Автомобили и велосипеды научили дроны летать в городе. Велосипед дрон


Обзор Larsen Drone на фоне Stark Router

Сразу скажу, почему такое странное сочетание велосипедов - совершенно разных и друг на друга мало похожих. Оба велика (Stark - мой, Larsen - жены) достаточно давно под моим чутким взором и есть что о них сказать, ну и невольно сравниваю их между собой. И не смотрите, что новый Router в 2,5 раза дороже, нежели Drone, ведь Старка я брал бэушного, и он обошелся даже дешевле, чем этот новый Ларсен, который весной 2015 стоил 9,2 килорубля. Поэтому сравнение напрашивается само собой.

И так, что такое Larsen Drone? Это, по сути, МТБ, с закосом под велосипед для 4X и похожих эктрим направлений. Длинные перья и каретка в минусе дают стабильное поведение в поворотах, теоретически это должно быть плюсом и в полетах, но на стоковых колесах, втулке и вилке о каких-то существенных вылетах лучше даже не думать. Короткий передний треугольник рамы позитивно сказывается на маневренности. Переклюк только сзади, спереди одна звезда на 36 зубов.

В стоковой комплектации есть немало позитива:+ Весьма добротная рама, из 6061-го алюминиевого сплава (такой же и на Роутере), 14-ая ростовка. Есть ушки под задний дисковый тормоз.+ Укороченный (по сравнению со Старком) вынос - 60 мм.+ Обода хоть и одинарные, но алюминиевые и, вроде как усиленные, Weinman AS32.+ Резина Wanda 26х2,3 - с нормальными такими шашечками, держит по грунту хорошо, на асфальте посредственно, шумная, накат никакой. А весит каждая покрышка по 1,3 убийственных килограмма - как такое удалось китайской резинотехнической промышленности, ума не приложу.+ Стоковые педали из пластика, со смещенной площадкой. Вполне удобные для прогулочного катания, но не более - шипов нет.+ Манетка Shimano Tourney (SL-TX-30) - простая и удобная, сгодится+ Есть подножка - хоть и лишний вес (она стальная), но для овощной эксплуатации штука полезная.+ Этот Larsen даже красив - лаконичный темно зеленый цвет рамы и белые обода, белый руль, вынос, и белые рубашки тросиков - симпотишно.

Но, он дешев, отсюда вытекают и "бюджетности":- Вилка ZOOM 456 - вся стальная, плюс обладает ужасным "хлюпом" на отскоке. Страгивание тугое, работа неравномерная, люфты в ногах - в общем это не вилка, а кусок даже и не железа вовсе. Только для прогулочного катания.- Руль, с несколько странными изгибами (на любителя), естественно хайтен. Вместе с вилкой это дает утяжеленный передок, что тоже не гут.- Стальные шатуны.- Да, и подножка тоже стальная- Сидуха - странноватой формы.- Задний переклюк Shimano Tourney (TY-21) - работает, но с четкостью все очень не очень - как никак самое днище шимано.- Простые ободные тормоза типа V-Brake, Winzip WB, по сухому работают, но не более того.- Самые обычные втулки с насыпными подшипниками - катятся неплохо, но если прыгать, то нагрузки их быстро убьют. Под дисковый тормоз не рассчитаны.

В итоге, имеем неплохую базу (в смысле раму), которую можно, по мере обучения, дооснащать более продвинутыми компонентами - вилка, руль, тормоза, переклюк и т.д. То есть Ларсен Дрон - вполне достойный и бюджетный вариант первого вела, для катания с некой претензией на экстрим, который будет расти вместе с Вашим мастерством (конечно если его потихоньку тюнить). Только руль, и вилку лучше сразу сжечь и поменять на что-то получше, остальное можно менять по мере поломок. Да, комфортный рост для этой рамы максимум 170, мне с моими 185-ти см короткий передний треугольник не удобен.

В нашем случае, выбор был обусловлен вот чем. Моя ненаглядная, каким-то непостижимым образом, умудрилась в детстве обойти велосипеды стороной, т.е. уровень катания стремился к нулю. Плюс, искали вел в пределах 10к, ну и ростовка была нужна максимум 15-ая. Среди б/у подходящих вариантов не нашлось. А этот Ларсен практически идеален для начинающих - посадка весьма удобна, всего один переключатель скоростей существенно упрощает обучение.

Теперь о том, как он едет. На моем Старке лопнуло заднее колесо (оно было уже лысое и давно просилось на пенсию), ввиду чего, на несколько дней мне представилась возможность погонять Larsen Drone в хвост и в гриву)))

Мои любимые грунтовые тропинки парка Лесоводов - узкие, очень извилистые и рельефные (но без диких дропов и вылетов) - изумительно! Более широкие покрышки (на Старке у меня 2,10, тут 2,30), с равномерными шашечками средних размеров, отлично держат. Широкий руль, более короткий вылет и меньшая ростовка (мой роутер 18') - дрон гораздо послушнее и маневреннее. Не смотря на тяжеленький перед - дергается вполне охотно, но вилка это трэш.

По городу, тротуарам, своя тема - он так и провоцирует найти какое-нибудь препятствие. Съехать с лестницы, горки, спрыгнуть с хорошего такого бордюра (но вилка вилка атата) - в общем самое то, чего мне давно хотелось, но на на моем Старке это как-то не с руки.

По итогу - эти велики действительно разные. Дрон - для некого подобия 4X, для активного катания по лесному и городскому рельефу. Только, как минимум, надо вилку адекватную и более легкую, вынос и руль. Поставить дисковые тормоза, задний переклюк получше или вообще синглспид. Покрышки сюда полегче просятся. Рама, как уже говорил, весьма добротная и обладает хорошим запасом прочности. А еще, это отличный вариант городского вела для новичков, невысокого роста.Старк Роутер - хороший, сбалансированный МТБ - прохватить по грунтовке, без претензий на экстрим, по городу, махнуть в велопоход. Ездить вместе с машинам на нем не в тягость - передач хватает. Для очень крутых подъемов, что часто бывает на Кросс-Кантри, есть самая маленькая передняя звезда (в городе она без надобности). Компоненты в нем более сбалансированы - дорабатывать хочется меньше, все алюминиевое, переклюк асера (пойдет), рабочая вилка. Разве что, просятся дисковые тормоза.

Но, лично я, покатав на Ларсен Дрон, понял, что пора менять Роутера, на нечто более экстремальное, например Stark Shoter. Видимо, к этому душа больше лежит :)

©Elwood_D, 11 июля 2015

Другие материалы:

● Stark Router - краткий обзор● Первый этап Кубка ВелоУфы по Кросс-Кантри 2015 - Огонь! (Отчет о соревнованиях с фото и видео)● Даунхилл в Уфе. Ufa-Action 2-ой этап. 20 июня 2015. Видео.● Шипованные покрышки на велосипед своими руками - 108 саморезов в каждое колесо

elwood-d.ru

детские, горные, дорожные, ВМХ. Доступные цены на новые и БУ велосипеды Стелс, Форвард, Мерида, Трайк в Уфе на Avito

По умолчаниюПо датеДешевлеДороже

Компания

р-н Кировский

р-н Октябрьский

Компания

р-н Октябрьский

Компания

р-н Советский

р-н Орджоникидзевский

р-н Октябрьский

Компания

р-н Кировский

Компания

р-н Кировский

р-н Калининский

Компания

р-н Ленинский

р-н Калининский

Компания

р-н Советский

р-н Октябрьский

р-н Орджоникидзевский

р-н Орджоникидзевский

Компания

р-н Советский

Компания

р-н Орджоникидзевский

Компания

р-н Кировский

р-н Октябрьский

Компания

р-н Калининский

Компания

р-н Кировский

Компания

р-н Октябрьский

р-н Октябрьский

р-н Октябрьский

www.avito.ru

Автомобили и велосипеды научили дроны летать в городе

ailabRPG / YouTube

Инженеры разработали нейросетевой алгоритм для дронов, позволяющий им летать в сложной обстановке, например, городе, опираясь только на изображение с камеры. Разработчики обучили дрон не вылетать за пределы дороги и избегать столкновений с препятствиями, опираясь на массив записей поездок на автомобилях и велосипедах, сообщается в пресс-релизе Цюрихского университета. Исходный код алгоритма, датасет и натренированная модель доступны на сайте университета.

Практически все дроны используют для навигации сигналы GPS или ГЛОНАСС. Этого достаточно для автоматических полетов на относительно большой высоте, но при полетах в городе сигналов от спутников недостаточно. В таких условиях дрону нужно не только знать свое примерное расположение, но и избегать столкновений со статичными и двигающимися объектами, например, пешеходами или автомобилями. Помимо этого, сигнал спутниковых систем может быть недоступен в помещениях.

Исследователи под руководством Давиде Скарамузза (Davide Scaramuzza) из Цюрихского университета разработали нейросетевой алгоритм DroNet для автономной навигации дронов, использующий только изображения с камеры. Разработчики взяли за основу восьмислойную остаточную сеть ResNet-8 и модифицировали ее. Полученная сеть состоит из восьми слоев и принимает на входе черно-белое (с градациями серого) изображение с разрешением 200 на 200 пикселей. На выходе нейросеть выдает два параметра: угол поворота относительно текущей траектории и вероятность столкновения. Исходя из вероятности столкновения рассчитывается скорость движения.

Для обучения нейросети навыкам передвижения по городским дорогам инженеры использовали общедоступный датасет Udacity, содержащий более 70 тысяч изображений из поездок автомобилей. Помимо этого исследователи создали датасет для расчета вероятности столкновения с объектом (автомобилем, пешеходом или другим) от расстояния до него. Для этого они ездили по городу на велосипеде с закрепленной на руле камерой. После этого исследователи разметили датасет, присвоив кадрам, снятым далеко от объекта, низкую вероятность столкновения (0), а тем, которые были сняты вплотную к объекту — высокую вероятность (1).

После тренировки инженеры протестировали алгоритм на коммерчески доступном квадрокоптере, подключенном к компьютеру через Wi-Fi. Нейросеть на компьютере получала изображение с камеры, анализировала его и возвращала на дрон команды управления. Исследователи показали, что дрон смог без столкновений перемещаться по дорогам, поворачивать на них и избегать столкновений с препятствиями.

Интересно, что изображения из датасетов были сняты на высоте около полутора метров, но дрон смог практически с такой же эффективностью передвигаться и избегать столкновений и при полете на высоте пяти метров. Помимо этого разработчики протестировали работу в условиях, совсем непохожих на данные из тренировочного набора данных. Выяснилось, что дрон может самостоятельно передвигаться в коридорах или больших помещениях и также избегать столкновений с людьми в них.

Исследователи отмечают, что разработанный ими алгоритм избегания столкновений лучше применять в паре с продвинутым планировщиком маршрута. Разработчики предоставили все данные исследований другим исследователям, которые могут воспользоваться наработками в своих проектах. Исходный код DroNet и натренированная модель опубликованы на GitHub, а созданный инженерами датасет и использованные во время испытаний веса для алгоритма доступны на сайте университета.

В прошлом году канадская компания Drone Delivery Canada объявила о разработке похожей системы визуальной навигации для дронов. Технические подробности разработки не раскрывались, но известно, что она предназначается для навигации без GPS во время дальних полетов.

Григорий Копиев

nplus1.ru

DMR Bikes Drone 26 (2011) цена, характеристики, видео обзор, отзывы

  • -Тип: горный (MTB), стрит 
  • -Возраст: для взрослых 
  • -Модель: 2011 года 
  • -Конструкция вилки: жесткая 
  • -Амортизация: отсутствует 
  • -Конструкция рулевой колонки: безрезьбовая 
  • -Материал рамы: хроммолибденовый сплав 
  • -Диаметр колес: 26 дюймов 
  • -Наименование ободов: DMR 
  • -Материал бортировочного шнура: металл 
Где купить

Здесь вы можете посмотреть видео обзор велосипеда DMR Bikes Drone 26 (2011), почитать и поделиться отзывами, узнать характеристики.

Видео обзор DMR Bikes Drone 26 (2011)

Характеристики DMR Bikes Drone 26 (2011)

* Точные характеристики уточняйте у продавца.

Главные характеристики

Тип горный (MTB), стрит 
Возраст для взрослых 
Модель 2011 года 

Рама, вилка

Конструкция вилки жесткая 
Амортизация отсутствует 
Конструкция рулевой колонки безрезьбовая 
Материал рамы хроммолибденовый сплав 

Колеса

Диаметр колес 26 дюймов 
Наименование ободов DMR 
Материал бортировочного шнура металл 
Материал обода алюминиевый сплав 
Двойной обод есть 
Наименование покрышек DMR Digger 

Торможение

Тип заднего тормоза ободной (V-Brake) 
Наименование заднего тормоза Tektro BX25 
Наименование переднего тормоза Tektro BX25 
Уровень заднего тормоза прогулочный 
Уровень переднего тормоза прогулочный 
Тип переднего тормоза ободной (V-Brake) 

Трансмиссия

Количество звезд системы 1, число зубьев 28 
Количество скоростей
Наименование кассеты 13T 
Конструкция педалей платформы 
Количество звезд в кассете

Руль

Конструкция руля изогнутый 

* Точные характеристики уточняйте у продавца.

Форум DMR Bikes Drone 26 (2011)

Задать вопрос

naobzorah.ru

Автомобили и велосипеды научили дроны летать в городе

Инженеры разработали нейросетевой алгоритм для дронов, позволяющий им летать в сложной обстановке, например, городе, опираясь только на изображение с камеры. Разработчики обучили дрон не вылетать за пределы дороги и избегать столкновений с препятствиями, опираясь на массив записей поездок на автомобилях и велосипедах, сообщается в пресс-релизе Цюрихского университета. Исходный код алгоритма, датасет и натренированная модель доступны на сайте университета.

Практически все дроны используют для навигации сигналы GPS или ГЛОНАСС. Этого достаточно для автоматических полетов на относительно большой высоте, но при полетах в городе сигналов от спутников недостаточно. В таких условиях дрону нужно не только знать свое примерное расположение, но и избегать столкновений со статичными и двигающимися объектами, например, пешеходами или автомобилями. Помимо этого, сигнал спутниковых систем может быть недоступен в помещениях.

Исследователи под руководством Давиде Скарамузза (Davide Scaramuzza) из Цюрихского университета разработали нейросетевой алгоритм DroNet для автономной навигации дронов, использующий только изображения с камеры. Разработчики взяли за основу восьмислойную остаточную сеть ResNet-8 и модифицировали ее. Полученная сеть состоит из восьми слоев и принимает на входе черно-белое (с градациями серого) изображение с разрешением 200 на 200 пикселей. На выходе нейросеть выдает два параметра: угол поворота относительно текущей траектории и вероятность столкновения. Исходя из вероятности столкновения рассчитывается скорость движения.

Для обучения нейросети навыкам передвижения по городским дорогам инженеры использовали общедоступный датасет Udacity, содержащий более 70 тысяч изображений из поездок автомобилей. Помимо этого исследователи создали датасет для расчета вероятности столкновения с объектом (автомобилем, пешеходом или другим) от расстояния до него. Для этого они ездили по городу на велосипеде с закрепленной на руле камерой. После этого исследователи разметили датасет, присвоив кадрам, снятым далеко от объекта, низкую вероятность столкновения (0), а тем, которые были сняты вплотную к объекту — высокую вероятность (1).

После тренировки инженеры протестировали алгоритм на коммерчески доступном квадрокоптере, подключенном к компьютеру через Wi-Fi. Нейросеть на компьютере получала изображение с камеры, анализировала его и возвращала на дрон команды управления. Исследователи показали, что дрон смог без столкновений перемещаться по дорогам, поворачивать на них и избегать столкновений с препятствиями.

Интересно, что изображения из датасетов были сняты на высоте около полутора метров, но дрон смог практически с такой же эффективностью передвигаться и избегать столкновений и при полете на высоте пяти метров. Помимо этого разработчики протестировали работу в условиях, совсем непохожих на данные из тренировочного набора данных. Выяснилось, что дрон может самостоятельно передвигаться в коридорах или больших помещениях и также избегать столкновений с людьми в них.

Исследователи отмечают, что разработанный ими алгоритм избегания столкновений лучше применять в паре с продвинутым планировщиком маршрута. Разработчики предоставили все данные исследований другим исследователям, которые могут воспользоваться наработками в своих проектах. Исходный код DroNet и натренированная модель опубликованы на GitHub, а созданный инженерами датасет и использованные во время испытаний веса для алгоритма доступны на сайте университета.

В прошлом году канадская компания Drone Delivery Canada объявила о разработке похожей системы визуальной навигации для дронов. Технические подробности разработки не раскрывались, но известно, что она предназначается для навигации без GPS во время дальних полетов.

Григорий Копиев

Понравилось? Подпишитесь на N + 1 в Facebook, Telegram, Вконтакте или Одноклассниках

led.wi-fi.ru

Автомобили и велосипеды научили дроны летать в городе

Инженеры разработали нейросетевой алгоритм для дронов, позволяющий им летать в сложной обстановке, например, городе, опираясь только на изображение с камеры. Разработчики обучили дрон не вылетать за пределы дороги и избегать столкновений с препятствиями, опираясь на массив записей поездок на автомобилях и велосипедах, сообщается в пресс-релизе Цюрихского университета. Исходный код алгоритма, датасет и натренированная модель доступны на сайте университета.

Практически все дроны используют для навигации сигналы GPS или ГЛОНАСС. Этого достаточно для автоматических полетов на относительно большой высоте, но при полетах в городе сигналов от спутников недостаточно. В таких условиях дрону нужно не только знать свое примерное расположение, но и избегать столкновений со статичными и двигающимися объектами, например, пешеходами или автомобилями. Помимо этого, сигнал спутниковых систем может быть недоступен в помещениях.

Исследователи под руководством Давиде Скарамузза (Davide Scaramuzza) из Цюрихского университета разработали нейросетевой алгоритм DroNet для автономной навигации дронов, использующий только изображения с камеры. Разработчики взяли за основу восьмислойную остаточную сеть ResNet-8 и модифицировали ее. Полученная сеть состоит из восьми слоев и принимает на входе черно-белое (с градациями серого) изображение с разрешением 200 на 200 пикселей. На выходе нейросеть выдает два параметра: угол поворота относительно текущей траектории и вероятность столкновения. Исходя из вероятности столкновения рассчитывается скорость движения.

Для обучения нейросети навыкам передвижения по городским дорогам инженеры использовали общедоступный датасет Udacity, содержащий более 70 тысяч изображений из поездок автомобилей. Помимо этого исследователи создали датасет для расчета вероятности столкновения с объектом (автомобилем, пешеходом или другим) от расстояния до него. Для этого они ездили по городу на велосипеде с закрепленной на руле камерой. После этого исследователи разметили датасет, присвоив кадрам, снятым далеко от объекта, низкую вероятность столкновения (0), а тем, которые были сняты вплотную к объекту — высокую вероятность (1).

После тренировки инженеры протестировали алгоритм на коммерчески доступном квадрокоптере, подключенном к компьютеру через Wi-Fi. Нейросеть на компьютере получала изображение с камеры, анализировала его и возвращала на дрон команды управления. Исследователи показали, что дрон смог без столкновений перемещаться по дорогам, поворачивать на них и избегать столкновений с препятствиями.

Интересно, что изображения из датасетов были сняты на высоте около полутора метров, но дрон смог практически с такой же эффективностью передвигаться и избегать столкновений и при полете на высоте пяти метров. Помимо этого разработчики протестировали работу в условиях, совсем непохожих на данные из тренировочного набора данных. Выяснилось, что дрон может самостоятельно передвигаться в коридорах или больших помещениях и также избегать столкновений с людьми в них.

Исследователи отмечают, что разработанный ими алгоритм избегания столкновений лучше применять в паре с продвинутым планировщиком маршрута. Разработчики предоставили все данные исследований другим исследователям, которые могут воспользоваться наработками в своих проектах. Исходный код DroNet и натренированная модель опубликованы на GitHub, а созданный инженерами датасет и использованные во время испытаний веса для алгоритма доступны на сайте университета.

В прошлом году канадская компания Drone Delivery Canada объявила о разработке похожей системы визуальной навигации для дронов. Технические подробности разработки не раскрывались, но известно, что она предназначается для навигации без GPS во время дальних полетов.

Григорий Копиев

Понравилось? Подпишитесь на N + 1 в Facebook, Telegram, Вконтакте или Одноклассниках

wi-fi.ru


Смотрите также