動画: 二足歩行ロボット、NASA ロボット、aibo アプリなど

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

RSS 2026: 2026 年 7 月 13 ～ 17 日、シドニー

マルチロボット システムに関するサマースクール: 2026 年 7 月 29 日～8 月 4 日、プラハ

今日の動画をお楽しみください！

「ロードランナー」は、マルチモーダルな移動のために設計された新しい二足歩行ロボットのプロトタイプです。重量は約 15 kg (33 ポンド) で、環境をナビゲートするために必要なものに応じて、並列ホイール モードとインライン ホイール モードおよびステップ構成をシームレスに切り替えることができます。ロボットの脚は完全に対称であるため、膝を前方または後方に向けることができ、これを使用して障害物を回避したり、特定の動きを管理したりできます。単一の制御ポリシーが、並列運転と直列運転の両方を処理できるようにトレーニングされました。さまざまな地面配置からの立ち上がりや片輪でのバランスなど、いくつかの動作がハードウェア上でゼロショットで正常に導入されました。

[ Robotics and AI Institute ]

信じられないことに（信じられないほど！）NASAは、これが実際に起こっていると言っています。

NASA の SkyFall ミッションは、別の惑星で初めて動力による制御飛行を達成したインジェニュイティ マーズ ヘリコプターの成功を基盤としています。スカイフォールは、大胆な空中展開を利用して、次世代火星ヘリコプターのチームを派遣し、人類の着陸地点を偵察し、地下水氷の地図を作成します。

[ NASA ]

NASAのMoonFallミッションは、宇宙飛行士が月の南極に到着する前に、4機の高機動ドローンを送り、月の南極周辺の月面を調査することで、将来のアルテミスミッションへの道を切り開くことになる。 MoonFall は、NASA の Ingenuity Mars Helicopter の遺産に基づいて構築されています。ドローンは一斉に発射され、地表への降下中に放出されます。彼らは月の1日（地球の14日）にわたって独立して着陸し、活動し、永久影域（PSR）を含む到達困難な地域を探索したり、高解像度の光学カメラやその他の潜在的な機器を使用して地形を測量したりすることができます。

実際のところ、月面着陸の成功率は 50% をはるかに下回っています。そこで、ロボットを何台か送って、何度も着陸させましょう。

[ NASA ]

Science Robotics では、石井宏教授率いるタンジブルメディアグループの研究者がバーリ工科大学の同僚とともに、ロボットやウェアラブル用の新しい種類の人工筋繊維である電気流体繊維筋を紹介します。ほとんどのロボットで使用される硬いサーボ モーターとは異なり、これらの繊維状の筋肉は柔らかく、柔軟性があります。これらは、電気流体力学 (EHD) ファイバー ポンプ (可動部品がなく、電界を使用して液体を移動させ、静かに圧力を生成する細長いチューブ) と、流体が充填されたファイバー アクチュエーターを組み合わせています。これらの人工筋肉は、テキスタイルに直接統合されたコンパクトな作動を備えたウェアラブル支援システムだけでなく、より機敏な繋がれていないロボットを可能にする可能性があります。

[ MIT Media Lab ]

本研究では、オープンソースの四足歩行ロボット MEVIUS2 を開発しました。大きさはボストンダイナミクススポットに匹敵し、ライダー2台とC1カメラを搭載し、階段や急な坂道も自由に登れます！すべてのハードウェア、ソフトウェア、学習環境はオープンソースとしてリリースされます。

[ MEVIUS2 ]

ありがとう、ケント！

ライブパフォーマンスの準備には何が必要ですか？ Arun 氏は、Spot の新しい動作を試すための信頼性テストを強調しています。

[ Boston Dynamics ]

この研究では、地上ロボットと空中ロボットの両方を含む 40 台の屋内ロボットのチームを使用して、マルチロボットの計画と制御のフレームワークを提示し、デモンストレーションします。

それにしてもあのサウンドトラック。

[ GitHub ]

ありがとう、ケイスケ！

四足歩行ロボットは、動物と同様に雑然とした環境を移動できますが、その浮遊ベース構成により、現実世界の不確実性に対して脆弱になります。固有受容（身体感知）のみに依存するコントローラーは、障害物を検出するために障害物と物理的に衝突する必要があります。外受容（視覚）を追加するものには、野生で維持するのが難しい、正確にモデル化された地形図が必要です。 DreamWaQ++ は、回復力のあるマルチモーダル強化学習フレームワークを通じて両方のモダリティを融合することで、このギャップを埋めます。その結果、単一のコントローラーで、でこぼこした地形、急な坂道、高層の階段を処理しながら、センサーの故障やこれまでに経験したことのない状況から適切に回復します。

あの崖の挙動はちょっと不気味だ。

[ DreamWaQ++ ]

私は iRobot のこれに異議を唱えます。

iRobot が行ったピラミッド探検は非常に素晴らしかったですが、彼らは非常に特殊な環境向けに設計されたカスタムメイドのロボットを使用してそれを行いました。床を掃除するのはとても大変です。ここでピラミッドについてもう少し詳しく説明します。

[ iRobot ]

サーカスにもっとロボットを入れてください!

[ Daniel Simu ]

MIT のエンジニアは、着用者が自分の動きでロボットハンドを制御できるリストバンドを設計しました。ユーザーは手や指を動かすことでロボットに特定のタスクを実行するように指示したり、高度な制御で仮想環境内のオブジェクトを操作したりできます。

[ MIT ]

Nvidia GTC 2026 では、AI がどのように物理世界に移行していくかを紹介しました。訪問者は音声コマンドを使用してロボットと対話し、KinetIQ AI ブレインを活用してロボットが意図を解釈し、リアルタイムで動作するのを観察しました。

[ Humanoid ]

『aibo』の継続的なサポートとアップデートを続けてくれるソニーに敬意を表します!

[ Aibo ]

このロボットは通常よりも少し曲がっているように見えますか?

[ LimX Dynamics ]

Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd.が開発した Naviai ロボットは、インテリジェントな調理装置です。食材を自律的に処理し、高精度で調理タスクを実行し、スマートキッチン機器をリアルタイムで調整し、調理後の洗浄を完了できます。マルチモーダル認識技術を搭載し、毎日のキッチン環境に適応し、安全で安定した動作を保証します。

この 7x はかなりの重労働を行っています。

[ Zhejiang Lab ]

この CMU RI セミナーは、コーネル大学の Hadas Kress-Gazit による、「ビッグデータ時代におけるロボット工学の形式的手法」についてです。

形式的な手法（システムを記述し、要件を把握し、保証を提供するための数学的手法）は、高レベルの仕様からロボット制御を合成し、ロボットの動作を検証するために使用されてきました。ロボット学習とデータ駆動型モデルの最近の進歩を考慮すると、ロボット工学の進歩において形式的手法はどのような役割を果たすことができ、また果たすべき役割があるのでしょうか?この講演では、形式的手法で何ができるかについていくつかの例を示し、その有望性と課題について説明し、データ駆動型アプローチと私が見ている相乗効果について説明します。

[ Carnegie Mellon University Robotics Institute ]