ビデオフライデー: 人間からヒューマノイドへ

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。 あなたのイベントを含めてお送りください。

HRI 2024: 2024 年 3 月 11 ～ 15 日、コロラド州ボルダー。

ユーロボット オープン 2024: 2024 年 5 月 8 ～ 11 日、フランス、ラ ロッシュ シュル ヨン

ICRA 2024: 2024 年 5 月 13 ～ 17 日、横浜、日本

ロボカップ 2024: 2024 年 7 月 17 ～ 22 日、オランダ、アイントホーフェン

今日の動画をお楽しみください！

我々は、RGB カメラのみを備えたフルサイズのヒューマノイド ロボットのリアルタイム全身遠隔操作を可能にする強化学習 (RL) ベースのフレームワークである Human to Humanoid (H2O) を紹介します。 私たちは、歩く、後ろ跳び、蹴る、回転する、手を振る、押す、ボクシングなどを含む、現実世界のシナリオにおけるダイナミックな全身動作の遠隔操作を実現することに成功しました。私たちの知る限り、これは学習を達成した最初のデモンストレーションです。 -ベースのリアルタイムの全身ヒューマノイド遠隔操作。

[ CMU ]

脚式ロボットは、慎重に足場を選択し、歩行中に体の姿勢を柔軟に適応させる能力のおかげで、複雑な地形を横断し、従来のプラットフォームでは届かない狭い空間にアクセスできる可能性を秘めています。 ただし、現実世界のアプリケーションでの堅牢な導入は依然として未解決の課題です。 この論文では、強化学習と 3D ボリューム表現を使用して、限定された非構造化環境での堅牢で汎用性の高い歩行を可能にする脚歩行制御の方法を紹介します。

[ Takahiro Miki ]

確かに、秒速 3.3 メートルはヒューマノイドとしては速いですが、私は階下を歩きながら回転する様子のほうが印象的です。

[ Unitree ]

協調マニピュレータの安全性を向上するには、可動部分の慣性を低減する必要があります。 当社では、軽量かつ低摩擦の動力伝達機構として機能するパッシブ 3D ワイヤ アライナーという新しいアプローチを導入し、マニピュレータの操作において望ましい低慣性を実現します。

[ SAQIEL ]

ありがとう、テンマ！

Robot Era は、二足歩行ヒューマノイド用のオープンソース強化学習フレームワークである Humanoid-Gym を立ち上げたばかりです。 ビデオからわかるように、RL アルゴリズムにより、Xiao Xing または XBot と呼ばれるロボットは、無造作に積み上げられた箱を比較的安定して簡単に上り下りできるようになりました。

[ Robot Era ]

「衝撃を意識した、大きな運動量の物体の両手捕捉」 もっと言う必要がありますか？

[ SLMC ]

脳卒中生存者の 80% 以上が歩行困難を経験しており、日常生活、自立、全体的な生活の質に大きな影響を与えています。 今回、マサチューセッツ大学アマースト校の新しい研究は、歩行機能を改善するためのトレーニングツールとして設計された独自のロボット股関節外骨格を用いて脳卒中回復の限界を押し広げました。 これは、現在のリハビリテーション方法と比較して、よりアクセスしやすく、練習から日常生活への移行が容易な新しい治療法の可能性をもたらします。

[ UMass Amherst ]

ありがとう、ジュリア！

ここでの操作はかなり印象的ですが、ビデオがどのくらい高速化されたのかを知らなければ、どれほど印象的であるかを知るのは困難です。

[ Somatic ]

DJI ドローンは世界をより良い場所にするために活動しており、その手段の 1 つが保全活動です。 私たちは Halo Robotics および OFI オランウータン国際財団と提携して、これらのドローンがどのような影響を与えることができるかを紹介しました。

[ DJI ]

テストの目的は、ロボットの拡張現実制御を使用して、衛星モジュールの取り外しと 27U CubeSat フォーマットへの交換を実証することです。 この使用例では、「クライアント」衛星がモジュール式コンポーネントを使用してアップグレードされ、燃料が補給されます。 その後、ロボットは故障したコンピューター モジュールを取り外し、固定具に置きます。 次に、プロペラントタンクについても同じことを行います。 ロボットはこれらを衛星に正しく配置します。

[ Extend Robotics ]

このビデオは、2 月 2 日に開催されたサイバスロン チャレンジ 2024 のハイライトとお気に入りの瞬間の一部を特集しており、非常に多様な種類の支援技術が規律の課題に取り組み、パイロットの粘り強さと決意を示している様子を示しています。 チャレンジでは、サイバスロン分野の多くに新しいチーム、新しいタスク、新しいフォーマットが登場しました。

[ Cybathlon ]

電動ロボットの実現には長い道のりがありました。

[ ABB ]

壊滅的な山火事用の小型ドローン（以上の範囲をカバーするドローン） [40,470 hectares]）サッカー場を照らすために懐中電灯を持ち込むようなものです。 この短いビデオでは、あらゆるサイズのドローンの主な用途と、ドローンがいつ使用される理由と使用されないのかについて説明します。

[ CRASAR ]

Rivian のトラックやバンの製造に多くのロボットが関与していることは、おそらく驚かないでしょう。

[ Kawasaki Robotics ]

DARPA の Learning Introspective Control (LINC) プログラムは、そのシナリオを現実に近づける可能性を示す機械学習手法を開発しています。 LINC は、最小限のコンピューティング能力を必要とするさまざまな方法を使用して、機械システム (特に地上車両、船舶、ドローン群、ロボット工学) の安全性を根本的に向上させることを目指しています。 その結果、携帯電話サイズの AI 搭載コントローラーが誕生しました。

[ DARPA ]