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人形机器人在学习环境中的影响
项目：人形机器人在学习环境中的影响该项目的目的“人形机器人在学习环境中的影响”具有多学科的方法，其主要目标是研究人类机器人技术和类似的智能系统对教学和学习的影响，以及这种新机会，这些机会可以为主教育计划和主体教学的主体教育计划提供新的能力。此外，通过这个项目，旨在调查人形机器人在学习过程中的整合是否会影响具有典型和非典型发展的学生的动机，注意力和学习以及学术成果。使用类人形机器人对教师准备过程有什么影响？2。在教师准备过程中使用类人形机器人与未来教师在学习环境中整合技术的能力有何关系？3。使用类人形机器人在多大程度上影响一般的小学生和非典型发展的学生的学术成就？3。使用类人形机器人在多大程度上影响一般的小学生和非典型发展的学生的动机？4。使用类人生物机器人在多大程度上会影响一般小学生和非典型发展的学生对学习的态度？Project objectives O1: Integrating humanoid robots during the teaching and learning process and analyzing their impact on teaching O2: Measuring the impact and effects of using humanoid robot technology on student achievement among students and primary school students in general and students with atypical development in particular O3: Measuring the impact of the use of humanoid robot technology on motivation, attention, learning and attitudes towards learning in primary school students in general and students with atypical development in particular O4: Reform specific教师准备计划中的课程（基于调查结果），以使类人体机器人技术的整合O5：设计，开发和认证教师专业发展计划中使用人形机器人技术在其教学O6中使用人物机器人技术的教学材料的开发和起草手册的材料的手册来使用这些材料和国际级别的研究效果。
高级表达类人动物全身控制
类人机器人具有与Humans相似的形态，具有执行人类在日常生活中可以完成的各种任务和动作的潜力。，由于高维状态空间和控制性的综合性，发展具有人类类似人类的行为，从而限制了其现实世界的应用仍然具有挑战性。随着大规模Human运动数据集的可用性不断增长[4，45]，一种解决这一挑战的实用方法是通过跟踪和模仿人类动作来复制多功能运动[8，20，23，24]。但是，在考虑硬件时，人形机器人和人类仍然完全不同，这阻碍了机器人完全复制人类运动的能力。这提出了一个令人信服的研究问题：鉴于它们的身体局限性，我们如何在保持其稳定性和稳健性的同时，追求人形机器人的表现力，类人类的能力？在本文中，我们引入了先进的表达全身控制（Exbody 2），这是一个有效的框架，可最大程度地揭示人形机器人对可行的全身运动的表现力。该框架属于SIM2REAL管道，该政策将采用参考运动运动作为输入，并输出控制真实类人动物以在现实世界中进行运动的动作。我们培训一项单一的政策，该政策跨越了不同的输入信息。我们确定了四种技术设计以实现这一目标：（i）构建可行且多样化的培训数据集。一些作品通过完善数据集解决了这一点。我们系统地分析数据集人类运动数据集（如Amass [45]）通常包含超出机器人物理帽的复杂运动，从而使跟踪过于挑战和降低表现。前[8]，例如，通过模棱两可的描述（例如“舞蹈”）仍然可以包含不合适的动作，从而滤除了使用语言标签的不可行动作。其他AP-PARACHES，例如H2O [24]和OmniH2O [24]，采用SMPL模型来模拟虚拟类人动物并滤除复杂运动。但是，SMPL化身可以执行真正的机器人无法执行的操作，从而在模拟和现实世界可行性之间造成差距，从而仍会影响训练有效性。
工作中的人形机器人：我们在哪里
∗作者在法国图卢兹Laas CNRS获得了机器人和人工智能的博士学位。他是一名研究人员的研究人员，对车轮探索机器人进行了任务计划和执行，并领导了R＆D团队的资源优化，以优化卫星的狮子座星座，小型类人机器人的角色动画，室内式无人机的自主导航以及在物流环境中AMR的企业范围内的任务计划以及AMR的导航。他曾担任过运营角色，例如创建和管理领域的工程师，以部署AMRS和一组运营商来远程监督它们。作者现在是L3/L4高速公路自动化车辆的技术领导者。本出版物中表达的意见是作者的意见。他们不愿意反映其现任/前任雇主的观点或观点。
英国皇家海军代表团访问人工智能人形机器人
• 人工智能 (AI) 人形机器人 • 将学习执行患者护理护理任务 • 这些任务由注册护士执行或委派 • 专业实践法规是安全委派的基础 护理实践中对机器人的委派 科技行业预测，AI 人形机器人将学习执行患者护理护理
用于飞机制造的人形机器人——Irisa
摘要 — 我们报告了一项合作项目的结果，该项目研究了在飞机制造中部署人形机器人解决方案，用于轮式或轨道式机器人平台无法进入的一些装配操作。多接触规划和控制、双足行走、嵌入式 SLAM、全身多感官任务空间优化控制以及接触检测和安全方面的最新发展表明，考虑到这种大规模制造现场的特定要求，人形机器人可能是自动化的可行解决方案。主要挑战是将这些科学和技术进步集成到两个现有的人形平台中：位置控制的 HRP-4 和扭矩控制的 TORO。在空客圣纳泽尔工厂的 1:1 比例的 A350 机身前部模型内的支架组装操作中展示了这种集成工作。我们介绍并讨论了该项目取得的主要成果，并为未来的工作提供了建议。
轮式人形机器人的动态运动遥控操作...
摘要 — 双边遥控操作为人形机器人提供了人类的规划智能，同时使人类能够感受到机器人的感受。它有可能将具有物理能力的人形机器人转变为动态智能的机器人。然而，由于涉及复杂的动力学，动态双边运动遥控操作仍然是一个挑战。这项工作介绍了我们通过身体倾斜的轮式人形机器人运动遥控概念应对这一挑战的初步步骤。具体来说，我们开发了一种具有力反馈能力的全身人机界面 (HMI)，并设计了一个力反馈映射和两个遥控映射，将人体倾斜映射到机器人的速度或加速度。我们比较了这两种映射，并通过实验研究了力反馈的效果，其中七个人类受试者用 HMI 遥控一个模拟机器人执行动态目标跟踪任务。实验结果表明，所有受试者在练习后都完成了两种映射的任务，力反馈提高了他们的表现。然而，受试者表现出两种不同的远程操作风格，它们从力反馈中获益的方式也不同。此外，力反馈影响了受试者对远程操作映射的偏好，尽管大多数受试者在速度映射方面表现更好。
基于kinect的人形机器人的近距离
1.2 Benefits .......................................................................................................................................... 9
现实世界中的人形运动，并进行增强学习
可以在各种环境中自主操作的人形机器人有可能帮助解决工厂中的劳动力短缺，协助老年人在家中并殖民新星球。尽管针对人形机器人的经典控制器在许多设置中都表现出了令人印象深刻的结果，但它们在概括和适应新环境方面具有挑战性。在这里，我们提出了一种完全基于学习的方法，用于实现世界人类人体机构。我们的控制器是一种因果变压器，它将本体感受观察和动作的历史记录为输入，并预测下一个动作。我们假设观察历史记录包含有关世界的有用信息，即强大的变压器模型可以在不更新权重的情况下使用其行为来调整其行为。我们在模拟中的随机环境集合上使用大型模型的大型模型学习训练了我们的模型，并将其部署到了Real-World零拍摄中。我们的控制器可以在各种室外地形上行走，对外部干扰稳健，并且可以在上下文中适应。
行业细分：人形机器人技术|自动驾驶
当您想到“体现AI”时会想到什么？几个世纪以来，机器人技术一直占据了科幻小说和无限的人类想象力的领域。像Leonardo da Vinci和Ismail al-Jazari这样的有远见的人精心制作了机械生物的早期概念，而Jacques de Vaucanson则引入了一些第一个自动机。在过去的一个世纪中，像艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）这样的人物带有“我，机器人”和詹姆斯·卡梅隆（James Cameron）的“终结者”（The Terminator），塑造了我们对机器人在遥远未来可能变成的东西的看法。今天，遥远的未来正在更接近，这是由于人工智能的快速发展，制造成本下降以及各个行业的劳动力短缺的驱动。这些因素不仅加速了人形机器人的发展，而且使我们陷入了机器人革命的边缘。本报告将探讨这场革命的含义 - 如何塑造企业，经济甚至家庭生活。重点是美国市场，观察到人类机器人开发和采用的最前沿的公司。
人类阴影和人类模仿
摘要：建立与人类具有类似形式的机器人的主要论点之一是，我们可以利用大量的人类数据进行培训。然而，由于人类感知和控制的复杂性，在形态和驱动中人类和人之间的身体差距挥之不去，并且缺乏针对类人形生物的数据管道来学习自主技能，因此，这样做在实践中仍然具有挑战性。在本文中，我们引入了一个用于类人动物的全栈系统，以从人类数据中学习运动和自主技能。我们首先使用现有的40小时人类运动数据集进行强化学习，以训练低级政策。此政策将转移到现实世界，并允许人形机器人仅使用RGB摄像机实时跟随人体运动，即阴影。通过阴影，人类操作员可以伸缩人形生物来收集全身数据，以学习现实世界中的不同任务。使用收集的数据，我们进行了监督的行为克隆以使用以自我为中心的视觉训练技能政策，从而使类人动物可以通过模仿人类技能来自主完成不同的任务。我们在定制的33-DOF 180厘米类人动物上演示了该系统，自主完成任务，例如佩戴鞋子站起来和行走，从仓库架上卸下对象，折叠运动衫，重新排列的物体，打字，并以60-100％的成功率迎接了最多40张示范的60-100％成功率。关键字：人形生物，全身控制，从人类数据中学习