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2025-12-12 17:00:00
Video Friday は、友達が集めた素晴らしいロボット工学ビデオを毎週セレクトしたものです。 IEEEスペクトル ロボット工学。また、今後数か月間行われるロボット イベントの週次カレンダーも掲載します。お願いします イベントを送ってください 含めるために。
ICRA 2026: 2026 年 6 月 1 ～ 5 日、ウィーン
今日の動画をお楽しみください！
サイエンス東京の鈴森遠藤研究室は、細いマッキベン筋を使った犬の筋骨格ロボットを開発した。このロボットは、犬の筋骨格系の生体力学的な機能を研究するために、柔軟な「ハンモックのような」肩の構造を模倣しています。
[ Suzimori Endo Robotics Laboratory ]
ホーリースネイルボット!!!
[ Freeform Robotics ]
我々は、3D 生成 AI と離散ロボット アセンブリを使用して音声を物理オブジェクトに変換するシステムを紹介します。このシステムは自然言語を活用することで、3D モデリングやロボット プログラミングの専門知識を持たない人でも設計や製造にアクセスできるようにします。
[ MIT ]
次世代のエッジ AI をご紹介します。ロボット工学、自動化、現実世界のインテリジェンスのために構築された完全に自己完結型のビジョン システムです。 OAK 4 がコンピューティング、センシング、3D 認識を 1 つのデバイスにどのように統合するかをご覧ください。
[ Luxonis ]
ありがとう、マックス！
蔓の曲がりくねった粘り強さにヒントを得て、MIT とスタンフォード大学のエンジニアは、ガラスの花瓶やスイカなど、さまざまな物体を蛇行して持ち上げることができるロボット グリッパーを開発しました。これは、従来のグリッパー設計と比較して穏やかなアプローチを提供します。ロボット触手の大型バージョンは、人間をベッドから安全に持ち上げることもできます。
[ MIT ]
この論文では、ウェアラブル ロボット用のソフト作動ストラップとマグネット フック ラッチを使用した自動四肢取り付けシステムを紹介します。さまざまな腕のサイズで迅速、安全、快適な自己着用を可能にし、臨床レベルの負荷と正確な圧力制御をサポートします。
[ Paper ]
ありがとう、ブラム！
自動運転は、物理世界における AI にとっての究極の課題です。 Waymo では、明らかに安全な AI を優先することでこの問題を解決しています。安全性は、モデルと AI エコシステムをゼロから設計する方法の中心です。
[ Waymo ]
テキサス A&M 工学部の学生によって作られたこの AI 搭載ロボット犬は、災害地域でのロボットの動作方法を再考しています。瓦礫の中をよじ登り、危険を回避し、リアルタイムで自律的な意思決定を行うように設計されたこのロボットは、カスタムのマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) と視覚記憶および音声コマンドを組み合わせて使用し、ファーストレスポンダーのように次の動きを確認、記憶し、計画します。
[ Texas A&M ]
これまでのところ、空中マイクロロボットは滑らかな軌道に沿ってゆっくりと飛行することしかできず、本物の昆虫の素早い機敏な飛行とは程遠いものでした。 MITの研究者らは、生物学的対応物に匹敵する速度と敏捷性で飛行できる空中マイクロロボットを実証した。共同チームは、ロボットバグ用の新しい AI ベースのコントローラーを設計し、連続的なボディフリップの実行など、体操の飛行経路に従うことを可能にしました。
[ MIT ]
NASA のパーサヴィアランスに搭載された SuperCam マイクからのデータによって生成されたこのオーディオ クリップでは、火星のダスト デビルが火星探査機の上空を飛行するときに放電音が聞こえます。この録音は、火星でのパーサヴィアランスのミッションの 1,296 回目の火星日 (ソル) である 2024 年 10 月 12 日に収集されました。
[ NASA Jet Propulsion Laboratory ]
このエピソードでは、ホストのハンナ・フライがカリフォルニアのロボット研究所を訪問した際のアーカイブを公開します。今年初めに撮影されたこの作品では、ハンナが新しいロボットのセットと対話します。ロボットは見るだけでなく、考え、計画し、実行します。チームが舞台裏で一般化の限界をテストし、目に見えない物体を自律的に処理するロボットに挑戦する様子をご覧ください。
[ Google DeepMind ]
このロボット工学に関する GRASP セミナーは、プリンストン大学の Parastoo Abtahi 氏による、「ロボットが消えるとき – VR の触覚錯覚から AR のオブジェクト指向インタラクションまで」について開催されます。
オーディオビジュアル レンダリングの進歩により、仮想現実 (VR) が商業化されました。しかし、触覚技術はこれらの進歩に追いついていません。さまざまなロボット システムは、タッチの感覚をシミュレートすることでこのギャップに対処することを目指していますが、多くのハードウェア制限により、VR でのリアルなタッチ インタラクションが困難になります。私の研究では、感覚運動制御理論のレンズを通して人間の知覚を理解することで、VR 用ロボット ハードウェアの現在の制限を克服するだけでなく、物理世界で可能なことを超えて人間の能力を拡張するインタラクションをどのように設計できるかを探求しています。
この講演の前半では、人間の知覚の限界を利用して、ドローンの位置精度や形状ディスプレイの解像度など、VR における遭遇型触覚デバイスの知覚パフォーマンスを向上させるリダイレクション錯覚に関する私の研究について紹介します。後半では、これらの幻想的なインタラクションを物理空間に適用し、拡張現実 (AR) を使用して、状況に応じた双方向の人間とロボットのコミュニケーションを促進し、ユーザーのメンタル モデルとロボット表現の橋渡しをする方法について説明します。
[ University of Pennsylvania GRASP Laboratory ]
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