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
今日の動画をお楽しみください！
当社の Lynx M20 ロボットは、山岳地帯の農地で作物を輸送するのに役立ち、田舎の「ラスト マイル」の物流上の課題に対処します。
[ Deep Robotics ]
繰り返しになりますが、人間型ロボットが人間型のこと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ことを行うヒューマノイドロボットが登場することになるということを指摘したかったのです。
[ 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、物体に触れずに物体をさまざまな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実証した。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、構造物を自分で組み立てたり、さらには多くの小さな物体を引いたり押したりすることもできます。
[ Science ] 道 [ Max Planck Institute ]
自律型二足歩行ロボットまたは二足歩行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輸送や海上での船舶のメンテナンスなど、不整地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、ロボットが撤去される可能性も高くなります。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。私たちは投資家に、なぜこの取り組みに協力するのかについて語ってもらいました。
[ 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、過作動状態のティルト クワッドローターにおける全方向空気運動制御のための強化学習を調査します。
[ Dragon Lab ]
いいえ [Carnegie Mellon University] 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、タータン AUV 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、主に工学およびロボット工学の学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、工業用容量。最大トルク90N・m、無負荷運転時間4時間以上、IP54の防雨設計です。可搬重量が 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、産業用途が促進されます。
[ Unitree ]
ボットビデオにおいしい焼き菓子が含まれている場合 意思 ビデオフライデーに収録される予定です。
[ QB Robotics ]
Astorino は、学校などでのロボット工学の実践的かつコスト効率の高い教育のために作られた 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って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 ]
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が必要です。
[ ASRL ]
このカーネギーメロン大学ロボット工学研究所セミナーは、CMU のビクトリア・ウェブスターウッドによる「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」に関するものです。
前世紀には、ロボットとは、硬くて止まった動きをする光沢のある金属の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 ]
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