Я один из первых выпускников ФКН. История моего поступления довольно забавная. Я поехал сдавать английский во время военных сборов между бакалавриатом и магистратурой и увидел записку на двери: «Если хотите на базовую кафедру Яндекса, собеседование началось полчаса назад». Бегом туда побежал, в мятом спортивном костюме. Кое-как успел, но в итоге поступил.

Сейчас я веду на ФКН группу робототехники и работаю в Яндексе, в команде разработки роботов-доставщиков. Это такие милые пухляши, которые ездят по Москве и развозят еду.

Как появилась робототехника на ФКН

Я давно веду учебные проекты на ФКН. В основном они были связаны с машинным обучением. Но в какой-то момент я подумал: в стенах Вышки нужно организовать место, где студенты смогут делать прототипы роботов, получив доступ ко всему необходимому оборудованию. С этой идеей я пришёл к декану, и он меня поддержал.

Сейчас этой инициативе уже год, и даже есть кое-какие результаты. К нам часто заходят знакомые, чтобы посмотреть, как всё работает вживую. А ещё у нас появился канал на YouTube, куда мы стараемся выкладывать ролики про свою работу.

Что мы уже успели сделать

Для нас принципиально важно, чтобы любой проект заканчивался работающим прототипом. Буду откровенным: большого опыта и промышленного оборудования у нашей группы нет, поэтому мы решили начать с небольших учебных проектов.

1. CartPole — это классическая задача управления, где нужно перевести маятник из положения устойчивого равновесия в вертикальное и там удерживать, задавая ускорение каретки. Главной нашей целью было обкатать алгоритм и проверить, можно ли сделать что-то работающее, используя 3D-печать, доступные электронные компоненты и моторы. На разработку этого прототипа у нас ушло около трёх месяцев. Сейчас студенты продолжают доделывать робота, и у нас в планах превратить это в тестовый полигон, где мы будем обкатывать наши методы машинного обучения.

2. Truck — это электрическая машинка около 70 сантиметров длиной. У неё есть камера глубины, 2D-лидар, а в качестве вычислителя мы используем Jetson Xavier NX. По сути, мы делаем собственный небольшой беспилотник, который умеет оцифровывать пространство вокруг себя, строить карту и перемещаться в пределах кампуса. Занимаясь этим проектом, мы хотим отработать технологии локализации и построения траектории.

3. Mr. Handy — это наш последний проект, который находится в проработке. Задача звучит просто: сделать роборуку, которая будет чеканить мячик ракеткой для настольного тенниса. Здесь мы фокусируемся на теории управления, на физических системах со сложной динамикой и на обработке высокочастотных сенсоров (например, для того чтобы вычислить спин мячика, нужна камера, которая делает 500 снимков в секунду). К тому же нам хочется получить опыт работы с высокоскоростными актуаторами.

На самом деле все эти проекты — лишь подготовка к тому, чтобы сделать прототип ходячего робота, который сможет взаимодействовать с окружающей средой. Такой вот длинный и непростой путь.

Как устроена учёба

Сейчас наша группа — это скорее клуб по интересам. Мне хотелось создать такую среду, в которой самые разные ребята смогут вместе работать над реальными проектами. И у меня получилось, ведь роботы круты тем, что они объединяют огромное количество различных областей. Можно паять и возиться с железом, изучать компьютерное зрение и теорию управления, симулировать физические процессы, заниматься машинным обучением и так далее. А ещё у нас по-настоящему крутая атмосфера и свобода творчества.

Любой студент ФКН может присоединиться к нам в начале учебного года, и его работа в группе превратится в курсовую. Конечно, придётся много учиться, возиться с Linux, книжками и симулятором. Но это точно стоит того. Этим летом мы в качестве эксперимента организуем оплачиваемые стажировки.

В наших планах запустить два факультатива для студентов средних курсов, в рамках которых можно будет познакомиться с нашей группой и получить базовые знания в области робототехники. А в дальнейшем — прийти к нам делать роботов.

Карьера наших выпускников

У меня на ФКН было много студентов, у всех разные судьбы. Часть занимается наукой в Яндексе, кто-то уехал учиться на PhD за границу. Многие сразу после учёбы попадают в международные IT-гиганты или идут в стартапы.

Что касается нашей группы, то она может дать студентам два явных преимущества. Во-первых, ребята получают очень крутой опыт работы над реальными проектами. Когда они придут в большую компанию, то их уже не напугаешь ни git-ом, ни пересборкой ядра Linux, ни написанием кода под специфический процессор на С++.

Второй важный аспект: студенты у нас получают достаточно уникальные знания, связанные с робототехникой, и всё это подкреплено опытом работы на реальном железе. Это особенно важно, если вы хотите пойти работать в отдел беспилотников Яндекса или в компанию вроде Boston Dynamics.

Что нас вдохновляет

Один из главных референсов для нас — это, конечно, Boston Dynamics. Они делают невероятные вещи. Мы вообще следим за ведущими западными лабораториями. Например, есть команда из MIT с роботом Mini Cheetah, который умеет делать сальто назад. Достойны внимания ребята из ETH из Цюриха, мы даже используем некоторые их открытые решения.

Вообще я люблю говорить, что робототехника — для сильных духом. У тебя постоянно что-то ломается или не работает. И когда спустя несколько месяцев отладки у тебя что-то начинает получаться — это нереальный кайф и адреналин. Нужно было видеть, как мы радовались, когда у нас впервые заработал CartPole.

Робототехника — это наступающее настоящее

Сегодня железо и алгоритмы достигли такого уровня, что вот-вот должен произойти какой-то технологический взрыв в робототехнике. Огромное количество стартапов занимаются беспилотными технологиями, а «железные» компании вкладываются в мощные мобильные процессоры и производство важных сенсоров: это, например, лидары, камеры глубины и тому подобное. Я считаю, что нам чрезвычайно важно успеть заскочить в этот поезд, потому что потом может быть уже поздно.

Я верю в универсальных роботов, которые смогут передвигаться и работать в среде, заточенной под человека. А управлять таким роботами будут не классические алгоритмы, а постоянно обучающиеся модели. Моя миссия именно в том, чтобы изучать и разрабатывать подобные технологии.

Что посмотреть и почитать

1. Крутейшая книга про машинное обучение (в данном случае про обучение с подкреплением).

2. С этой книгой можно погрузиться в метод SLAM.

3. А это «библия» motion planning.

4. И напоследок — подкаст про роботов.