Video Friday は、友達が厳選した素晴らしいロボット工学ビデオを毎週お届けします。 IEEEスペクトル ロボット工学 今後数か月間開催されるロボット工学イベントの週次カレンダーも発行します。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 日から 8 月 4 日まで、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、マルチモーダル移動用に設計された新しい車輪付き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、サイドバイサイド 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設定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、並列運転とオンライン運転の両方を処理するために形成されました。さまざまな地面配置から立つことや車輪の上でバランスをとることなど、いくつかの動作がハードウェアにうまく導入されています。
[ Robotics and AI Institute ]
信じられないことに（驚くべきことに！）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を与えて制御された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に基づいて行われます。スカイフォールは、大胆な空中展開を利用して、次世代の火星ヘリコプターのチームを派遣し、人間の着陸地点を探索し、地下水の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 ヘリコプター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て活動し、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できるようになります。
実際のところ、月面着陸の成功率は 50% よりもはるかに低いです。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クラス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ドライブを備えたポータブル支援システムだけでなく、より機敏な紐なし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ることができる。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 は、Spot の新しい動作をテストするための信頼性テストを強調しています。
[ Boston Dynamics ]
この論文では、地上ロボットと空中ロボットを含む 40 台の屋内ロボットのチームによるマルチロボットの計画および制御フレームワークを示し、実証します。
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！
四足ロボットは、動物と同じように乱雑な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（身体感覚）のみに依存するコントローラーは、障害物を検出するには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、高い階段を処理しながら、センサーの故障やこれまでに見たことのない状況から適切に回復することができます。
その崖の挙動は少し奇妙です。
[ DreamWaQ++ ]
iRobot からのこれに関する問題:
iRobot が行ったピラミッド探検は非常に素晴らしいものでしたが、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ってそれを行いました。床の掃除はずっと大変です。ここでは、ピラミッドについてさらに詳しく説明します。
[ 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、ユーザーが自分の動きでロボットハンドを制御できるブレスレットを設計した。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させたり、仮想環境内でオブジェクトを操作したりするよう指示し、高度な制御を行うことができます。
[ 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 脳のおかげでロボットが意図を解釈し、リアルタイムで行動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にソニーに感謝します。
[ Aibo ]
このロボットは、通常よりも少し曲線的であ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キッチン デバイスです。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、調理後のクリーンアップを完了できます。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」についてのものです。
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) を使用して、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しました。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、また果たすべきでしょうか?この講演では、形式的手法で何ができるかの例をいくつか示し、その約束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 ]
あなたのサイトの記事から
ウェブ上の関連記事
