ロボットのビデオ: マルチモード ドローン、ヒューマノイド ロボットなど

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！

既存のハイブリッド設計とは異なり、Duawlfin は標準のクワッドローター モーターのみを利用し、ワンウェイ ベアリングを備えたディファレンシャル ドライブトレインを導入することにより、追加のアクチュエーターやプロペラ駆動の地上推進の必要性を排除しています。航空モードと地上モード間のシームレスな移行は、都市物流や屋内ナビゲーションなどのアプリケーションに対する当社のアプローチの実用性と有効性をさらに強調します。

[ HiPeR Lab ]

NEOのデザインの柔らかさは良いのですが、指がとても弱そうに見えます。

[ 1X ]

鍵を見つけるためにバックパックに手を伸ばすところを想像してみてください。目は開口部に手を導きますが、いったん中に入ると、鍵と財布、電話、その他のアイテムを区別するのはほぼ完全に触覚に頼ることになります。この感覚モダリティ間のシームレスな移行（視覚と触覚に頼るべきタイミングを知る）は、人間は難なく行うことができますが、ロボットは困難を抱えています。課題は、複数のセンサーを搭載することだけではありません。最新のロボットには、カメラ、触覚センサー、深度センサーなどが装備されています。本当の問題は、特にいくつかのセンサーが重要な瞬間にまばらだが重要な情報を提供する場合、**これらの異なる感覚の流れをどのように統合するか**です。私たちの解決策は、モダリティを組み合わせる方法を再考することから生まれました。すべてのセンサーを単一のネットワークに強制的に通過させるのではなく、モダリティごとに個別の専門家ポリシーをトレーニングし、ポリシー レベルでアクション予測を組み合わせる方法を学習します。

多大学連携による紹介 [ GitHub ]

ありがとう、ハオナン！

Pollen Robotics からハッピー (少し遅れた) ハロウィンをお届けします!

[ Pollen Robotics ]

アイオワ州立大学とジョージア大学の同僚と協力して、私たちはパイプを這うワーム ロボットを現場でテストしました。小川の波形の排水管や、地下排水システムの滑らかな部分を這う様子を見てください。

[ Paper ] から [ Smart Microsystems Laboratory, Michigan State University ]

現実的な環境で活動する異種ロボット チームは、多くの場合、協力とオンラインで取得した情報への適応を必要とする複雑なミッションを達成しなければなりません。ロボット チームは構造化されていない環境 (事前の地図のない不確実なオープンワールド設定) で活動することが多いため、サブタスクはロボットの機能と物理世界に基づいている必要があります。我々は、3 段階のプロセスを通じて異種ロボット チームのコンテキストで LLM の推論能力を基礎付けることで、これらの制限に対処するフレームワークである SPINE-HT を紹介します。 Clearpath Jackal、Clearpath Husky、Boston Dynamics Spot、および高高度 UAV を使用した実際の実験では、ロボットの機能に関する推論とオンライン フィードバックによるサブタスクの調整が必要なミッションで、私たちの手法は 87% の成功率を達成しました。

[ SPINE-HT ] から [ GRASP Lab, University of Pennsylvania ]

[ Astribot ]

に掲載された2つの論文で、 案件 ドイツのシュトゥットガルトにあるマックス・プランク知能システム研究所の物理知能部門の科学者チームであるアドバンスト・サイエンスは、自走する油滴の動きに影響を与えるための制御戦略を開発した。これらの油滴は単細胞微生物を模倣しており、化学勾配に従って複雑な迷路を自律的に解くことができます。ただし、外部摂動を統合し、これらの液滴をロボット工学で使用することは非常に困難です。これらの課題に対処するために、チームは生命のような特性を持ち、外部磁場によって制御できる磁性液滴を開発しました。研究者らは研究の中で、液滴の動きを誘導し、貨物輸送などのマイクロロボット応用に利用できることを示した。

[ Max Planck Institute ]

誰もが具現化されたアバターを持つことを空想したことがあります。全身遠隔操作・全身データ取得プラットフォームがあなたを待っています！

[ Unitree ]

それは人型ではありませんが、現時点では安全に便利な機能を果たしており、おそらく購入や運用にそれほど費用はかかりません。

[ Naver Labs ]

本稿では、ロボット「オリンパス」の正確かつ高性能なジャンプ方針を訓練するためのカリキュラムベースの強化学習フレームワークを紹介する。シンプルかつ効果的な戦略を活用して、垂直ジャンプと水平ジャンプに対して個別のポリシーが開発されています。実験による検証では、センチメートルの精度で最大 1.25 m の水平ジャンプと、最大 1.0 m の垂直ジャンプが実証されました。さらに、わずかな変更を加えるだけで、提案された方法を使用して全方向ジャンプを学習できることを示します。

[ Paper ] から [ Autonomous Robots Lab, Norwegian University of Science and Technology ]

重い積載量も問題ありません。新しい KR TITAN ウルトラは最大 1500 kg の積載量を移動できるため、KUKA ポートフォリオの中で最も重量物を持ち上げることができます。

[ Kuka ]

ロボットからすべての砂を取り除くことができれば幸いです。おそらく素敵なオイルバスが必要ですか？

[ DEEP Robotics ]

この CMU RI セミナーは、テキサス大学オースティン校の Yuke Zhu による、「ジェネラリスト ヒューマノイド ロボットに向けて: 最近の進歩、機会、課題」についてのものです。

AI が急速に進歩する時代において、アクセラレーテッド コンピューティングとビッグ データを活用することで、ジェネラリスト AI モデルを開発する新たな可能性が開かれました。 ChatGPT のような AI システムがデジタル領域で驚くべきパフォーマンスを発揮するにつれて、私たちは次の問いを持たざるを得ません。日常のタスクを実行できる汎用的な人型ロボットを作成するために、物理世界でも同様の画期的な進歩を達成できるでしょうか?この講演では、オープンワールドで汎用ロボットの自律性を構築するためのデータ中心の研究原則とアプローチについて概説します。実世界、合成、Web データを活用してヒューマノイド ロボットの基礎モデルをトレーニングする最近の研究について紹介します。さらに、次世代のインテリジェントロボットを構築する機会と課題についても説明します。

[ Carnegie Mellon University Robotics Institute ]