任何人都不太可能对团队在任何合资企业中的重要地位提出异议。 拥有不同专业知识和经验的人们聚集在
Motorika中 ，我们拥有程序员，电子工程师，生产
工人和设计师。 尽管如此，我们总是很高兴看到实验室中出现的新同志。 有时，这些“新鲜的大脑”设法解决了我们为之奋斗超过一天甚至超过一个晚上的问题。 今天只是有关谭的故事的时候。
在文章的结尾，为那些想成为营地程序员的人提供了重要信息。
在项目实现的地方扎营
2015年7月，我们的团队应邀在
GoTo Camp朋友组织的儿童营中
作了演讲。 但这不是一个典型的营地，这里的孩子们沉浸在神奇的数据分析和机器学习，机器人技术和物联网，生物信息学，虚拟现实，信息安全等世界中。 在GoTo Camp的两个星期中，孩子们设法从不同公司的实践专家那里获得新知识：Yandex，ABBYY，Microsoft，Biocad，Rambler＆Co，Deloitte，Intel，Google等，他们在自己的项目上工作，甚至有人进行实习或工作。 一般而言，即使是成年人，这也是梦想，而不是露营。
他们运用孩子们在讲座和实践课中获得的知识：他们每个人都由一个致力于实现想法的团队组成。
Tanya曾两次进入营地，参与了两个已成功完成并运作的项目。
“这是我第一次作为一个团队，在装有电话的小车上工作，而操作员则控制小车本身，电话的倾斜和旋转角度以及使用操纵杆进行照明。 这对于拍摄视频的人可能很有用，我们甚至设法自己拍摄。 我第二次造了一个能记住其轨迹的机器人。 首先，向他展示他将来会来回走的路线（您可以随时重写），例如，它可以是工厂中某些特定的必要路线，也可以是在家中打扫的路线。 即使关闭电源，机器人也会记住它，因此不需要每次都重新设置它。 “我喜欢这两个项目，在轮班期间我学到了很多东西。”
让我们回到Motory和Tanya的会议。 到达的讲师之一是Ilya Chekh和Vasily Khlebnikov。 他们讨论了“ Motorika”公司的工作，工作原理，并展示了
KIBI假肢的视频和样品。
在演讲结束时，他们邀请了所有有兴趣的人来到我们的斯科尔科沃总部，解决有趣的问题。 受访者之一是Tanya。 因此她成为了我们团队的一员。
我们的新同志Tanya
Tanya今年19岁，她在莫斯科国立大学力学与数学学院就读第二年。
她掌握的第一门编程语言是Python：“第一门编程语言是Python，我们在学校学习过。 我喜欢写它，您可以快速创建一个工作程序，此外，它还有许多不同的库。 例如，其中一些是我在大学中用于科学计算的。 但是在学校里，我参与了Olympiad编程，而Python并不总是适用于它-它的运行速度很慢，所以我开始使用C ++进行编程。 一段时间以来，我在RobotC上写过书，现在在Motorika工作，我正在为Arduino编程。”
我觉得您算法的优势
在我们的实验室中，总是有一个有趣的案例，对于那些在必要时双手要伸出的人。 Tanya帮助我们组装了假体，测试了肌电假体的传感器，并设计了一些细节。
但是，她解决的最酷的任务是从手中读取并处理肌信号：从Emg传感器获取值并进行处理，以根据需要控制画笔的移动。 换句话说，如果肌肉强壮地收紧，则电动机会迅速旋转，旋转方向取决于屈曲方向。
进行了从传感器的读取，但是时不时会有各种错误干扰假体的正确操作。 这样做的最大困难是找出错误的确切位置。 发生这种错误的方法有很多：由于传感器的操作，它们与手臂的贴合性差，肌肉张力，周围的静态张力，接触不良，程序错误，所以有时需要重新启动计算机以使错误发生消失，或更换电子设备。 一个有趣的时刻：最近注意到值的跳跃还来自该人的腿是在实验室地板上还是抬高。
由于在开发过程中可能存在大量错误，因此出现了问题：“例如，我们在特定的一天完成了完美的工作，选择了所有必需的常量，但没有考虑周围房间中某些参数的可能变化。 如果第二天我们发现工作中的错误，将很难总是理解自上次以来到底发生了什么变化。” 因此，每次必须重新配置所有功能时，假体校准已添加到启动过程中。
Tanya编写的正是这种校准算法，从而大大减小了错误搜索范围：“要控制手，您需要了解运动过程中的近似值范围，并以此校准为准。 但是传感器的工作中存在“异常值”-因此，例如，要搜索静止的手位，仅取所有值中的最小值（可能恰好为0）是很不好的，这被算法中的各种平均值抵消了。”
通过校准，您可以获取三个关键值（最小或静止级别，最大级别以及需要以最小速度开始移动电动机时的级别），然后与新来的对象进行比较。 这种比较使您可以更清楚地跟踪信号并将其转化为行动。
迄今为止已经遇到的另一个问题是选择最佳时间来处理在控制手的过程中已经读取的值。 我们处理的越好和越准确，需要的时间就越多。 因此，从用户执行某种动作到在手部实施之前会有更长的延迟。 现在处理时间是一秒钟。 如果将来有必要使校准算法复杂化，那么就有可能考虑在其中包括信号处理速度。
机器学习，爆发理论和假牙
在此阶段，Tanya及其监督她的高级电机主管专注于解决身体问题。 该算法尤其针对此。 当然，在将来，很多事情（针对干扰，校准的平均值）可以实现自动化，这将使传感器能够更稳定地采集信号，这意味着可以应用先进的数据分析方法。
Tanya也接触了机器学习：“今年，我本人也在与YanTo的Alexander Panin在GoTo的家伙的聚会上做了一些机器学习，我希望使用它们可以从我们的数据中得到一些有趣的东西。 对于某人来说，在假肢这样的案例中有如此多的理论似乎更是令人意外，这更可能与医学和生物学有关。 例如，在机器学习中，大量非常简单的数学被隐藏了。 但是还有其他与假体管理有关的部分。 在机制方面，我处理突发理论（别名为小波），它不仅是功能分析的一个有趣且深入的部分，而且还应用于信息论，信号处理，层析成像等方面。 您可以
在此处阅读有关此内容的更多信息。 我也想尝试这些方法来修复假体。”
更多！ 更多有趣的任务！
为此，我们实验室中所有渴望运用其知识和技能的人的工作并没有穷尽-还有更多。 因此，如果您想加入我们-永远都是welkam。 在评论中表达您的愿望或写信至info@motorica.org。
那些读到最后的人可获得奖金-授予
好吧，最有耐心和好奇心的人（1-2个课程的学童和学生）可以在机器人技术的指导下获得资助，并免费进入
GoTo Camp的
三个夏令营之一 。
Motorika和GoTo Camp宣布了一项联合竞赛。 参与者的任务只有一项：
- 拿出一个假肢喷嘴，以扩大人类的能力。 为了控制该喷嘴，将使用EMG传感器，加速度计和陀螺仪（您也可以使用语音控制-一切都在您手中！）。 在这里注册后，您将通过电子邮件收到详细的任务。
如果您的喷嘴能正常工作并在用户体验方面取得成功，那就太酷了。 在营地中，您不仅可以将其完美无缺，还可以将喷嘴送达假肢的真正用户-您将获得有用而良好的契机，以充实您的业力。 而且您仍然可以获得经验，知识并呼吸新鲜空气。