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。あなたのイベントを私たちに送信して含めてください。
ICRA 2026: 2026 年 6 月 1 ～ 5 日、ウィーン
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！
人間のアスリートは、多用途かつ非常にダイナミックなテニス スキルを実証し、高速テニス ボールを使った競争力のあるラリーを成功させます。しかし、そのような動作を人型ロボットで再現することは、基準となるテニスシナリオにおける完全な人型動作データや人間の運動学的動作データが不足していることもあり、困難です。本稿では、不完全な人間の動作データから人型テニスの運動スキルを学習するシステム「LATENT」を提案します。
[ LATENT ]
ストランドビーストをイメージした美しくデザインされたロボット。
[ Cranfield University ]
私たちは、人間のような器用な 2 本の手でリンゴの皮をむくロボットを実証した最初のロボット会社であると考えています。この進歩により、ロボット工学における重要なギャップが埋められ、両手による接触の多い操作が実現され、単純なピンセットの限界をはるかに超えています。
現在の AI モデル (VLM) は知覚には優れていますが、アクションには苦労しています。このような作業で自由度の高い手を制御するのは非常に複雑で、指レベルでの正確な遠隔操作は人間にはほぼ不可能です。私たちの最初のステップは、共有された自律性のシステムでした。オペレーターは、各指を制御する代わりに、キーボードやペダルを押すことによって、原始的な「リンゴやテニスボールを回転させる」など、事前に学習したスキルをアクティブにします。これにより、スケーラブルなデータ収集と RL トレーニングが可能になります。
AIはこれをどのように処理するのでしょうか？私たちは「MoDE-VLA」（Mixture of Skilled Experts）を創設しました。専門の「専門家」チームの利用を通じて視覚、言語、力、触覚からのデータを融合し、大規模空間での制御を安定かつ効果的にします。これら 2 つの革新の組み合わせにより、完璧なハンドリングと豊富なコンタクトが可能になります。人間が高度なガイドを提供し、ロボットが必要な複雑な手動調整を実行します。
[ Sharpa ]
ありがとう、アレックス！
NVIDIA GTC のプレゼンテーション中に、他の「AI ネイティブ」企業の中に当社の名前があったのはとてもうれしかったです。 NVIDIA Isaac Lab は、UMV がプロのように運転、ホップ、反転、ジャンプできるようにする強化学習ポリシーのトレーニングに役立ちます。
[ Robotics and AI Institute ]
このフィンガーチップチェンジャー技術は、Tesollo と漢陽 ERICA 大学 RoCogMan Lab との共同研究を通じて共同研究開発されました。このプロジェクトは、Tesollo の実際のロボットハンド開発経験と、ロボット操作およびグリッパー設計における研究室の専門知識を統合します。
なぜもっと多くのロボットがこれをやらないのかわかりません。あと、あの尖った指は怖いですね。
[ RoCogMan LaB ]
これは、ミシガン大学の Fluent Robotics Lab と LAAS-CNRS ロボティクスおよびインタラクション チームが共同で発表する、運用可能な PR2 を含む ICRA 論文です。機能電池付き!!!
[ Fluent Robotics Lab ] e [ RIS ]
このビデオは、DRCD ラボで社内アクチュエータを使用して開発された KAIST Humanoid v0.7 のフィールド テストとインタラクション機能を示しています。制御ポリシーは、人間のデモンストレーションを活用した深層強化学習を使用してトレーニングされました。
[ KAIST DRCD Lab ]
これは大人用サイズになるはずです。
[ Deep Robotics ]
知りませんでしたが、靴箱は蓋を持って持ち上げるとパカッと開いてしまうので扱いが非常に面倒で、専用の金具が必要なのだそうです。
[ Nomagic ]
ありがとう、ギルマリー！
この論文では、打ち上げ前に制御パラメータが不明な場合に、クアッドローター無人航空機 (UAV) を打ち上げから回収する方法を紹介します。
[ MAVLab ]
ああ、ロボットはガラスのドアを通して見ることができるようになりました。困っています。
[ LimX Dynamics ]
このドローンは木を抱きしめます <3
[ Stanford BDML ]
電子機器廃棄物は、世界で最も急速に拡大している環境問題の 1 つです。ロボット工学や電子システムが普及するにつれて、それらの環境への影響は拡大し続けています。この研究では、科学者たちは、電子デバイス、センサー、アクチュエーターを統合し、しかも使用後に完全に分解する完全生分解性のソフトロボットシステムを開発しました。
[ Nature ]
私たちは、センサーとオンボードコンピューティングのみを使用して、明示的な通信や環境に関する事前知識なしで、複数の航空機ロボットが複雑な環境で安全に集合できるようにする分散アルゴリズムを開発しました。私たちのアプローチは、衝突を確実に回避し、ロボット間の近接性を維持し、不確実性（追跡エラーやセンサーノイズ）に対処します。密林内で最大 4 台のドローンを使用したシミュレーションと実際の実験でテストされ、堅牢性と信頼性が高いことが証明されました。
[ RBL ]
ペンシルベニア大学の2025年学長持続可能性賞を受賞したピョートル・ラザレク氏は、衛星データを使用して農家の畑の非効率性を特定し、自律型ドローンでリアルタイムの土壌分析を実行して非効率性が生じる理由を理解し、正確な肥料散布マップを生成するシステムを開発した。彼のスタートアップ Nirby は、不採算の農業地域で生産性を向上させ、高収量地域では肥料を削減することを目指しています。
[ University of Pennsylvania ]
Atlas の製品版は、典型的な人型フォームファクタから脱却し、人間らしさよりも産業上の実用性を重視しています。産業環境で目的を持って作業することを目的とした Atlas は、フレンドリーなコンパニオンやアシスタントではなく、機械としての役割を示すフォームファクターを備えています。 2 人の主要なハードウェア エンジニアと当社の工業デザイン責任者が参加し、パッシブな熱管理からモジュラー アーキテクチャに至るまでの主要な製品要件が、ヒューマノイドの大胆な新しいビジョンをどのように決定したかについて技術的なディスカッションを行います。
[ Boston Dynamics ]
クリスチャン フビッキ博士が、現代のロボット研究とリアリティ コンペティション ショー「サバイバー」に出演したときの共通テーマを探る講演を行います。
[ Optimal Robotics Lab ]
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