Японская ассоциация волейбола и Университет Цукуба разработали очень устрашающего робота для блокировки волейбола:
В следующем месяце на ICRA будет больше об этом, и мы надеемся на живую демонстрацию.
Мы давно поклонники биоинспирированных профессора AUKE Ijspeert в робота — двигательного аппарата исследования в EPFL. Вот обзор его лаборатории.
OpenAI создал «первый в мире искусственный интеллект для обнаружения спама, полностью обученный моделированию и развернутый на физическом роботе». Избавьтесь от спама!
Приятно видеть в мире робота Fetch , выполняющего манипуляции и помогающего в некоторых первоклассных исследованиях.
Ваша вещь недели в Uncanny Valley — кукла Tickle Me Elmo с удаленным мехом:
Мы публикуем много видеороликов о MARLO , но из этих видеороликов не всегда очевидно, насколько продвинутый робот. Это видео сопровождает документ из лаборатории динамических движений на ногах в Мичигане, в котором объясняется, как MARLO может достичь «самой низкой [стоимости транспортировки] среди всех безопорных двуногих роботов, протестированных на пересеченной местности (на более высокой скорости, чем любой другой тест на двуногих ногах)».
Для получения более подробной информации ссылка на полный документ приведена ниже.
Чтобы продемонстрировать возможности своего марсохода Cataglyphis (который несколько лет назад выиграл соревнование по робототехнике НАСА ), исследователи из WVU запрограммировали его, как автономно развертывать и извлекать пасхальные яйца. Следующим шагом, как мы предполагаем, будет обучение робота самому важному этапу охоты за пасхальными яйцами: сбивать с ног маленьких детей, которые стоят на вашем пути.
Это интересная установка для сортировки пакетов в Китае. Честно говоря, немного странно, что здесь вообще должен быть задействован человек, но может просто случиться так, что люди по-прежнему дешевле роботов для некоторых задач. Но не так много задач, как раньше.
Китайская служба доставки переходит на автоматизацию. Роботы Orange на сортировочных станциях компании могут определять место назначения посылки с помощью сканирования кода, что практически исключает ошибки сортировки. Армия роботов Shentong может сортировать до 200 000 посылок в день и заряжается автоматически, то есть работает круглосуточно и без выходных. По оценкам компании, ее роботизированная система сортировки позволяет сэкономить около 70 процентов затрат, которые потребуются для сортировочной линии на базе человека.
Счастливая национальная неделя робототехники от Sphero <3
RxRobots программирует роботов Nao, чтобы помочь детям справиться с чрезвычайно сложными ситуациями. Это включает время в больнице, а также такие вещи, как подготовка к даче показаний в суде:
Я не уверен, насколько недавно появилось это видео с SAFFIR , но оно выглядит компетентным в обращении со шлангом во время ходьбы:
Интересное (и отмеченное наградами!) Новое исследование мягких диэлектрических приводов от UCSD:
В последнее время актуаторы из диэлектрического эластомера (DEA) вызвали интерес для мягкой робототехники из-за их низкой стоимости, небольшого веса, большой деформации, низкого энергопотребления и высокой плотности энергии. Однако разработка надежных, совместимых электродов для DEA остается постоянной проблемой из-за проблем с производством, однородности проводящего слоя и механической жесткости исполнительных механизмов, вызванной проводящими материалами с большими модулями Юнга. В этой работе мы представляем метод подготовки, формирования рисунка и использования электродов с проводящей жидкостью. Кроме того, когда мы погружаем DEA в ванну, содержащую токопроводящую жидкость, соединенную с землей, ванна служит вторым электродом, устраняя необходимость нанесения проводящего слоя, который служил бы одним из электродов, необходимых для большинства DEA. Когда мы прикладываем положительный электрический потенциал к проводящей жидкости в исполнительном механизме по отношению к земле, электрическое поле через диэлектрическую мембрану заставляет носители заряда в растворе прикладывать к мембране электростатическую силу, которая сжимает мембрану и заставляет исполнительный механизм сжиматься. деформировать. Мы использовали этот процесс для разработки привязанного подводного робота, который может плавать в резервуаре с соленой водой с максимальной измеренной скоростью 9,2 мм / с. Поскольку соленая вода служит электродом, мы преодолеваем проблемы плавучести, которые могут быть проблемой для мягких роботов с пневматическим приводом и традиционной жесткой робототехники. Это исследование открывает двери для подводных роботов малой мощности для поисково-спасательных операций и мониторинга окружающей среды. электрическое поле через диэлектрическую мембрану заставляет носители заряда в растворе прикладывать к мембране электростатическую силу, которая сжимает мембрану и вызывает деформацию исполнительного механизма. Мы использовали этот процесс для разработки привязанного подводного робота, который может плавать в резервуаре с соленой водой с максимальной измеренной скоростью 9,2 мм / с. Поскольку соленая вода служит электродом, мы преодолеваем проблемы плавучести, которые могут быть проблемой для мягких роботов с пневматическим приводом и традиционной жесткой робототехники. Это исследование открывает двери для подводных роботов малой мощности для поисково-спасательных операций и мониторинга окружающей среды. электрическое поле через диэлектрическую мембрану заставляет носители заряда в растворе прикладывать к мембране электростатическую силу, которая сжимает мембрану и вызывает деформацию исполнительного механизма. Мы использовали этот процесс для разработки привязанного подводного робота, который может плавать в резервуаре с соленой водой с максимальной измеренной скоростью 9,2 мм / с. Поскольку соленая вода служит электродом, мы преодолеваем проблемы плавучести, которые могут быть проблемой для мягких роботов с пневматическим приводом и традиционной жесткой робототехники. Это исследование открывает двери для подводных роботов малой мощности для поисково-спасательных операций и мониторинга окружающей среды. Мы использовали этот процесс для разработки привязанного подводного робота, который может плавать в резервуаре с соленой водой с максимальной измеренной скоростью 9,2 мм / с. Поскольку соленая вода служит электродом, мы преодолеваем проблемы плавучести, которые могут быть проблемой для мягких роботов с пневматическим приводом и традиционной жесткой робототехники. Это исследование открывает двери для подводных роботов малой мощности для поисково-спасательных операций и мониторинга окружающей среды. Мы использовали этот процесс для разработки привязанного подводного робота, который может плавать в резервуаре с соленой водой с максимальной измеренной скоростью 9,2 мм / с. Поскольку соленая вода служит электродом, мы преодолеваем проблемы плавучести, которые могут быть проблемой для мягких роботов с пневматическим приводом и традиционной жесткой робототехники. Это исследование открывает двери для подводных роботов малой мощности для поисково-спасательных операций и мониторинга окружающей среды.
Наблюдать за тем, как четвероногие IIT HyQ ходят по таким склонам, очень впечатляет:
Вы можете найти статью «Передвижение по склону для четвероногих роботов с управляемым крутящим моментом» по ссылке ниже.
Что ж, людям официально нечего делать с дронами.
Это переделка старого (кажется, 2009 года?) Видео, но этот робот-мотоман, делающий окономияки, каждый раз поражает меня, потому что он ооочень восхитительно выглядит:
Магнус Эгерштедт , директор Института робототехники и интеллектуальных машин (IRIM) Технологического института Джорджии , описывает свои взгляды на исследования робототехники и планы относительно роботариума, которые еще не совсем завершены, но все равно звучат многообещающе:
PAL Robotics берет интервью у профессора Майкла Андерсона из Хартфордского университета об этике роботов :
Оливер Брок из Технического университета Берлина рассказал в Softbank Robotics о работе с роботами в неструктурированной среде:
Самым большим успехом робототехники остается автоматизация производства. Но наша область изо всех сил пытается повторить этот успех в любой другой области, особенно в областях, которые мы называем «неструктурированными». Среди основных виновников этой трудности были неопределенность и высокая размерность конфигурационных пространств, связанных с универсальными роботами. В своем выступлении я буду утверждать, что в нашей области были найдены успешные решения проблем неопределенности и многомерности, если они относятся к самому роботу. Я утверждаю, что после устранения этих двух проблем новая проблема стала следующим узким местом: изменчивость окружающей среды. На нашем пути к общей робототехнике мы должны сосредоточиться на управлении этой изменчивостью. Это может показаться совершенно очевидным, но я считаю, что наиболее важные последствия этого осознания в значительной степени игнорировались. Я представлю некоторые попытки решить проблему изменчивости окружающей среды, включая интерактивное восприятие и обучение с помощью роботизированных априорных точек. Я также помещу эти решения в контекст других попыток решения проблемы изменчивости, таких как большие данные и глубокое обучение.
Центр мозга, разума и машин Массачусетского технологического института представляет доклад Амнона Шашуа, технического директора и председателя Mobileye, о конвергенции машинного обучения и искусственного интеллекта в целях обеспечения автономного вождения.
Семинар CMU RI на этой неделе проводит Сергей Левин , доцент Калифорнийского университета в Беркли, по теме «Глубокое роботизированное обучение».
Методы глубокого обучения предоставили нам удивительно мощные, гибкие и надежные решения в широком спектре областей пассивного восприятия: компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка. Однако области активного принятия решений, такие как роботизированное управление, представляют ряд дополнительных проблем, стандартные методы обучения с учителем не сразу распространяются на роботизированное принятие решений, где трудно получить контроль. В этом выступлении я рассмотрю экспериментальные результаты, которые намекают на потенциал глубокого обучения для преобразования принятия решений и управления роботами, представлю ряд алгоритмов и моделей, которые могут позволить нам комбинировать выразительные, высокопроизводительные глубокие модели с обучением с подкреплением и оптимальным контроль