Künstliche Intelligenz
Youtuber baut Arduino-Roboter Turtle Bot in siebenfacher Größe
Der Bastler und Youtuber UncleStem hat den oft nachgebauten „Turtle Bot“ auf Basis eines Arduino-Uno-Boards in siebenfacher Größe aufgebaut. Der Roboter weicht mittels Distanzerkennung über Ultraschallsensoren selbstständig Hindernissen aus. Das Funktionsprinzip des Roboters hat der Youtuber bei seiner übergroßen Version beibehalten. Einzelne Komponenten wie etwa Motoren, Motortreiber und Servos wurden durch leistungsstärkere Versionen ersetzt und mit Dummy-Gehäusen aus dem 3D-Drucker verkleidet, um die Illusion eines überdimensionierten Arduino-Roboters zu erzeugen.
Weiterlesen nach der Anzeige
Herkömmlicherweise ist der Turtle Bot etwa 140 × 140 mm groß. Die einzelnen Komponenten des Roboters wie Motoren mit angeflanschtem Getriebe, die Motortreiber, die Ultraschallsensoren, Räder und nicht zuletzt das Arduino-Mikrocontrollerboard bestimmen dessen Größe.
UncleStem hat die Motoren siebenmal größer nachgebaut, sodass sie vom Aussehen her den kleineren Versionen entsprechen. Im Inneren des Motorgehäuses mit Getriebe werkelt ein Elektromotor, wie er in Kinderfahrzeugen zum Einsatz kommt. Die passenden Gehäuse hat UncleStem nach dem Vorbild designt und mit einem 3D-Drucker ausgedruckt. Der Bastler hat dabei versucht, möglichst viele Funktionen mit in die größeren Versionen zu übernehmen, wie etwa die nachempfundenen Anschlusspole der Motoren.
Kleine Komponenten im großen Gehäuse
Die in Turtle Bots oft verwendete Motoransteuerung in Form des L298N-Boards bildete UncleStem ebenfalls in siebenfacher Vergrößerung nach und druckte sie aus. In das Dummy-Board baute er eine leistungsfähigere 300-Watt-Variante zur Ansteuerung der beiden Antriebsmotoren ein. Um den originalen Look zu erhalten, baute der Bastler auch noch die typischen Schraubklemmen für die Kontaktanschlüsse sowie die Stecker- und Buchsenleisten für Steckverbindungen nach. Ein etwas leistungsfähigerer Spannungsregler, um die allgemein verwendete 24 Volt Betriebsspannung auf 5 Volt für den Arduino zu bringen, packte UncleStem ebenfalls in ein nachempfundenes Spannungsreglergehäuse. Den Rest des Motortreiber-Boards baute er aus Dummy-Elementen auf.
Empfohlener redaktioneller Inhalt
Mit Ihrer Zustimmung wird hier ein externes YouTube-Video (Google Ireland Limited) geladen.
Das Video zeigt, wie UncleStem eine größere Version eines Turtle Bot braucht.
UncleStem
Das Projekt benötigt außerdem ein übergroßes Servo, um die Ultraschallsensoren für den Umgebungsscan ausrichten zu können. Dazu verwendete der Youtuber ein Servo mit 15 kg Stellkraft aus dem Modellbau und steckte es in ein größeres 3D-gedrucktes Servogehäuse. Den Ultraschallsensor behielt UncleStem wie beim Original bei. Er baute lediglich eine größere Dummy-Version des Boards nach. Die Verkabelung mit dem vergrößerten Arduino-Uno-Board, in dem tatsächlich aber ein Arduino Nano arbeitet, das der Bastler bereits in einem anderen Projekt erstellt hatte, vergrößerte er ebenfalls auf das Siebenfache.
Das Chassis für den Roboter ließ er von einer spezialisierten Firma aus Acryl-Kunststoff exakt so zuschneiden wie das originale Chassis. Darauf installierte UncleStem dann die zuvor erstellten Oversize-Komponenten und montierte die Räder von einem Kinderfahrzeug und als Stützrad eine Möbelrolle.
Weiterlesen nach der Anzeige
Auf den Arduino Nano übertrug der Bastler den Turtle-Bot-Code und probierte den Roboter in der Wohnung und außerhalb des Gebäudes aus. Die fertige Oversize- Version des Turtle Bot umfasst eine Fläche von etwa 1 × 1 m. Der Roboter funktioniert weitgehend wie die normalgroße Version des Turtle Bot. Er scannt seine Umgebung mit den Ultraschallsensoren auf freie Flächen und fährt dann in Richtung des freien Raums. Versperrt eine Wand oder ein anderes Hindernis den Weg, dann wird der Scan wiederholt, in dem der Sensor gedreht wird. Allerdings hat der Sensor aufgrund der größeren Ausmaße des Roboters bei gleicher Größe der Ultraschallsensoren mit blinden Spots in der Umgebungserkennung zu kämpfen. Mehr Sensoren und eine verbesserte Ansteuerung könnten die Navigationsleistung erhöhen. UncleStem sucht hier noch an einer praktikablen Lösung.
(olb)
Künstliche Intelligenz
Reality Composer Pro 3: Indizien für Spieleprojekt darin versteckt
Interessante Code-Entdeckung: Apples frisch vorgestellter Reality Composer Pro 3, mit dem sich Mixed- und Virtual-Reality-Inhalte für die Vision Pro (sowie iOS- und weitere Apple-Hardware) erstellen lassen, enthält Spuren eines bislang noch unfertigen Spielprojekts. Das berichtet Leak-Experte Nicolás Alvarez. Den Angaben zufolge geht es um das Game-Projekt „The Machinery“, das 2022 abrupt eingestellt worden war. Der Begriff taucht nun vielfach im Apple-Code auf, was dafür spricht, dass Teile des Reality Composer Pro 3 womöglich mit Inhalten von „The Machinery“ angereichert wurden. Die Macher hinter dem Spieleprojekt, eine Firma namens Our Machinery, hatten sich vorher mit der Bitsquid-Spieleengine hervorgetan.
Weiterlesen nach der Anzeige
Unklar, ob ein Aufkauf stattgefunden hat
Denkbar wäre, dass Apple für Reality Composer Pro 3 entweder Mitarbeiter von Our Machinery angeworben hatte oder zumindest Teile der Assets der Firma aufgekauft hat. Hinweise auf eine solche Übernahme gibt es öffentlich aber nicht – bis auf einen zentralen Hinweis: Tricia Gray, Mitbegründerin von Our Machinery, arbeitet derzeit bei Apple – und zwar passenderweise im Vision-Pro-Bereich.
Zu „The Machinery“ zählt(e) auch ein besonders Asset-Management-System namens The Truth, mit dem sich 3D-Objekte verwalten lassen. Alvarez fand weiterhin heraus, dass andere Begriffe und Konzepte aus dem „The Machinery“-Umfeld in Reality Composer Pro 3 auftauchen, darunter wiederverwendbare Prototypen, ein Live-Editor und ein Tracking von Asset-Abhängigkeiten.
Was der Reality Composer Pro 3 kann
Apple hatte den Reality Composer Pro 3 zur WWDC 2026 offiziell vorgestellt. Entwickler können die Anwendung für den Mac bereits als Betaversion herunterladen. Mit der Anwendung kann man auch Charakter animieren und präzise im Raum platzieren. Eine Vorschaufunktion ermöglicht es, den erstellten Content gleich live auf einer Vision Pro zu testen.
Die Anwendung hat eine tiefe Xcode-Integration und nun auch generative KI-Funktionen für die Asset-Erstellung samt visuellem Scripting. Angesprochen werden nicht nur Entwickler, sondern auch Designer und Künstler. Apple verteilt die App kostenlos. Eine Einführung zur Schaffung von Spatial-Workflows mit der App hat Apple auf seiner Entwickler-Website publiziert. Es gibt aber auch noch diverse weitere Videos.
Weiterlesen nach der Anzeige
Empfohlener redaktioneller Inhalt
Mit Ihrer Zustimmung wird hier ein externer Preisvergleich (heise Preisvergleich) geladen.
(bsc)
Künstliche Intelligenz
Podman 6 baut Docker-Kompatibilität aus
Podman 6.0.0 ist da: Das Open-Source-Projekt packt eine grundlegende Modernisierung des Netzwerk-Stacks an, bringt Verbesserungen für Podman Machine und Quadlet sowie Änderungen an der Konfigurationsverwaltung. Außerdem soll die Software Docker-kompatibler werden, um bestehende Workflows einfacher zu übernehmen. Hinzu kommen allerdings auch Breaking Changes: Die Unterstützung für Intel-Mac-Systeme, Windows 10, cgroups v1 und CNI-Networking wurde eingestellt; BoltDB-Datenbanken werden beim ersten Start automatisch zu SQLite migriert.
Weiterlesen nach der Anzeige
Podman ist eine Container-Engine für Linux, macOS und Windows. Anders als Docker benötigt Podman keinen dauerhaft laufenden Daemon. Container lassen sich direkt über Prozesse des Betriebssystems verwalten. Das vereinfacht unter anderem Rootless-Betrieb und die Integration in bestehende Linux-Systeme. Viele Docker-Befehle und Container-Images funktionieren auch mit Podman, was den Umstieg erleichtert.
Netzwerk-Stack wird grundlegend modernisiert
Die wichtigste technische Änderung betrifft das Netzwerk. Das Projekt ersetzt mehrere ältere Komponenten mit Version 6.0.0 vollständig durch modernere Alternativen. Konkret entfernt Podman in Version 6.0.0 den Support für slirp4netns und iptables vollständig zugunsten von Netavark, Pasta und nftables.
Netavark ist das von Podman entwickelte Netzwerk-Backend für Container. Es übernimmt unter anderem die Konfiguration virtueller Netzwerke und Firewall-Regeln. Nftables ist der Nachfolger von iptables im Linux-Kernel und gilt als flexibler und einfacher zu warten. Pasta (Pack A Subtle Tap Abstraction) verbindet Rootless-Container direkt mit dem Netzwerk des Hosts und soll dabei gegenüber älteren Verfahren Leistungs- und Kompatibilitätsvorteile bieten.
Neu hinzu kommt eine experimentelle Unterstützung für Pesto beim Rootless-Port-Forwarding. Die Funktion soll bei Rootless-Containern in benutzerdefinierten Netzwerken die ursprüngliche Quell-IP-Adresse erhalten. Das ist beispielsweise für Webserver oder Reverse Proxies relevant, die Zugriffe anhand der Client-IP protokollieren oder Zugriffsregeln darauf anwenden.
Verbesserungen für virtuelle Umgebungen
Auch Podman Machine erhält zahlreiche Erweiterungen. Die Komponente stellt virtuelle Maschinen bereit, in denen Podman auf Plattformen wie macOS oder Windows läuft.
Weiterlesen nach der Anzeige
Podman Machine soll den Umgang mit unterschiedlichen Virtualisierungs-Backends vereinfachen. Die podman machine-Befehle können nun virtuelle Maschinen verschiedener Provider verwalten, ohne dass Anwender zuvor den aktiven Provider wechseln müssen. Außerdem führt das Projekt den neuen Befehl podman machine os update ein. Damit lässt sich das Betriebssystem einer Podman-Machine aktualisieren, ohne die virtuelle Umgebung neu aufsetzen zu müssen. Weitere Änderungen kündigen die Entwickler für separate Beiträge an.
Quadlet und Konfigurationsverwaltung ausgebaut
Quadlet, das Container über systemd-Unit-Dateien verwaltet, wurde ebenfalls umfassend überarbeitet. Neu sind unter anderem Unterstützung für die REST-API, eine verbesserte Nachverfolgung zugehöriger Dateien sowie erweiterte Funktionen für .volume-Units. Zusätzlich durchsucht Quadlet weitere Verzeichnisse, was die Paketierung und Verteilung erleichtern soll.
Auch die Verwaltung von Konfigurationsdateien wurde überarbeitet. Die Entwickler versprechen insbesondere für Mehrbenutzerumgebungen ein robusteres und besser vorhersehbares Verhalten. Details zu den Änderungen haben sie in einem separaten Blogbeitrag beschrieben.
Docker-Kompatibilität weiter verbessert
Schließlich arbeitet das Projekt weiter an der Kompatibilität zu Docker. Dazu aktualisiert Podman seine Unterstützung der Docker-API und passt die Ausgabe verschiedener Befehle an das Verhalten von Docker an. Dadurch sollen Anwendungen und Automatisierungen, die ursprünglich für Docker entwickelt wurden, mit weniger Anpassungen unter Podman funktionieren.
Podman 6.0.0 steht bereits auf GitHub bereit und soll nach Angaben des Projekts in Kürze über die Paketquellen der verschiedenen Linux-Distributionen verfügbar werden.
(fo)
Künstliche Intelligenz
Arbeitsplatzsicherheit: Spherephones transferieren Roboterbewegung in Melodien
Wissenschaftler des Georgia Tech Center for Music Technology haben Spherephones entwickelt, ein tragbares System, das die Annäherung eines Roboters an einen Menschen in kollaborativen Arbeitsszenarien mittels einer Melodie dreidimensional signalisiert. Die Forscher wollen so Unfälle bei der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine vermeiden und die Arbeitssicherheit erhöhen.
Weiterlesen nach der Anzeige
In Horrorfilmen signalisiert Musik, dass es gleich zu einem Schreckmoment kommt. Die Forscher der Georgia Tech machen sich das zunutze, um über eine sich steigernde Melodie die Annäherung eines Roboters in kollaborativen Arbeitsszenarien, etwa in Fabrikhallen, zu signalisieren. Bisherige Ansätze, einfach einen Warnton auszugeben, reichen dabei oft nicht aus, sagen die Wissenschaftler. Denn diese Signale geben keinerlei Information darüber, was für ein Problem auftritt, wo es auftritt und wie schnell darauf reagiert werden muss. Zudem sei zu beobachten, dass Menschen solche einfachen Warnsignale mit der Zeit einfach ausblenden.
„Warnsignale verlangen immer sofortige Aufmerksamkeit, selbst wenn das gar nicht nötig ist“, erklärt Amit Rogel, einer der beteiligten Forscher. „Musik muss das nicht tun.“
Hintergrundmusik ersetzt einfache Warnsignale
Entsprechend entwickelten die Wissenschaftler Spherephones – ein tragbares System, das Roboterbewegungen in einer Arbeitsumgebung in Musik umwandelt, sodass ein Arbeiter den Verlauf der Bewegungen vorausahnen kann. Die Ausgabe erfolgt über offene Kopfhörer, sodass der Mensch sowohl die Melodie als auch die normalen Umgebungsgeräusche wahrnehmen kann.
Empfohlener redaktioneller Inhalt
Mit Ihrer Zustimmung wird hier ein externes YouTube-Video (Google Ireland Limited) geladen.
In dem Video wird das Prinzip der Spherephones erklärt und die Funktion gezeigt.
Sobald sich ein Roboter annähert, erklingt eine Melodie, bei der der Mensch vorhersagen kann, wann sie enden wird. Das ist dann der Zeitpunkt, an dem der Roboter eintrifft. Der Vorteil dieses Verfahrens: Die Musik bleibt im Hintergrund, sie kann an- und abschwellen und warnen, ohne die Konzentration zu unterbrechen. Die Spherephones sind pro Ohr mit vier Lautsprechern ausgestattet, die das Ohr umschließen, sodass zugleich eine Signalisierung im dreidimensionalen Raum erfolgt und der menschliche Arbeiter erkennen kann, woher eine mögliche Gefahr zu erwarten ist.
Weiterlesen nach der Anzeige
Das verwendete Musikgenre ist dabei computergeneriertes Lo-Fi, eine ruhige Hintergrundmusik, wie sie etwa beim Lernen eingesetzt wird. Sie ermöglicht es, zu erkennen, ob sich etwas auf einen zubewegt und aus welcher Richtung das geschieht. Zugleich signalisiert die Melodie, ob es gefährlich ist oder nicht.
Damit mehrere unterschiedliche Menschen in einem Raum die für sie passenden Warnungen erhalten, sind die Melodien personalisiert. Jeder Arbeiter erhält sein auf ihn abgestimmtes Spherephone, das die Annäherungen eines Roboters im Raum signalisiert.
Weitere Anwendungen möglich
Die Wissenschaftler stellten in Versuchen fest, dass sich die Spherephones nicht nur zur Verbesserung der Sicherheit in der Zusammenarbeit mit Robotern eignen. Die Forscher untersuchen etwa, wie es mit entsprechenden Anpassungen für sehbeeinträchtigte Menschen, Veteranen mit Posttraumatischer Belastungsstörung und Gamern eingesetzt werden kann. Sie erklären, dass weitere Anwendungen möglich seien.
(olb)
-
Künstliche Intelligenzvor 3 MonateniX-Workshop Angriffsziel lokales AD − Schwachstellen finden und beheben
-
Künstliche Intelligenzvor 3 Monaten„Don’t Starve Elsewhere“: Survival‑Hit kehrt nach zehn Jahren zurück
-
Künstliche Intelligenzvor 3 MonatenKine‑Exakta: Die erste Spiegelreflexkamera fürs Kleinbild
-
Künstliche Intelligenzvor 2 MonatenWeitere Entlassungswelle bei Disney: Bis zu 1000 Mitarbeiter betroffen
-
Künstliche Intelligenzvor 3 Monaten
xTool P3 im Test: CO₂-Laser mit 80 Watt schneidet und graviert auch Acryl
-
Social Mediavor 2 MonatenMetas neuer Creative Setup Workflow: Was sich wirklich ändert – und warum das nicht nur eine UI-Frage ist!
-
Apps & Mobile Entwicklungvor 2 MonatenMega-GPUs für Nvidia, AMD & Co: TSMC zeigt CoWoS-Package mit >11.600 mm² & 24 × HBM5E
-
Künstliche Intelligenzvor 2 MonatenApple‑Geräte mit Microsoft Intune verwalten – zweiteiliges Live-Webinar
