк 47 %. На чистом междурядье культура 1.6 %, сорняк 75.7 % - там, где куста нет, модель его и не находит. Зачем это фермеру. Робот, который видит разницу между кустом и сорняком, работает точечно: обрабатывает междурядье и не трогает культуру. Это же зрение пригодится и на других наших задачах - расчистке участка роботом и уходе за обочинами, где отличать заросли от посадок нужно ровно так же. Ограничения. Мы делаем начальные шаги. Разбор идёт по записям на стенде, запуск автономной платформы с этим зрением в поле будет следующим шагом. На кадрах, где культуры мало, модель иногда принимает за малину то, что ею не является: 4 % окон на одном из отрезков. Малина пока размечена по одному заезду, и это её главная слабость. Работа продолжается.

Ветер Роботикс создаёт нейросеть для садов: проект «Смотритель»

Ветер Роботикс создаёт нейросеть для садов: проект «Смотритель»

Мы учим нейросеть видеть сад глазами агронома. Проект получил имя «Смотритель». На записях с камер роботов алгоритм уверенно узнаёт смородину, отличая её от малины, винограда и других кустов. Дальше нейросеть «Смотритель» научится замечать в ряду сорняки, находить спелые и зелёные ягоды, определять болезни по листу и выявлять слабые кусты. Робот с таким зрением оценивает состояние сада и подсказывает фермеру, какому участку уделить внимание. Система предназначена для российских хозяйств, выращивающих ягодные культуры: смородину, малину, голубику и крыжовник. Обучение идёт на полевых записях роботов и открытых данных. С каждым сезоном алгоритм работает точнее. Цель проекта - создать надёжного цифрового помощника для каждого фермера.

Наземный робот ВЕТЕР ТЕГУ на транспортировке урожая малины

Наземный робот ВЕТЕР ТЕГУ на транспортировке урожая малины

Автономный гусеничный робот ВЕТЕР ТЕГУ от компании «Ветер Роботикс» перевозит свежесобранную малину. Машина ездит по саду сама благодаря искусственному интеллекту: лидар помогает ориентироваться по кустам, спутниковый сигнал не нужен. Тяжёлые ящики едут в кузове. Плавный ход сохраняет хрупкую ягоду, а почву робот бережёт.

КОНТАКТ

Расскажите, какая у вас задача?

Опишите задачу и условия работы - ответим, подойдёт серийный робот или нужна доработка.

ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ

@veter_contact_bot

Переписка в чате, ответим там же.
ПОЧТА

info@veter.tech

Если удобнее письмом.
НАШИ КАНАЛЫ

Телеграм  MAX

Разработка и выезды, как есть.
ПРЕДСТАВИТЕЛЬ В РЕГИОНЕ

Где купить