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通过学习方法控制四足机器人的运动
3学习步态过渡的基于模型的最佳控制21 3.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2相关文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3基于模型的控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3.1体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.3.2步态过渡机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4学习步态适应政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.1控制步态时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.4.2 MDP定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.5.1适应的步态和速度跟踪。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5.2能源效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.5.3与相关工作的比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.5.4消融研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36
开放式学习机器人的目的
摘要 - 1个自主开放式学习（OEL）机器人能够通过与环境的直接互动来累积地获取新技能和知识，例如重新指导内在动机和自我生成的目标。oel机器人对应用程序具有很高的相关性，因为他们可以使用自主获取的知识来完成与人类用户相关的任务。oel机器人遇到了一个重要的限制：这可能导致对知识的获取与完成用户的任务无关。这项工作分析了对这个问题的可能解决方案，该解决方案涉及新颖的“目的”概念。目的指示设计师和/或用户从机器人想要什么。机器人应使用目的的内部表示形式（在此称为“欲望”），将其开放式探索集中在获得有关实现知识的知识的获取。这项工作有助于通过两种方式建立一个计算框架。首先，它根据涉及三级动机层次结构的目的形式化了一个框架：（a）目的； （b）独立领域的欲望； （c）特定领域依赖性国家目标。第二，这项工作突出了框架以下框架的关键挑战，例如：“目的示威问题”，“目的目标基础问题”以及“欲望”之间的“仲裁”。随后，该方法使Oel机器人能够以自主的方式学习，但也可以集中精力符合符合目标和用户的目标的目标和技能。
机器人未来的关键可能隐藏在液晶中
“如果我想制作任意三维形状，比如手臂或抓手，我必须排列液晶，这样当受到刺激时，这种材料就会自发地重新组合成那些形状，”塞拉说。“到目前为止，缺少的信息是如何控制液晶排列的三维轴，但现在我们有办法实现这一点。”
革新电子医疗：人工智能混合聊天机器人在医疗保健解决方案中的变革作用
引言：人工智能 (AI) 与医疗保健的融合，尤其是通过混合聊天机器人，正在重塑行业，提升服务交付、患者参与度和临床疗效。这些聊天机器人将人工智能与人工输入相结合，在诊断、慢性病管理和心理健康支持等领域提供智能、个性化的互动。然而，在信任、数据安全、系统集成和用户体验方面仍然存在差距，阻碍了其广泛应用。关键挑战包括患者出于对数据隐私和医疗建议准确性的担忧而不愿信任人工智能，以及将聊天机器人融入现有医疗保健基础设施的困难。本综述旨在评估混合人工智能聊天机器人在改善医疗保健疗效、降低成本和增强患者参与度方面的有效性，同时识别其应用障碍，例如文化适应性和信任问题。本综述的创新之处在于它全面探讨了技术进步以及影响聊天机器人接受度的社会情感因素。
基于分布式触觉传感器的人形机器人的全身多接触运动控制
摘要 - 为了使人形机器人能够在共有的环境中稳健地工作，多接触运动不仅在四肢（例如手脚），而且在四肢的中间区域（例如膝盖和肘部）的中间区域进行接触。我们开发了一种实现这种全身多接触运动的方法，该运动涉及人形机器人在中间区域的接触。可变形的板状分布式触觉传感器安装在机器人四肢的表面上，以测量接触力，而无需显着改变机器人体形。较早开发的多接触运动控制器（专门用于肢体接触）扩展以处理中间区域的接触，并且机器人运动通过反馈控制稳定，不仅使用力/扭矩传感器，还可以使用分布式的触觉传感器来稳定。通过对Dynamics模拟的验证，我们表明，开发的触觉反馈提高了全身多接触运动的稳定性，以防止干扰和环境错误。此外，寿命大小的人形RHP kaleido展示了全身多接触运动，例如向前走，同时通过前臂接触支撑身体，并在坐着的姿势和大腿接触中平衡姿势。
探索动物，机器人和AI
图片一个简单的场景：蠕虫以谦虚的方式在一张纸上移动时会追踪油漆痕迹。现在将您的想象力转移到一个更复杂的场景中，黑猩猩在另一张纸上绘制。出现了一个简单的问题：您是否认为这两只动物是相同的创作过程？这两种动物都可以被指定为其创作的作者吗？如果只有一个？本文深入研究了作者身份，意识和代理的复杂性，揭开了这种情况之间的细微差别，并探讨了跨不同形式的生活形式定义创造性作者的基本原则。很明显，将作者身份归因于动物的创造意图，这是与其代理和对创意行为的认识相互交织的方面。这些概念远非直接，因为它们穿越了动物伦理和法律的复杂景观。，但是我们的探索不止于此。现在想象一个机器人，赋予了人工智慧，产生音乐。这促使我们质疑我们应该如何评估和感知此类创作。机器的创作过程与动物或人的基本不同？当我们进一步冒险进入人类智慧的领域时，我们面对了一系列道德，哲学和法律困境。本文提供了一个反思性讨论的平台：伦理学家，神经科学家，哲学家和生物信息学家在多学科对话中汇聚。他们的见解为建立基础提供了宝贵的观点，以讨论有关非人类实体生成的艺术作品的复杂概念和拨款的复杂概念。
机器人会提高生产率吗？定量元研究
Cora 2024会议在法兰克福举行的非常有价值的评论。B Goethe大学法兰克福大学和VDMA E.V.，Lyoner Str。18，60528 Frankfurt AM，电子邮件：
实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。
社会辅助机器人健康和社会护理的形态
摘要 - 本文反映了过去24个月完成的四项研究，包括胡椒，帕罗，所有猫和狗的欢乐，米罗，pleo，pleo，padbot和更便宜的玩具，包括i）焦点小组和对适当的机器人宠物设计的访谈，ii）对机器人宠物的伦理互动以及iii唱片的互动互动以及一定的机器人之间的互动和一定的互动。在分析的研究中，总共包括371位参与者的观点。数据被审查并开采，以与形态类型在健康和社会护理中的使用和影响相关。结果表明，生物形态设计比机械态更可取，语音和生命模拟特征（例如呼吸）受到了良好的接受。拟人化表现出在唤起变质设计缺乏的恐惧和任务预测的局限性。因此，熟悉的，动物形态的外观与动画，生命模拟和语音能力的结合似乎是为健康和社会护理开发的未来机器人的研究领域。
设计和制造低成本，肌腱驱动的软机器人
软机器人是在其机械结构中包含符合符合性组件的机器人[6]。近年来，这些系统在不同学科的研究人员中引起了极大的兴趣，因为它们在食品工业，机器人手术，人类机器人相互作用以及探索危险和非结构化环境等领域的潜力[6，7]。这些系统中的大多数受自然的启发，例如，在[16，17]中开发的机器人 - 在动物和其他生物中罕见的僵化行为。说明性的例子是大象树干，海星尸体，变色龙尾巴和章鱼臂。软机器人的一些特定功能是他们执行任务的潜在效率（以其合规性的性质）以及适应非预期的环境变化的能力。尽管这些特性很吸引人，但它们尚未在当前应用中发挥全部潜力，因为软机器人技术仍然是一个相对较新的领域，涉及刚刚建立的刚性机器人的理论和方法[19]。仍然处于范围内的软机器人技术的一些基本方面是对这些系统的设计，驱动方法，建模和控制[7，19]。本文介绍了几种低成本，肌腱驱动的软机器人设计。这项工作的总体目的是通过提供可访问的原型设计来帮助弥合当前差距，这些设计可用于教育和