რაკეტებიდან რობოტებამდე და რა კავშირი აქვს მას პითონთან. GeekBrains კურსდამთავრებულების ისტორია

დღეს ჩვენ ვაქვეყნებთ ანდრეი ვუკოლოვის IT-ზე გადასვლის ისტორიას. კოსმოსისადმი ბავშვობის გატაცებამ მიიყვანა იგი MSTU-ში სარაკეტო მეცნიერების შესწავლაში. მკაცრმა რეალობამ დამავიწყა სიზმარი, მაგრამ ყველაფერი კიდევ უფრო საინტერესო გამოვიდა. C++-ისა და Python-ის შესწავლამ მომცა საშუალება გამეკეთებინა თანაბრად საინტერესო სამუშაო: რობოტის მართვის სისტემების ლოგიკის დაპროგრამება.

დაწყება

გამიმართლა, რომ მთელი ბავშვობა ვგიჟდებოდი კოსმოსზე. ამიტომ, სკოლის შემდეგ, ერთი წუთითაც არ შემპარვია ეჭვი სად უნდა წავსულიყავი სასწავლებლად და შევედი MSTU-ში. ბაუმანი, სარაკეტო ძრავის ინჟინერიის დეპარტამენტში. თუმცა, თავად კურსის ფილიალი - კოსმოსური რაკეტების ფხვნილი ან თხევადი ძრავები - საერთოდ არ იყო საჭირო: 2001 წელს სპეციალური ფაკულტეტის კომისია კვლავ ანაწილებდა მსურველთა სამიზნე ჯგუფებს. დენთის კასრში დამჭირეს.

იმ დროს "რაკეტის ბუმი" მხოლოდ გეგმებში არსებობდა; ინჟინრები იღებდნენ მიზერულ ხელფასს და მუშაობდნენ სპეციალურ დახურულ საპროექტო ბიუროებსა და კვლევით ინსტიტუტებში, კარიერისა და პროფესიული ზრდის პერსპექტივის გარეშე. და მაინც, რუსეთში ფხვნილი რაკეტები არის წმინდა სამხედრო პროდუქტი.

ახლა ეს სფერო მოთხოვნადია, მაგრამ უკვე სწავლის დროს მივხვდი, რომ სარაკეტო მეცნიერებაში ნებისმიერი საქმიანობა საკუთარი ინიციატივით თითქმის შეუძლებელია. სინამდვილეში, ეს არის სამხედრო სამსახური. მაგალითად, სარაკეტო ინდუსტრიაში მუშაობისას, სრულიად მოკლებული ვიქნებოდი პროგრამული უზრუნველყოფის დამოუკიდებლად შემუშავების შესაძლებლობას, თუნდაც ჩემთვის, რადგან ეს საქმიანობა მკაცრად რეგულირდება.

ყველა პროგრამული პროდუქტი შემუშავებულია ექსკლუზიურად სპეციალური შეკვეთით და საიდუმლო კომისიის დამტკიცებით (ახლა FSTEC-ის განყოფილება). იქ დეველოპერს მოეთხოვება დარეგისტრირება და ლიცენზირება კოდის ფაქტიურად ყველა ხაზის შესახებ. ყველა პროგრამული უზრუნველყოფა თავდაპირველად საიდუმლოა დავალების დონეზე. ეს ნაწილობრივ განმარტავს, თუ რატომ შეიქმნა პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც ახლა გამოიყენება სარაკეტო მეცნიერების სტუდენტების მოსამზადებლად, ყველაზე გვიან 90-იან წლებში.

ინსტიტუტის დამთავრებისთანავე მოვახერხე მუშაობა მექანიზმების თეორიის განყოფილებაში და დავიწყე სასწავლო პროცესის სიმულატორის შემუშავება C++-ში, ასე რომ, მე მქონდა მაგალითი შედარებისთვის და შემეძლო აწონ-დაწონა დადებითი და უარყოფითი მხარეები. არჩევანი აშკარა იყო და თანდათან დავიწყე ტრიალი IT და რობოტიკისკენ. გამოყენებითი მექანიკა ბევრად უფრო სახალისო იყო, ვიდრე სარაკეტო მეცნიერება: ბევრი გადაუჭრელი პრობლემა, ღია გარემო, განვითარების ინდუსტრიის ნაკლებობა, სიმულაციური პროგრამული უზრუნველყოფის გადაუდებელი საჭიროება. რობოტიკაში, არსებობს საერთო პროგრამული უზრუნველყოფის განუწყვეტელი არქიტექტურა და რთული ალგორითმების განმეორებით განხორციელების აუცილებლობა, მათ შორის საეჭვო ლოგიკა და ხელოვნური ინტელექტის დასაწყისი. ამიტომ, ექსპერიმენტული მონაცემების დამუშავების ჩემი პირველი პროგრამების შემდეგ, რაკეტებს თითქმის აღარ დავბრუნებულვარ (გამონაკლისია ჩემი გამოსაშვები პროექტი).

შედეგად, მე მქონდა შესაძლებლობა მემუშავა ჩემს სპეციალობაში მხოლოდ ოთხი თვის განმავლობაში, სანამ დავამთავრებდი მოსკოვის მახლობლად მდებარე ქარხანაში საჰაერო კოსმოსური ინდუსტრიის კომპოზიტური კონსტრუქციებისთვის. სწავლის დასრულების შემდეგ სამსახურის ძებნაც კი არ დამჭირვებია - მაშინვე მოვედი რობოტიკის განყოფილებაში გამოყენებითი მექანიკის სასწავლებლად.

სწავლებიდან პროგრამირებამდე

IFTOMM მსოფლიო კონგრესზე კვლევითი ჯგუფის სტუდენტებთან (მე მარჯვნივ)

10 წელი ვიმუშავე MSTU-ში შერჩევის განყოფილებაში, ვასწავლი მექანიზმების თეორიის კურსს. მან გამოაქვეყნა სამეცნიერო ნაშრომები (იხ. სტატიის ბოლოს), თანდათან გადავიდა მექანიკიდან CAD-ზე და რობოტიკაზე. და ბოლოს მან გადაწყვიტა დაეტოვებინა მასწავლებლობა. ამ გადაწყვეტილების მიზეზების ყველაზე ნათლად საილუსტრაციოდ, მე ვიტყვი, რომ ათი წლის განმავლობაში სასწავლო კურსი, რომელსაც ვასწავლიდი, არ შეცვლილა ერთი ათობითი ადგილი. მიუხედავად იმისა, რომ გამოყენებითი მექანიკა, პუბლიკაციების მიხედვით ვიმსჯელებთ, წინ წავიდა ძალიან, ძალიან წარმატებით.

გარდა ამისა, ნამუშევარი უფრო და უფრო დაემსგავსა ბიუროკრატიულ სამუშაოს - ანგარიშებს, პროგრამებს, სტანდარტებს და ტონა ქაღალდს. ასეთ პირობებში სწავლების სიამოვნება ამ სიამოვნების მიღების შესახებ მოხსენებით შეიცვალა და პრაქტიკოსი სპეციალისტისთვის ეს უფრო უსიამოვნოა.

და ბოლოს რობოტიკაზე მივედი ასე: 2007-2009 წლებში პროფესორ ა.გოლოვინთან და ნ.უმნოვთან ერთად დავიწყეთ პირველი სამეცნიერო ნაშრომების მომზადება. იქ მომიწია ალგორითმების გამოყენება სტრობული ფოტოგრაფიიდან ობიექტების ბილიკის დასადგენად. ამ თემიდან ერთი ნაბიჯია მანქანათმხედველობისკენ, OpenCV-ისა და რობოტული ოპერაციული სისტემისკენ (თუმცა მაშინ ასეთ მასშტაბებზე არც მიფიქრია). ამის შემდეგ მე საბოლოოდ გავამახვილე ყურადღება კვლევებში გამოყენებით მექანიკაზე და რობოტიკაზე და განვითარება გახდა დამხმარე საქმიანობა.

თუმცა რობოტიკაში ახალი სამუშაოს მოსაძებნად საჭირო იყო ჩემი პროგრამირების ცოდნის გაუმჯობესება და შევსება. ბოლოს და ბოლოს, მე არასოდეს მისწავლია კონკრეტულად IT, გარდა ერთწლიანი საუნივერსიტეტო კურსისა (ObjectPascal და Borland VCL in C++) და განვითარების თეორიული ასპექტებისთვის მათემატიკას ვეყრდნობოდი.

თავიდან განვიხილავდი ჩემს მშობლიურ ინსტიტუტში სრულ განაკვეთზე კურსების ვარიანტებს. მართალია, სწრაფად გაირკვა, რომ თითქმის შეუძლებელი იქნებოდა ასეთი სწავლების კომბინირება განყოფილებაში სამუშაოსთან არარეგულარული გრაფიკისა და საკუთარი გრაფიკის მიღმა ხშირი მუშაობის გამო (ჩანაცვლება და ა.შ.). ასე თანდათან მივედი დისტანციურად ფასიანი კურსების დამთავრების იდეამდე. GeekBrains-ში მოვედი ბაუმანკაში მდებარე Mail.ru Technopark სასწავლო ცენტრის პროფესორების რეკომენდაციით და ჩავირიცხე Python Programmer-ის კურსზე.

კურსებს არანაირი სირთულე არ შემქმნია, ერთადერთი პრობლემა ის იყო, რომ გამუდმებით მიწევდა მათი შერწყმა განყოფილებაში მუშაობასთან, სამეცნიერო ნაშრომებთან და ღონისძიებებთან. დრო იმდენად მჭიდრო იყო, რომ სახლის გარეთ სოციალური კავშირების უმეტესობა უნდა შეეწირა (საბედნიეროდ, დროებით).

დატვირთვას ასე გავუძელი: გზაზე პრობლემები მოვაგვარე. ეს უნარი, რომელიც განვითარდა მრავალი მივლინებით, ძალიან სასარგებლო აღმოჩნდა, რადგან მის გარეშე ვერც კი შევძლებდი საშინაო დავალების შესრულებას (და ასევე ცვლის მედიტაციას...). მე ვისწავლე კოდირება გადაადგილებისას ჩემი ლეპტოპის, სმარტფონის და უკაბელო სმარტფონის კლავიატურების გამოყენებით.

ჩემი ლეპტოპი არის Dell Latitude 3470 და ნებისმიერი სმარტფონი, რომლის დიაგონალია 5.5 ინჩი ან მეტი, დაწყვილებულია Logitech K 810 BT კლავიატურასთან. ზოგადად, მე ყველას ვურჩევ Logitech-ის პროდუქტებს, ისინი ძალიან საიმედოა და უძლებენ გამოყენების ძალიან მკაცრ პირობებს (და ეს არასოდეს არის რეკლამა).

კლავიატურა Logitech K810

Python ძალიან ხელს უწყობს ასეთ სამუშაოს - თუ გყავთ კარგი რედაქტორი. კიდევ ერთი პროგრამირების ჰაკი: გამოიყენეთ დისტანციური კავშირები სამუშაო მაგიდასთან ან გაშვების გარემოსთან. მე დავასრულე რამდენიმე დავალება უსაფრთხო ვებ სერვერის გამოყენებით, რომელიც მუშაობს Django-ზე ჩემს სახლის კომპიუტერზე. ვმუშაობდი მატარებლიდან, პროგრამული უზრუნველყოფის PyDroid, DroidEdit, Maxima გამოყენებით.

რატომ პითონი?

დიდი დრო არ გასულა, სანამ ვცდილობდი გამომეყენებინა PHP, როგორც სისტემის სკრიპტირების ენა. თავდაპირველად მე ვსწავლობდი პითონს დამოუკიდებლად და ნელ-ნელა „ჩემთვის“. სერიოზულად შესწავლა მას შემდეგ გადავწყვიტე, რაც გავიგე Python-სა და C++-ს შორის ეფექტური კავშირის არსებობის შესახებ მოდულის დონეზე - საინტერესო ჩანდა ოპტიმიზებული ალგორითმებისა და მონაცემთა მომზადების პროცედურების გაზიარება იმავე ენაზე.

უმარტივესი მაგალითი: არსებობს არასტანდარტული მძლავრი დისკის კონტროლის სისტემა, რომელიც დანერგილია ჩაშენებულ მანქანაზე RISC პროცესორით, C++-ში. მენეჯმენტი ხდება გარე მანქანაზე დამოკიდებული API-ის მეშვეობით, რომელიც მხარს უჭერს, მაგალითად, ქვესისტემებს შორის კომუნიკაციას ქსელში. მაღალ დონეზე დისკის მუშაობის ალგორითმი არ არის გამართული ან არ არის მუდმივი (საჭიროა სხვადასხვა ალგორითმის ჩატვირთვა სამუშაო პროცესიდან გამომდინარე).

ასეთი სისტემის მიღწევის ერთ-ერთი საუკეთესო გზაა მანქანისთვის სპეციფიკური C++ ქვესისტემის API-ის გამოყენება, როგორც საფუძველი პითონის კლასების ნაკრებისთვის, რომელიც მუშაობს კროს-პლატფორმულ ინტერპრეტაციაზე. ამრიგად, უმაღლესი დონის დეველოპერს არ მოუწევს გაითვალისწინოს ჩაშენებული აპარატისა და მისი ოპერაციული სისტემის მახასიათებლები; ის უბრალოდ იმუშავებს პითონის კლასებთან, რომლებიც მოქმედებენ როგორც დაბალი დონის API-ის „შეფუთვა“.

თითქმის ნულიდან უნდა მესწავლა C++ და Python binding. სწრაფად გაირკვა, რომ ობიექტზე ორიენტირებული შესაძლებლობები მაღალ დონეზე ბევრად უფრო მნიშვნელოვანი იყო, ვიდრე დაბალ დონეზე. ამის გამო, ჩვენ მოგვიწია მთლიანად შეგვეცვალა მიდგომა API-ს დიზაინისა და დანერგვისადმი, ავირჩიეთ კლასები პითონის დონეზე და გლობალური მონაცემების გაზიარება C/C++-ში. მიეჩვიეთ კოდის გენერირებას: მაგალითად, ROS ჩარჩო თავად წარმოქმნის სახელებსა და ობიექტებს Python-ში, ასე რომ თქვენ უნდა გაითვალისწინოთ ენობრივი განსხვავებები, განსაკუთრებით აკრეფისას, თქვენი ინტერფეისის დიზაინის დროს.

აწმყოში მუშაობა: პითონი და რობოტების კონტროლის ლოგიკა

ახლა ვმუშაობ პითონის და C++ პროგრამისტად მოსკოვის სახელმწიფო ტექნიკური უნივერსიტეტის რობოტიკის კვლევისა და განათლების ცენტრში. ჩვენ ვახორციელებთ კვლევით პროექტებს და პროგრამულ ინსტრუმენტებს სამთავრობო დეპარტამენტების დაკვეთით: ვავითარებთ მანიპულატორებს ჩაშენებული ტექნიკური ხედვის სისტემებით და მაღალი დონის ავტომატური მართვის ალგორითმებით, რომლებიც დამოუკიდებელია სისტემებისგან.

ამჟამად ვაპროგრამებ მაღალი დონის ლოგიკას რობოტების მართვის სისტემებისთვის Python-ში; ეს ენა აკავშირებს C++-ში, ასამბლერსა და Go-ში დაწერილ უაღრესად ოპტიმიზებულ მოდულებს.

რობოტის მართვის ალგორითმების პროგრამირებისას გამოიყენება ალგორითმების ორი დიდი ჯგუფი. პირველი მათგანი დანერგილია უშუალოდ აღჭურვილობაზე, დაბალ დონეზე - ეს არის დისკის კონტროლერების, საკომუნიკაციო ხაზის კონცენტრატორებისა და ოპერატორების ურთიერთქმედების ქვესისტემების ჩაშენებული პროგრამული უზრუნველყოფა.

აქ ალგორითმები შექმნილია შესრულების კონტროლირებადი სიჩქარისა და საიმედოობისთვის, რომელიც აღემატება მთლიანობაში რობოტის მუშაობას. ეს უკანასკნელი სავალდებულოა, რადგან მთელი სისტემის უსაფრთხოება დამოკიდებულია დაბალი დონის საკონტროლო პროგრამაზე.

ალგორითმების მეორე ჯგუფი განსაზღვრავს რობოტის მუშაობას მთლიანობაში. ეს არის მაღალი დონის პროგრამები, რომელთა განვითარებაში აქცენტი კეთდება ალგორითმის განხორციელების სიცხადეზე და სიჩქარეზე, ხშირად საკმაოდ რთული. გარდა ამისა, რობოტზე მაღალი დონის პროგრამული უზრუნველყოფა ძალიან ხშირად ექვემდებარება ცვლილებას დაყენების და ტესტირების პროცესში. ასეთი განვითარებისთვის, ზოგადი დანიშნულების ინტერპრეტაციული ენები შეუცვლელია.

რა ცოდნაა საჭირო ასეთი სამუშაოსთვის?

სავალდებულო იქნება C++ შაბლონის ენის და პითონის ობიექტზე ორიენტირებული შესაძლებლობების შესწავლა. თითქმის შეუცვლელი უნარია API-ების დიზაინისა და დოკუმენტაციის უნარი. კარგი იდეა იქნებოდა სპეციალიზებული ბიბლიოთეკების შესაძლებლობების შესწავლა, როგორიცაა Boost::Python. მათ, ვინც დაბალი დონის პროგრამულ უზრუნველყოფასთან მუშაობს, აუცილებლად მოუწევთ გამკლავება მრავალსართულიანი (კერნელის დონეზე) და Linux/UNIX/QNX სისტემის ზარებთან. რობოტიკის პრინციპების გაგების გასაუმჯობესებლად, ძალიან სასარგებლოა რობოტული ოპერაციული სისტემის ჩარჩოს გაცნობა.

ვცდილობ მქონდეს მინიმუმ ერთი კომპილირებული და ინტერპრეტირებული პროგრამირების ენა, რომელიც განვითარებადი და მოთხოვნადია. ეს არის გამარჯვებული სტრატეგია ინჟინერიაში მუშაობისთვის, სადაც მუდმივი საჭიროებაა უაღრესად სპეციალიზებული (წაკითხული: უჩვეულო) ალგორითმების შემუშავება და მათი დანერგვა ენების შედგენაში. ასეთი პროგრამული უზრუნველყოფის მონაცემების მომზადების ამოცანა ბევრად უფრო სასიამოვნოა ინტერპრეტირებული ენების გამოყენებით. თავდაპირველად ჩემი ნაკრები მოიცავდა C++, Pascal და BASIC, მოგვიანებით დაემატა PHP და BASH.

როგორ შეიძლება იყოს განვითარების ინსტრუმენტები გამოსადეგი სტუდენტების სწავლებაში

პროფესიული განვითარების მთავარი გეგმა ახლა არის პედაგოგიკაში პროფესიული პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების ინსტრუმენტების გამოყენების სამეცნიერო საფუძველი, სწავლების მეთოდების შემუშავება და ტესტირება.

2016 წლიდან დავიწყე დიდი ექსპერიმენტი განვითარების ინსტრუმენტების - პროგრამირების ენების, IDE-ების, დოკუმენტაციის გენერატორების, ვერსიების კონტროლის სისტემების - დანერგვის უმაღლეს სასწავლებლებში სასწავლო პრაქტიკაში. ჩვენ ახლა მივაღწიეთ შედეგებს, რომლებიც შეიძლება ხარისხობრივად განზოგადდეს.

მაგალითად, სასწავლო პროცესში მასალების ვერსიების დანერგვა მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს სტუდენტური მუშაობის ხარისხს, თუმცა მხოლოდ სავალდებულო პირობით: სტუდენტები ერთად მუშაობენ საერთო პროექტებზე. ტექნიკური დისციპლინების სწავლების მეთოდების შემუშავება პროფესიონალური პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების ინსტრუმენტების გამოყენებით ახლა აქტიურად ახორციელებს ჩემი კვლევითი ჯგუფის მიერ, რომელიც შედგება სტუდენტებისგან, აპლიკანტებისაგან და დამატებითი საგანმანათლებლო პროგრამების სტუდენტებისაგან MSTU-ში.

სხვათა შორის, მე არ დავტოვე ჩემი სწავლების პრაქტიკა - შევიმუშავე ჩემი სიღრმისეული სრულ განაკვეთზე კურსი Linux-ის დიზაინისა და ადმინისტრირების შესახებ MSTU-ს გაფართოებული კვლევების ინსტიტუტისთვის და მე თვითონ ვასწავლი მას.

კვლევითი ნაშრომები

ადრეული სამუშაოები
სიარულის დაგეგმვის საკითხები ოთხფეხა სიარულის სისტემების დაპროექტებისას ცხენის სიარულის განხორციელების მაგალითის გამოყენებით (2010/XNUMX/XNUMX)

ცხენის წინა ფეხის საყრდენი ელემენტის კინემატიკისა და დატვირთვის საკითხზე საყრდენის მიახლოების ეტაპზე, როგორც ოთხფეხა მოძრავის სამუშაო ციკლის კომპონენტები. (2012/XNUMX/XNUMX)

ბოლოდან
3D მექანიზმის წარმოების სიმულაციური აპლიკაცია სწავლების მექანიზმისა და მანქანების თეორიისთვის (2019/XNUMX/XNUMX)

სტრუქტურული დაბრკოლებების ამოცნობის მეთოდი და მისი გამოყენება რელიეფური ობიექტების ძიებაში (2018/XNUMX/XNUMX)

სხვა ნამუშევრები, რომლებიც ინდექსირებულია სამეცნიერო ციტირების მონაცემთა ბაზებით, შეგიძლიათ ნახოთ ჩემს პროფილში ResearchGate. სტატიების უმეტესობა ეძღვნება მანქანების მოძრაობას, არის სამუშაოები საინჟინრო პედაგოგიკაზე და საგანმანათლებლო პროგრამულ უზრუნველყოფაზე.

წყარო: www.habr.com