動画: 人型ロボット格闘技、忍耐力、その他

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！

つまり、人型ロボットは人間のパフォーマンスのピークに近づいているということです。ただし、これは人間のコピー以上のものを必要とするため、これはまだ効果的に活用されていないピークのロボットのパフォーマンスからは非常に遠い可能性が高いことを指摘しておきます。

[ Unitree ]

「中国のストリートダンス」 軽さを重力に、リズムをインパクトに。メタルとビートの真っ向からの衝突。今年の旧正月は、PNDbotics Adam が違いを持って暑さを吹き飛ばす様子をご覧ください。

[ PNDbotics ]

ロボットパンダに私を連れて行きました。

[ MagicLab ]

NASA の探査車「パーサヴィアランス」は、地球からの人間の助けを待たずに、火星上の自身の位置を正確に特定できるようになりました。これは、Mars Global Localization と呼ばれる新しいテクノロジーのおかげで可能になります。この技術は、探査機のナビゲーション カメラからのパノラマ画像を、搭載された軌道地形図と迅速に比較します。これは、探査機のヘリコプター基地局プロセッサ上で実行されるアルゴリズムで行われます。このプロセッサは、もともとインジェニュイティ マーズ ヘリコプターとの通信に使用されていました。数分以内に、アルゴリズムはパーサヴィアランスの位置を約 10 インチ (25 センチメートル) 以内に正確に特定できます。この技術は、探査機が自律的にさらに遠くまで走行し、探索を続けるのに役立ちます。

[ NASA Jet Propulsion Laboratory ]

足？どこへ行くにも足は必要ない！

[ Paper ]

これはロボット工学とは少し異なりますが、かわいいハエトリグモの映像のおかげで合格です。

[ Berkeley Lab ]

Corvus One for Cold Chain は、完全なフライトとバーコード スキャンのパフォーマンスを維持しながら、-20°F までの冷凍庫環境で永続的に稼働し動作するように設計されています。

モハーベ砂漠に冷蔵施設を設置するのには十分な理由があると私は確信しています。

[ Corvus Robotics ]

このビデオは、イチゴを摘む際の Shiva ロボットの摘み取り率の現在の進歩を記録しています。最初に以前のステータスが示され、次にさらなる開発が示され、最後にフィールド テストが示されます。

[ DFKI ]

データは組織のデジタル変革を推進しており、ST Engineering MRAS はスポットを活用して重要な機器や施設の全体像を把握しています。 Spot は自律的に動作し、マシンの状態に関する情報を収集します。そして、リアリティ キャプチャのための Leica BLK ARC の統合のおかげで、デジタル ツインの詳細かつ正確な点群データが得られます。

[ Boston Dynamics ]

この動画のタイトルは「外に出て楽しもう！」です。現時点で人型ロボットが適しているのは、主にそれくらいでしょうか…?

[ Engine AI ]

ASTORINO は、3D プリンティング技術に基づいた最新の 6 軸ロボットです。 AS 言語でプログラム可能で、既製の教材を使用したクラスの準備が容易で、使用も修復も簡単で、壊れることを恐れることなく学習し、間違いを犯す機会が得られます。

[ Kawasaki ]

これをリビングルームに置いてもいいですか？

[ Yaskawa ]

人型ロボットを 7 か月で構築し、次のロボットをわずか 5 か月で構築することは何を意味するのでしょうか?このドキュメンタリーでは、英国に本拠を置き、信頼性が高く、安全で、役に立つ人型ロボットを開発している AI およびロボット工学の会社、Humanoid の舞台裏を紹介します。当社のエンジニアリング、ハードウェア、製品、その他のチームから、物理 AI を現実に変える取り組みについての視点を直接聞くことができます。

[ Humanoid ]

この IROS 2025 の基調講演は、現在マイクロソフトに勤務している Tim Chung によるもので、「物理世界における人間、ロボット、および AI エージェント チームの未来の促進」についてのものです。

基礎 AI モデルから多様なセンサーやアクチュエーター、ユビキタス接続に至るテクノロジーの融合により、物理世界とデジタル世界におけるインタラクションの性質が変わりつつあります。人々は、地理、言語、アクセスに制限されなくなったデジタルおよび没入型テクノロジーを通じて、共同的なつながりと生産性を加速させています。また、人間はさまざまな形で AI を活用し、AI と対話してきました。ハイパースケール AI モデル (つまり、大規模な言語モデル) の出現により、人間と AI のチームの性質が永遠に (そして常に驚くべきペースで) 変化し、この AI の「副操縦士」の時代に実現されました。同様に、ロボット工学と自動化テクノロジーにより、人間と協力したり人間の近くで作業したりする機会が増え、物理ロボットの協調性が高まり、現実世界の活動に劇的な影響を与えることが可能になりました。これは、3 つの機能すべてを可能にする複合効果であり、それぞれが貴重な方法で相互に補完しており、人間、ロボット、AI チームによって形成される 3 つのチームが社会、経済、テクノロジーの未来に革命を起こすと私たちは構想しています。

[ IROS 2025 ]

この GRASP SFI の講演は、Agility Robotics の Chris Paxton による、「ジェネラリスト ヒューマノイド ロボットにどの程度近づいていますか?」についてのものです。

ロボット工学に数十億ドルの資金が注ぎ込まれているため、汎用の人型ロボットの実現がこれまで以上に近づいているように思えます。そして確かに、複数の企業が人型ロボットの大規模導入を開始しており、ロボット工学のペースはかつてないほど速くなっているように感じられます。この講演では、世界中の研究者との 1 年間の議論から得た洞察を見て、ロボット学習のスケーリングが依然として直面している課題について説明します。

[ University of Pennsylvania GRASP Laboratory ]

今週の CMU RI セミナーは、カリフォルニア大学バークレー校の Jitendra Malik による、「児童発達からインスピレーションを得たロボット学習」についてです。

インテリジェントロボットがユビキタスになるためには、多種多様な環境において十分な信頼性で移動、ナビゲーション、操作を「解決」する必要があります。移動の分野では、現在、さまざまな困難な環境でのヒューマノイド歩行のデモンストレーションが行われています。ナビゲーションでは、私たちは「Go to Any Thing」というタスクを追求しました。ロボットは、新しく借りたAirbnbに入ると、テレビや鉢植えなどの物体を見つけられる必要があります。シミュレーションにおける RL と sim-to-real は、いくつかの技術革新によって支えられ、私たちにとって主力テクノロジーでした。今後の仕事の有望な方向性をスケッチします。

[ Carnegie Mellon University Robotics Institute ]