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周五视频:Digit 几乎一夜之间学会跳舞

Video Friday: Digit Learns to Dance—Virtually Overnight

Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频,由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026:2026年6月1-5日,VIENNARSS 2026:2026年7月13-17日,悉尼多机器人系统暑期学校:2026年7月29日至8月4日,布拉格享受今天的视频!让 Digit 跳舞需要的不仅仅是穿上一些漂亮的鞋子——我们的人工智能团队可以在一夜之间教会 Digit 新的全身控制能力。使用来自动作捕捉、动画和远程操作方法的原始运动数据,Digit 通过模拟到真实的强化训练获得新

吉尔·普拉特 (Gill Pratt) 表示人形机器人的时刻终于到来

Gill Pratt Says Humanoid Robots’ Moment Is Finally Here

2012 年,美国国防高级研究计划局宣布举办 DARPA 机器人挑战赛 (DRC)。为期数年、耗资数百万美元的灾难机器人竞赛最终诞生了波士顿动力公司的 Atlas,其中包括第一代有用的人形机器人中的一些绝对令人难以置信的时刻,以及一段将永远流传的错误视频。竞赛的设计者吉尔·普拉特 (Gill Pratt) 对 DRC 将为机器人技术所做的事情有着非常清晰的了解。普拉特在 2012 年告诉 IEEE Spectrum:“[DARPA 机器人挑战赛] 的原因实际上是为了推动该领域向前发展,并使这种能力成为现实。”当时,他指出,在 2004 年的 DARPA Grand Challenge 和 20

可承受核反应堆的 Wi-Fi

Wi-Fi That Can Withstand a Nuclear Reactor

研究人员制造了一种坚固耐用的 Wi-Fi 接收器,可以在核反应堆内工作。他们希望该接收器可以成为用于反应堆退役的机器人无线通信系统的一部分。东京科学研究所的研究生 Yasuto Narukiyo 在二月份于旧金山举行的 IEEE 国际固态电路会议 (ISSCC) 上展示了该无线接收器。接收器承受的总辐射剂量为 500 公斤,比外太空电子设备通常承受的剂量高出几个数量级。2011 年福岛第一核电站发生核灾难后,工程师开始使用机器人来帮助描述和清理现场。 Narukiyo 表示,其中大多数都需要局域网 (LAN) 电缆,这些电缆可能会缠结在一起。他的团队包括他的顾问日本高能加速器研究组织 (KEK

科学家打造具有神经系统的活体机器人

Scientists Build Living Robots With Nervous Systems

工程师长期以来一直试图模仿生活。他们模仿人脑构建了机器学习算法,设计了像狗一样行走或像昆虫一样飞行的机器,并教会机器人适应周围的世界,无论多么笨拙。现在他们完全跳过了模仿。他们不再从生物学中汲取灵感,而是从中构建机器人:制造微小的、自由游动的活细胞组合,这些细胞组合成自我导向的系统,并配有将自身连接到功能电路的神经元。上个月在《先进科学》杂志上报道的结果是研究人员称之为“神经机器人”。这些活体机器可以帮助科学家更好地理解简单的神经网络如何产生复杂的行为,这是构建将生物组织与工程控制相结合的机器人系统的基础步骤。经过进一步改进,它们可以用于从精确组织修复到环境清理等各种应用。“我的一般反应是,‘

视频星期五:哔!嘟!走鹃双足机器人打破常规

Video Friday: Beep! Beep! Roadrunner Bipedal Bot Breaks the Mold

Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频,由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026:2026年6月1-5日,VIENNARSS 2026:2026年7月13-17日,悉尼多机器人系统暑期学校:2026年7月29日至8月4日,布拉格享受今天的视频! “Roadrunner”是一款专为多模式运动而设计的新型双足轮式机器人原型。它重约 15 公斤(33 磅),可以根据环境的需要在并排和直列轮模式以及步进配置之间无缝切换。机器人的腿完全对称,允许其膝盖向前或向后,这可

30年前,机器人学会走路而不会摔倒

30 Years Ago, Robots Learned to Walk Without Falling

当您听到人形机器人这个词时,您可能会想到 C-3PO,《星球大战》中的人机关系机器人。 C-3PO 旨在帮助人类与机器人和外星物种进行交流。这个机器人于 1977 年首次出现在银幕上,它与角色一起冒险,像人类一样行走、说话并与环境互动。它领先于时代。在《星球大战》上映之前,确实存在一些机器人,它们可以移动并与环境互动,但没有一个机器人能够在不失去平衡的情况下做到这一点。直到 1996 年,日本才开发出第一个能够行走而不会摔倒的自主机器人。本田的 Prototype 2(P2)高近 183 厘米,重 210 公斤。它可以控制姿势以保持平衡,并且可以同时移动多个关节。为了表彰这一数十年的壮举,P2

乌克兰即将到来的无人机战争转折

The Coming Drone-War Inflection in Ukraine

当出生于基辅的工程师雅罗斯拉夫·阿兹纽克 (Yaroslav Azhnyuk) 思考未来时,他的脑海中浮现出反乌托邦的景象。他谈到“成群的自主无人机携带着其他自主无人机,以保护它们免受自主无人机的攻击,这些无人机试图拦截它们,由人工智能代理控制,并由某处的人类将军监督。”他还想象了由自主潜艇组成的舰队,每艘潜艇都携带数百架无人机,突然出现在加利福尼亚或英国海岸附近,并将大量货物卸到空中。“你如何防范这种情况?”当我们于 2025 年 12 月下旬谈话时,他问道;我在伦敦安静的家庭办公室,他在基辅,基辅正准备迎接另一波导弹袭击。阿兹纽克并不是危言耸听。他是 Petcube 的联合创始人,并曾担任

周五视频:类人机器人与人类比赛学习网球技巧

Video Friday: Humanoid Learns Tennis Skills Playing Humans

Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频,由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026:2026 年 6 月 1-5 日,维也纳多机器人系统暑期学校:2026 年 7 月 29 日至 8 月 4 日,布拉格享受今天的视频!人类运动员展示了多才多艺和高度动态的网球技能,成功地用高速网球进行了竞技性的集会。然而,在仿人机器人上重现此类行为很困难,部分原因是缺乏完美的仿人动作数据或网球场景中的人体运动学运动数据作为参考。在这项工作中,我们提出了 LATENT,这是一个从

克服人形机器人开发中的核心工程障碍

Overcoming Core Engineering Barriers in Humanoid Robotics Development

对人形机器人工程师面临的传感、运动控制、电源和热挑战进行技术检查 - 提供用于实际部署的组件级设计策略。与会者将了解为什么运动控制仍然是最难解决的问题 - 探索在动态环境中保持稳定的双足运动的建模复杂性、实时反馈要求和传感器融合要求。传感架构如何实现感知和安全 - 了解惯性测量单元、力/扭矩反馈和触觉传感在实现可靠的过程中的作用人机交互和避免碰撞。功率和热约束对系统设计意味着什么 — 检查决定运行耐久性的电池化学选择(LFP 与 NCA)、DC/DC 转换器拓扑和热保护策略方面的权衡。行业如何从原型过渡到大规模生产 — 了解预计在 2020 年代末向模块化架构、成本驱动的组件选择和供应链准备情

周五视频:这些机器人生来就是为了奔跑

Video Friday: These Robots Were Born to Run

Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频,由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026:2026 年 6 月 1-5 日,维也纳享受今天的视频!迄今为止,“在野外”部署的所有腿式机器人都有一个由人类设计师预先定义的身体计划,并且无法在现场重新定义。这一过程的手动和永久性质导致除了熟悉的四肢形式之外,敏捷的陆地机器人种类很少。在这里,我们介绍高度运动的模块化构建块,并展示它们如何实现新型敏捷机器人的自动设计和快速组装,这些机器人可以在非结构化的户外环境中“立即开始运

周五视频:带有人造肌肉和肌腱的机械手

Video Friday: A Robot Hand With Artificial Muscles and Tendons

Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频,由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026:2026 年 6 月 1-5 日,维也纳享受今天的视频!受自然启发的复杂结构的功能复制和驱动是人类的长期目标。创建这种结合软性和刚性特征的复杂结构并用人造肌肉驱动它们将进一步加深我们对自然运动结构的理解。我们通过一次打印工艺打印了一只仿生手,其中包括刚性骨架、软关节囊、肌腱和印刷触摸传感器。[论文]来自[SRL]两位波士顿动力公司产品经理谈论他们最喜欢的经典 BD 机器人,然后

军用无人机可以教自动驾驶汽车什么

What Military Drones Can Teach Self-Driving Cars

自动驾驶汽车常常会遇到人类驾驶员常见的情况。当遇到建筑区、校车、停电或行为不端的行人时,这些车辆通常会表现出不可预测的行为,导致撞车或结冰事件,对当地交通造成严重干扰,并可能阻碍急救人员开展工作。由于自动驾驶汽车无法成功处理此类常规问题,因此自动驾驶公司会聘请人类保姆来远程监督它们,并在必要时进行干预。这种人类远程监督自动驾驶汽车的想法并不新鲜。美国军方自 20 世纪 80 年代以来一直使用无人机 (UAV) 来实现这一目标。早年,由于控制站设计不当、缺乏训练和通信延迟,军队经历了无数事故。作为 20 世纪 90 年代的海军战斗机飞行员,我是最早研究如何改进无人机远程监控界面的研究人员之一。我

周五视频:机器狗从田间拖运农产品

Video Friday: Robot Dogs Haul Produce From the Field

Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频,由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026:2026 年 6 月 1-5 日,维也纳享受今天的视频!我们的机器人 Lynx M20 帮助在山区农田运输收获的农作物,解决农村“最后一英里”的物流挑战。[DEEP Robotics]我再次指出,既然我们已经达到了人形机器人做人形事情的顶峰,我们不可避免地会看到人形机器人做非人形事情。[Unitree]在一项研究中,马克斯普朗克智能系统研究所、密歇根大学和康奈尔大学的一组研究人

毅力打破火星自动驾驶记录

Perseverance Smashes Autonomous Driving Record on Mars

本文是我们与 IEEE Xplore 合作的独家 IEEE Journal Watch 系列的一部分。在过去的火星任务中,比如好奇号和机遇号漫游车,机器人主要依靠来自数百万英里之外的人类指令来安全地在火星景观中航行。另一方面,毅力号火星车几乎完全自主地穿越了这片布满巨石的外星土地,打破了之前在火星上自动驾驶的记录。好奇号火星车自主完成了约 6.2% 的行程,而自着陆以来的第 1,312 个火星日(2024 年 10 月 28 日),毅力号则自主完成了约 90% 的行程。 Perseverance 能够以极少的计算能力完成这样的壮举,这要归功于其专门设计的自动驾驶算法、增强型自主导航(ENav)

周五视频:人形机器人庆祝春天

Video Friday: Humanoid Robots Celebrate Spring

Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频,由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026:2026 年 6 月 1-5 日,维也纳享受今天的视频!因此,人形机器人正在接近人类表现的巅峰。但我要指出的是,这很可能距离机器人性能的巅峰还很远,还没有得到有效的利用,因为它需要的不仅仅是复制人类。[Unitree]《中国街舞》将轻盈变成重力,将节奏变成冲击力。这是金属与节拍的正面碰撞。这个农历新年,请观看 PNDbotics Adam 带来的不一样的热度。[ PNDboti

科技正在接管奥运会冰壶

Tech Is Taking Over Olympic Curling

在今年的意大利冬奥会上,争议从指尖开始。一次有争议的双触——冰壶运动员是否刷过一块移动的石头两次——引发了抗议、充满脏话的交流以及关于体育精神的激烈争论。在一项以相互信任和将竞争作为共同技能测试理念为荣的游戏中,即使是不当行为的暗示也可能远远超出单一结果。但如果双击可以动摇这项运动,那么当争议不是关于指尖而是关于算法时会发生什么?这个问题掩盖了由机器学习和新一代人工智能驱动的机器人驱动的分析的兴起,这些机器人可以扔石头,读冰,并以机器精度计算策略。相关:米兰-科尔蒂纳冬奥会首次亮相的下一代运动智能机器人中的一些机器人,例如“Curly”,已经在正面竞争中击败了人类精英对手。其他人的设计要么是为

周五视频:即使部件死亡,机器人集体仍保持活力

Video Friday: Robot Collective Stays Alive Even When Parts Die

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周五视频:自主机器人在工厂边干边学

Video Friday: Autonomous Robots Learn By Doing in This Factory

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