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从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
PAX2构成了...
抽象协调的动物运动取决于功能前置体的发展。虽然早期的细胞效果确定过程是充分表征的，但对本体感受谱系中细胞的终末分化以及控制它们的遗传网络的终极分化知之甚少。在这项工作中，我们描述了一个基因调节网络，该网络由三个转化因子（Prospero（pros），D-PAX2和Delilah（DEI）组成，这决定了果蝇中的本体感受谱系中的两个替代分化程序。我们表明，D-Pax2和ProS分别通过激活和抑制DEI的转录来控制脊柱器官谱系中盖与scolopale细胞的分化。通常，D-PAX2激活了DEI在上限电池中的表达，但在Pros被共表达的Scolopale细胞中无法进行。我们进一步表明，D-Pax2和Pro通过262 bp核核定特异性增强剂对DEI转录产生影响，其中两个D-PAX2-和三个Pros结合位点实验鉴定出来。从蝇基因组中除去该增强子时，DEI的帽和韧带特异性表达丢失，从而导致核核器官功能的丧失和幼体幼虫的不良运动。因此，协调的幼虫运动取决于DEI增强子的活性，该活性同时整合了动作和抑制性输入，以生成功能性前置的器官。
Huwo：建立物理互动世界...
强化学习已被证明对人形机器人的运动有效，但是在复杂环境中实现稳定的运动仍然具有挑战性。humanoid机器人必须在导航并不断适应与环境的相互作用时保持平衡。对这些机器人环境动力学的深入了解对于实现稳定的运动至关重要。由于有特权信息，即机器人无法直接访问，以扩展可用的空间，因此先前基于强化的学习方法是从部分观察结果中重建环境信息，或者从部分观察中重建机器人染色信息，但它们从完全捕获的机器人环境相互作用的动力学中却缺乏。在这项工作中，我们提出了一个基于HU Manoid Robots（HUWO）的物理互动模型的端到端增强学习控制框架。我们的主要创新是引入物理互动世界模型，以了解机器人与环境之间的动态影响。另外，为了解决这些相互作用的时间和动态性质，我们采用了变压器-XL的隐藏层进行隐式建模。所提出的框架可以在复杂的环境（例如斜坡，楼梯和不连续的表面）中展示强大而灵活的运动能力。，我们使用Zerith 1机器人（在模拟和现实世界部署中）验证了该方法的鲁棒性，并将我们的Huwo与基线与基线进行了定量比较，并具有更好的穿越性和命令跟踪。
国际活跃物质研讨会2025
计划2025/1/24星期五。 09：20-09：45注册09：45-09：50开幕式09：50-10：50 [il] Toshiyuki Nakagaki（北海道大学）“重塑了由负载诱导的局部增长速率驱动的生物形态 “Practical guidelines for using spatial correlation functions to understand the collective motion of living matter” 11:20 - 11:40 Isabelle Shiiba (Kyoto University) “The Role of DNA Hybridization as a Control for Self-Assembling Active Cytoskeleton Proteins” 11:40 - 12:40 Lunch 12:40 - 13:00 Susumu Ito (Tohoku University) “Selective decision making and collective motion of fish by visual attention” 13:00 - 13:20 Takahiro Kanazawa (The University of Tokyo) “Locomotion on a lubricating fluid with spatial viscosity variations” 13:20 - 13:40 Simon Schnyder (The University of Tokyo) “Nash Epidemics” 13:40 - 13:50 Break 13:50 - 14:10 Mitsusuke Tarama (Kyushu University) “Interaction between同步电梯” 14：10-14：30 Riccardo Muolo（东京科学学院）“高阶互动障碍障碍同步：对三体kuramoto模型的数据驱动分析” 14：30-14：50 John Molina（Kyoto University）（Kyoto Universion 17:00休息17：00-18：00 [IL] Yasumasa Nishiura（北海道大学）“高索引鞍座和隐藏的奇异性” 18:20-20:30：30社交会议
生命系统采用蠕动波谐波来经济高效地优化泵送性能
波状模式在生命体中普遍存在，包括肠道蠕动[1]、蠕虫类生物的波动性运动[2]或心动周期[3]等日常现象，以及纤毛和鞭毛跳动[4]、基因振荡[5]或反应扩散模式[6]等微观波。这些模式的功能各不相同，但值得注意的是，它们往往与运输或运动直接相关。每个系统都有不同的振荡特征，例如体形[7]或分子浓度[8]，但所有系统都由一组有限的波参数所支配——波长、振幅和频率。此外，参数选择受到物理或生物约束的限制。在给定约束的情况下，生命系统会使用哪些策略来实现波的功能？环境变化对生命系统提出了挑战，要求它们在有限的波参数下改变波的动力学，同时还要保持在波的约束范围内。例如，线虫秀丽隐杆线虫根据环境的粘弹性，通过调节其波浪形身体的波动波长、振幅和频率来改变其运动方式[9]。然而，这种适应性与波的能量成本的变化相伴而生，而这往往是生命的最大限制[10,11]。虽然正弦波形提供的可调整参数很少，但一些生命系统却使用波的叠加。例如人类肠道的蠕动收缩[12]或人类精子的鞭毛跳动[13]。多种波的叠加可以调节总波形，从而增加
Trabajo FindeMáster-Riuma校长
滑动是一种运动系统，其特征是独立驾驶地面车辆的平行胎面。转弯需要向每个胎面命令不同的旋转速度，这激发了内部胎面在转弯中刹车的外部胎面，相反，该胎面被外部拖动。因此，外胎面滑动，即，它的进展要小于其旋转速度给出的位移，并且内部滑动，即它的旋转速度比预期的要多。当车辆在现场转动时，理想情况下，胎面速度相反，两个胎面上都会滑动。仅当两个胎面都具有相同的旋转速度时，不会发生滑动或打滑（在直线运动期间）。可以使用轨道或几个机械链接的轮子建造滑动车辆的胎面。主要区别在于它们与地面的接触斑，轨道比车轮要大得多，从而导致摩擦更高，并且在不规则的地形上具有更好的牵引力[1]。每侧的车轮数通常在两到四个之间变化，是胎面的行为，距离更接近轨道。由于它的机械简单性和高可操作性，载人[2]和无人驾驶[3]地面车辆通常都采用了滑动运动。滑动移动机器人的现场应用包括检查[4]，采矿[5]，农业[6] [7]，搜救[8]和林业[9]等。尽管如此，这种机制意味着高功率要求[10] [11]，并使动态建模更加复杂[12] [13]。此外，在倾斜的地形上运行[14] [15]，
移动机器人技术的计算原理：第二版
这本针对高级本科生和研究生的教科书强调了针对运动，感应和推理的一系列策略的计算和算法。它集中在轮式和腿部移动机器人上，但也讨论了其他各种推进系统。新版本在过去10年中提出了机器人和智能机器的进步，包括对SLAM（同时本地化和映射）和多机器人系统的显着覆盖。它包括其他数学背景和样本问题的广泛列表。现在在第一版中假设的各种数学技术在文本末尾的附录中介绍了，以使本书更加独立。
Jens Kober强化学习机器人控制
强化学习已成为实现高级机器人控制的最突出的范式之一。一个典型的例子是在具有挑战性的地形上对四足动物的运动，通过RL学到的政策现在正在使用商业机器人平台发货。然而，机器人RL面临特定的挑战，因为它们的物理实施例收集了大量现实的交互数据是不可能的。为了渲染机器人增强学习，可以以各种方式整合先前的信息，从模拟（SIM2REAL），人类演示或校正到生成模型（例如LLMS）。
K. Nagendra Prasad，Shaik Khamruddin，Sampangi Srinivas，V。Pavan，E。Surendar，Udayakiran，“金属传感器的设计和制造A
该机器人旨在穿越各种地形，检测金属对象，并提供实时视频流，用于远程监视和监视应用程序。全地形机器人配备了坚固的底盘和坚固的车轮，以确保跨不同表面的有效运动，包括粗糙的地形，砾石，沙子，沙子和不均匀的景观。纳入机器人的高扭矩电动机系统使其能够轻松克服障碍物和陡峭的倾斜度，从而确保在具有挑战性的环境中可靠的性能。为了驱动机器人的机能系统中使用的高扭矩电动机，使用了10A拉丝电机驱动器。该电机驱动器提供了必要的功率和控制信号，以有效地驱动电动机，从而确保机器人的精确运动和可操作性。10A刷子驱动器提供了强大的性能和保护功能，从而保护电动机免受过电流或电压异常的影响。为了促进金属检测，机器人配备了专用传感器系统，能够检测其附近的金属物体。此传感器系统利用电磁原理来识别和定位金属目标，提供有关此类物体的存在和大致位置的宝贵信息。金属检测能力通过实现诸如搜索和救援，考古探索和工业检查等应用来提高机器人的多功能性。此外，全地形机器人配备了实时流媒体功能，该功能允许实时视频传输到远程位置。此功能使用户能够远程监视机器人的周围环境和活动，从而在各种情况下提高情境意识并促进决策。通过集成无线通信技术，实现了实时流媒体功能，从而使视频数据通过网络连接无缝传输。