ロボットとプロの卓球選手ではどちらが勝ちますか?

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！

Sony AI の最新研究が表紙に掲載されました 自然物理 AI における長年の課題に対処します。高速自律システムは、プロのアスリートと競争するために必要な複雑な動的認識と制御を習得できるでしょうか?

[ Sony AI ]

このビデオでは、単一のプラットフォーム上で車輪と脚による移動を組み合わせた 4 本の脚を持つ新しい一輪車ロボット、Ringbot Quad を紹介します。 Ringbot Quad は、従来のトランスミッションを個別に駆動される 4 つの駆動モジュールに置き換える独自の一輪車機構として設計されており、それぞれが関節式脚と統合されています。
Ringbot Quad は、2 つの異なる移動モードを通じて多用途かつ効率的なモビリティを提供することを目指しています。運転モードでは、4 本の脚がバランスと方向の調整に役立ち、歩行モードでは体を完全にサポートして四足歩行を実現します。これらのモードを切り替えることで、Ringbot Quad はさまざまな地形をナビゲートし、車輪付きまたは脚付きシステムだけでは困難な障害物を克服できます。

[ Kinetic Intelligent Machine Lab ]

人型ロボットが北京のハーフマラソンで人間のランナーを破り、動きの速い中国のロボット産業に大きな進歩をもたらした。 21キロメートルのレースでは100台以上のロボットが1万2000人の参加者とともに競い合い、そのうち3台が人間よりも先にゴールラインを通過した。

[ Al Jazeera ]

AthenaZero が搭載された感覚フィードバックのみを使用して素手でジャグリングする様子をご覧ください。モーションキャプチャーはありません。ファンネルなし 3球目を追加するのはどうしようもない。ロボットは、接触の不確実性と手と目の適切な調整に適応することを学習します。

[ Robotics and AI Institute ]

[ Unitree ]

Spheroは、LEGO Mindstormsによって残された教育用ロボット工学の悲しいギャップを埋めたいと考えているようだ。

[ Sphero ]

それがシェルゲームのプレイ方法ではないことは確かです。

[ Generalist ]

現時点では、倉庫におけるロボットの真の価値は、ヒューマノイドではなく、このようなシステムから得られることがはるかに一般的です。

[ Berkshire Grey ]

マックス プランク インテリジェント システム研究所の科学者は、電気エネルギーから機械エネルギーへの変換を系統的に評価できる、ソフト静電アクチュエーターの効率を測定する方法を提案しています。 Peano-HASEL アクチュエータを使用することで、以前に報告されているものより 3 倍以上高い最大 63.6% の効率を実証し、他のタイプのアクチュエータでのアプローチを検証し、よりエネルギー効率の高いソフト静電ロボット システムへの道を開きます。

[ Max Planck Institute ]

すでに北米で導入されているこの四足ロボットは、昼夜を問わず住宅地域での継続的なパトロール、リアルタイム監視、より迅速な事件検出を提供します。

ああ、ありがとう、でもありがとうはない。

[ DEEP Robotics ]

UR20 ロボット アームのように見えるものでドローンを捕捉するのは、巧妙なトリックです。

[ Skydio ]

空中機動を行う強力なドローンは、いつも私には少し違和感を感じます。

[ Paper ] から [ ETH Zurich ]

堅牢で信頼性の高いモバイル マニピュレータが必要ですか?人型ではないものを考えてみましょう。

[ Clearpath ]

この CMU Robotics Institute の講演は、CMU の Raj Reddy による「AI の将来: ドゥーマー vs. アバンダンス」についてのものです。

過去 10 年間で AI は目覚ましい進歩を遂げました。汎用人工知能 (AGI) の到来の可能性は、私たちの社会の将来に重大な影響を及ぼします。私たちは、人工知能アシスタントや人型ロボットが、人間の知識とスキルを必要とするほとんどのタスクを現在のコストの 10% で実行できる世界を構想しています。このパラダイムでは、食料、住居、エネルギー、教育、健康、交通などの必要不可欠なサービスがユニバーサル基本サービスを通じて提供され、欠乏社会から豊かな社会への歴史的な転換を示します。この変革は、従来の仕事が広範に置き換えられるという重大な懸念を引き起こします。 AIが何でもできるようになったとき、人間の役割は何でしょうか？この講演では、別のシナリオ、つまり「Human-in-the-Loop」の進化を紹介します。このモデルでは、人間が高レベルの監督の役割に移り、AGI と協力してロボットに新しいスキルを訓練し、予期せぬタスクに適応させます。
私たちはこれを「マハラジャ モデル」として探究します。このモデルでは、テクノロジーが包括的に人類に役立つため、人間にとって労働は任意になります。最後に、ロボット工学研究所のような機関がこの移行をどのようにリードし、現在の経済とロボット支援の未来との間のギャップを埋めるために必要なハイブリッド技術と倫理的枠組みを開発すべきかについて議論します。

[ Carnegie Mellon University Robotics Institute ]