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1呼吸系，北京儿童医院，首都医科大学，中国国家临床研究中心，NA
人形机器人手机中的触觉感知系统不足 - lators限制了可用机器人应用的广度。在这里，我们为机器人填充剂设计了一种多功能式触觉传感器，该传感器提供了类似于人类皮肤传感方式的功能。该传感器utizes是一种新型的pi-mxene/srtio 3混合气凝胶作为感应单元而开发的，具有电磁透射和热融合的其他能力，可适应某些复杂的环境。此外，聚酰亚胺（PI）提供了高强度的骨骼，MXENE实现了压力感应功能，并且MXENE/SRTIO 3达到了热电和红外辐射反应行为。此外，通过压力响应机制和不稳定状态的传热，这些气凝胶衍生的透气传感器以最小的交叉耦合实现了多模式感应和识别能力。使用决策树算法，它们可以区分13种类型的硬度和四种类型的材料与精度为94％和85％的物体。此外，基于红外介导函数，组装了感官阵列，并成功识别了对象的不同形状。这些发现的示例，即这种pi-mxene/srtio 3气凝胶提供了一个新的概念，可以扩展可振动传感器的多功能性，从而使操纵器可以更接近人类手的触觉水平。这一进步减少了整合人形机器人的困难，并为它们的可能性提供了新的应用程序场景。
博士教授Karsten Berns博士教授Karsten Berns
RPTU的当前研究活动是实现可靠，复杂，自主机器人系统的实现。他和他的部门正在开发FINROC机器人中间件，基于IB2C行为的控制体系结构和各种验证方法。主要应用来自越野机器人，其中已经实现了自动驾驶汽车，例如小型卡车，挖掘机，收割机，拖拉机和救援机器人。在人形机器人领域，正在研究Android系统Robin和Emah进行人类机器人的相互作用，并且正在研究两足动物行走的新方法。
人工神经网络作为窃窃图库模式的数字双胞胎，机器人应用中的光传感器
摘要：本文研究了人工神经网络（ANN）作为可行的数字双胞胎或工程系统中典型的耳语库模式（WGM）光学传感器的替代方案，尤其是在机器人技术等动态环境中。由于其脆弱性和有限的耐力，因此在这种情况下，基于微光学谐振器的WGM传感器是不合适的。为了解决这些问题，本文建议了专门为系统设计的ANN，并利用了WGM传感器的高质量因子（Q -Factor）。通过将适用性和耐力扩展到动态环境并减少脆弱性问题，ANN试图进行高分辨率的测量。为了最大程度地减少后处理要求并保持系统鲁棒性，研究目标是使ANN充当WGM传感器输出的代表性预测指标。在本文中使用Gucnoid 1.0类人形机器人作为一个例子，以说明WGM光学传感器如何改善各种应用的类人形机器人性能。实验的结果表明，ANN输出和实际WGM偏移的灵敏度，精度和分辨率是等效的。因此，删除了机器人技术行业中广泛使用高级感知的当前障碍，并验证了ANN作为虚拟替代物或数字双胞胎在机器人系统中的真实WGM传感器的潜力。因此，本文不仅对符合动态环境的机器人技术中使用的传感技术非常有益，还可以对工业自动化和人机界面进行有益。
飞行机会时事通讯2024年6月
NASA的Valkyrie是由约翰逊航天中心（JSC）工程局设计和建造的，以参加2013年DARPA Robotics Challenge（DRC）试验。valkyrie是一个摘自北欧神话的名称，旨在是一种坚固，坚固的，完全是电力的人形机器人机器人，能够在降解或受损的人工工程环境中运行。基于设计Robonaut 2的先前经验，JSC Valkyrie团队在15个月内设计和建造了该机器人，从而实施了改进的电子，执行器和感知能力的JSC人体机器人机器人。
面向机器人的个性人工智能：目标型生成人格模型用于通过人形机器人的非语言行为表达个性时的潜在群体容量
设计机器人个性是一项多方面的挑战。每个与人类互动的机器人都是一个独立的物理存在，可能需要自己的个性。因此，机器人个性工程师面临的问题与人格心理学家的问题相反：机器人个性工程师需要将一批相同的机器人制造成个体个性，而不是对已经存在的个体个性进行全面而简约的描述。到目前为止，机器人个性研究在展示机器人个性的积极影响方面卓有成效，但在如何大规模设计机器人个性方面尚无进展。为了为大规模生产的机器人设计机器人个性，我们需要一个生成性个性模型，该模型具有将机器人的个体特征编码为个性特质的结构，并生成具有反映这些特征的个体间和个体内差异的行为。我们提出了一种由目标塑造的生成性人格模型，作为我们一直致力于的机器人人格人工智能的一部分，并且我们进行了测试，以调查当该模型用于通过人形机器人头部的非语言行为表达人格时，它实际上可以支持多少个个体人格。
设计有效的软件工具，用于控制真人大小的人形机器人卡尔加里动力学| 500-GE2 Logan Jones，Ryan Huynh，Nour Jaffan，Fran
我们的项目旨在实现这些想法：改善安全性：我们的项目通过给机器人更好的感官和平衡来使危险环境更安全，从而降低了人工工人的风险。对人类的风险较小：随着我们的升级，人类不必再做危险的任务了。机器人承担风险，确保人们的安全。更容易的遥控器：我们的项目使操作员可以从远处控制机器人，因此他们可以在危险的地方完成工作时保持安全。
圣约瑟夫罗马天主教堂
这确实是“一年中最美好的时光”，而贤士来访的故事是圣诞故事的另一个抒情元素。这些来自东方的非犹太人来访者穿着色彩鲜艳的华丽服装，走进单调的马厩洞穴。他们服装上的金子反射着那里的火光。我们还可以听到这些庄严的动物走动时骆驼挽具上的铃铛叮当作响。他们与聚集的当地人形成了鲜明的对比。他们的礼物意义非凡。黄金凸显了耶稣的王权。乳香彰显了他的神性。没药，一种防腐液，代表着基督的救赎苦难。我们可以看到，这个故事远不止眼前所见。
联合-IHEDN和新闻评论的生存“国防
https://www.union-ihedn.org/横幅出现，单击页面，并向您保证访问：人类机器人机器人Atlas，由于AI（ZDNET韩国）（ZDNET韩国），将其限制（ZDNET'Shin Young-bin。07.02.2025）机器人技术服务中的人工智能？波士顿动力学使用加强学习来跨越盖子，以推动您的地图集机器人。波士顿动力学在其“地图集”人形机器人的开发方面迈出了新的一步。该公司已宣布与机器人和AI研究所（RAI）建立战略合作伙伴关系，以通过加强其双头机器人来整合学习。找到此链接的整篇文章：https：//www.zdnet.fr/actualites/atlas-lerebre-rebre-robot-humanoide-repousse-repousse-repousse-ses-limites-rimites-a-limites-a-lia-405937.htm
印度理工学院罗帕尔分校研究生证书...
人工智能 (AI) 和相关技术正在彻底改变日常世界的运作方式。由于最近的一些创新，人工智能和深度学习 (DL) 引起了广泛关注 - 仅举几例 - Alexa、Siri、人形机器人和聊天机器人。鉴于各行各业越来越多地采用人工智能，对人工智能人才的需求也日益增长。在 LinkedIn 报告《2020 年印度新兴就业报告》中，列出了 15 大新兴就业岗位，“人工智能专家”位居第二。那些渴望在人工智能和深度学习领域建立职业生涯的人可以通过人工智能和深度学习研究生证书 (PGCAIDL) 课程抢占先机。
项目代码：JRMP2025_04学校 /部门< / div>
在这个项目中，参与的学生将完成三个级别的学习，以使他们能够编写程序以自动控制机器人。在第一级，他们将学会通过可穿戴手套来控制人形机器人的运动。这将使他们获得有关机器人的工作原理以及如何用于控制目的的Arduino进行编程的基本知识。在第二层中，他们将在AI-Empoperapity的机器人视觉系统上进行智能对象识别，其中将强调基本机器学习技能，例如数据收集，培训机器学习算法和硬件实现等基本的机器学习技能。在第三级，他们将在大型工业机器人上设计和实施控制算法，以在工业中获得机器人控制的动手经验。