動画: 農業ロボット、人型ロボットなど

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！

当社のロボット Lynx M20 は、山岳地帯の農地で収穫された作物の輸送を支援し、田舎の「ラスト マイル」物流の課題に取り組みます。

[ DEEP Robotics ]

もう一度指摘しておきたいのは、人間型ロボットが人間型の活動を行うピークに達しつつある現在、必然的に人間型以外の活動を行う人間型ロボットが登場することになるということです。

[ Unitree ]

マックス・プランク知能システム研究所、ミシガン大学、コーネル大学の研究者チームは、磁性マイクロロボットのグループが、物体に触れずに異なる方向に回転させるのに十分な強い流体力を生成できることを研究で示した。これらのマイクロロボットの群れは、歯車システムを回転させたり、ロボット自体よりもはるかに大きな物体を回転させたり、独自に構造物を組み立てたり、さらには多くの小さな物体を引き込んだり押しのけたりすることができます。

[ Science ] 経由 [ Max Planck Institute ]

二足歩行または二足歩行の自律ロボットは非常に機敏です。そのため、屋外環境での機器の運搬や外航船でのメンテナンスなど、平坦でない地形での作業に役立ちます。ただし、不安定または予測不可能な状況では、ロボットが全滅する可能性も高まります。これまで、ロボットが方向を変えたとき、たとえばトラックが急旋回したときにバランスを失ったときにどのように回復するかについての研究は大幅に不足していました。チームはこの研究ギャップを修正することを目指しています。

[ Georgia Tech ]

ロボット工学とは、現実世界のエネルギー、動き、不確実性を制御することです。

[ Carnegie Mellon University ]

ロボット Robody が作ったおいしいディナー。私たちは投資家たちに、なぜこの計画に賛同するのかについて話を聞いてみました。

[ Devanthro ]

ティルトローター航空機ロボットは、推力ベクタリングを通じて全方向の操縦を可能にしますが、ジョイントとローターのダイナミクス間の強い結合により、制御に重大な課題が生じます。この研究では、堅牢性と敏捷性を優先した、過作動状態の傾斜可能なクワローターの全方向空中運動制御のための強化学習を調査します。

[ DRAGON Lab ]

CMU ロボット イノベーション センターの 75,000 ガロンの水タンクでは、TartanAUV 学生グループのメンバーが、オスプレイと呼ばれる自律型水中車両 (AUV) のさらなる開発に取り組みました。このチームは、米国海軍研究局が主催する毎年恒例の RoboSub コンテストに参加しており、主に工学部とロボット工学の学部生で構成されています。

[ Carnegie Mellon University ]

確かに、ロボット犬を欲しがるのは、実際には犬を欲しくない人だけのようです。

コンパクトなサイズ、産業用能力。最大トルク90N・m、無負荷運転時間4時間以上、IP54の防雨設計。ペイロードが 15 kg の場合、航続距離は 13 km を超えます。オープンな二次開発により、業界アプリケーションを強化します。

[ Unitree ]

ロボットのビデオにおいしい焼き菓子が含まれている場合は、ビデオ フライデーに含まれます。

[ QB Robotics ]

Astorino は、学校などでロボット工学を実践的かつ手頃な価格で教えるために作られた 6 軸教育用ロボットです。 3D プリントで作成されているため、実験やパーツの追加が可能です。設計とプログラミングにより産業用ロボットの動作を再現し、学生に将来の仕事に必要なスキルを与えます。

[ Astorino by Kawasaki ]

私たちは、多くの場合、運転がどれほどひどいものになる可能性があるかを正確に反映する、より多くの自動運転データセットを必要としています。

[ ASRL ]

このカーネギーメロン大学ロボット研究所セミナーは、CMU のビクトリア・ウェブスター・ウッド氏による、「生物学のモデルとしてのロボット、生物学とロボットの材料」についてのものです。

前世紀には、ロボットとは、硬く停止した動きをする輝く金属構造物であると想像するのが一般的でした。このイメージは、私たちの自然界に生息する生物の流動的で有機的な動きとは対照的です。動物で観察される適応性、複雑な制御、および高度な学習能力はまだ完全には理解されていないため、現在のロボットシステムでは完全には捕捉されていません。さらに、動物に見られる機械的特性や制御能力の多くは、ロボット プラットフォームではまだ実現されていません。この講演では、神経科学のモデルとしてのロボットとロボットの材料としての生物学に関する学際的な研究ビジョンを共有します。

[ CMU RI ]