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人形机器人 Pyrène 的反应性步行
2 背景——实习开始时的最新水平 9 2.1 人形机器人行走：运动背后的方程式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 求解方程：控制方案的实施 . ... . . . . . . . . . . 19 2.3.1 通过控制发散运动分量进行接触扳手控制 20 2.3.2 全身导纳控制：CoM 策略 . . . . . . . . . . 21 2.4 实习目标 . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.5 一般方法 . . . . . . . . . . . . . .... .... .... .... .... .... 22
全球自动化人形机器人 AI 加速器
2023 年机器人 LLM 的发展最让我们感到意外，例如 PalM-E 和 RT-2 的推出，以及特斯拉开发人形机器人的端到端 AI 方法。当今所有机器人 LLM 的基石都是谷歌的 Transformer 模型，该模型自 2017 年开始开发，引入了一种基于自注意力机制的新型神经网络架构。基于 Transformer 模型结构，谷歌继续开发了三类模型：1）PaLM（Pathways Language Model），专注于文本内容分析和生成；2）ViT（Vision Transformer）和 PaLI（Pathways Language and Image Model），结合文本和图像的分析、转换和推理；3）RT（Robot Transformer），使用标记化的输入和输出连接输入命令和机器人输出控制。三种模型通过技术路径演化为PaLM-E、PaLI-X和RT-1，而谷歌通过PaLM-E & PaLI-X进行数据训练、RT-1进行微调，在2023年7月推出了RT-2。RT-2借助PaLM-E和PaLI-X的多模态分析能力，能够处理自然语言指令、通过视觉分析任务场景；借助RT-1的运动数据库和标记化数据处理技术，能够控制机器人执行任务。RT-2的端到端AI能力基于机器人运动数据库，谷歌花了1.5年时间收集数据，因此RT模型的研发周期比其他两种模型更长。RT-2 发布后，国内部分机器人企业也纷纷推出自己的机器人 LLM，而我们认为，目前大部分国内人形机器人厂商的 AI 能力都是基于开源机器人 LLM（大型语言模型）开发的，比如 OpenAI、Meta 和 Google Deepmind 等。
人类机器人的人类智能的前景
直接和发展的基于行为的移动机器人方法都产生了许多有趣的机器人演示，这些机器人在现实世界中导航，映射，计划和操作。这项工作最好被描述为模仿昆虫水平的运动和导航的尝试，而基于行为的非平凡操纵世界的工作很少。已经有一些基于行为的尝试来探索社交互动，但是这些尝试也以我们在昆虫中看到的各种社交互动为基础。但是，考虑如何从所有这些昆虫水平扩展到全人类水平的智力和社会互动会导致一种综合，这与传统人工智能和认知科学中所想象的大不相同。我们向目标报告。
飞机制造中的人形机器人——HAL lirmm
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场所的特定要求，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。
低估了作为目的论系统的生物 人工间间驱动的智能水产养殖 遗传资源和安第斯果树的改善 <社会工作的本科生的尖锐构想 变革型领导力在增强专利的生活质量成果中的作用 基于技术设备的使用，英语听力技巧的发现策略。 div>
安第斯山脉大学，哥伦比亚。博士学位。哥伦比亚大学材料大学，哥伦比亚大学。电子邮件：哥伦比亚大学大学国家工程。博士学位。在计算
类人机器人运动计划方法：调查
抽象的人形机器人是复杂的动态系统。任何类型机器人应用都始于确定在已知或未知环境中执行给定任务的一系列最佳路径序列。本文批判性地审查了有关人形机器人多级运动和任务计划的三个关键领域的可用文献。首先是在为人类设计的环境中导航和操纵对象时的效率。在这里，该研究已被总结为行为克隆方法。第二是在动态和不可预测的环境中操作引起的扰动和碰撞的鲁棒性。在这里，整合到运动计划算法中的建模方法一直是许多研究类人运动平衡和动态稳定性方面的研究人员的重点。最后是实时性能，其中，机器人必须根据最新的感官数据调整其运动，以实现所需的相互作用和响应性。在这里，重点是机器人的机械结构和关节运动施加的运动学约束。解决限制优化问题的迭代性质，向前和运动学的计算复杂性以及适应快速变化的环境的要求，所有对实时性能构成了挑战。这项研究已经确定了当前趋势，更重要的是，在指出需要进一步研究的领域，研究差距。
客户在服务中接受人形机器人
摘要。在服务相遇中新兴的人形机器人引入了现在和短期的现实。由于这一不可阻挡的进步，有必要更好地了解客户对服务相遇中对类人生物的反应。为了阐明这种探讨的现象，这项研究调查了Robot与客户功能之间的相互作用如何成功引入这种破坏性创新。一项经验研究的结果，其中有168位美国客户样本表明，客户对机器人的人类风格的看法增加了使用人形服务机器人的使用意图。有趣的是，客户风险平均会节省这种关系。具体而言，研究发现，高风险的客户倾向于避免使用类人形时使用类人类机械性能。讨论重点介绍了研究的主要贡献，该研究结合了以前关于人类机器人互动的知识和从营销方法中规避风险的知识。最终描述了从研究结果和开放的供进一步研究的途径中得出的管理含义。
具有人类意识的不朽仿生类人形生物机器人
将意识转移给人类的基本策略可能会在人类出生后开始，并且可以从小或个人开始，以输入最终使人形机器人成为具有指定意识的非有机仿生机器人。在将其意识转移到智能AI计算机之前，将身份分配给一个人很重要。在该交界处，他或她与基于AI -基于AI -IS的高级计算机嵌入了与个体的神经脑（神经元，轴突，树突和突触）集成在一起的计算机，以记录所有人类的运动和感知能力，甚至可能有意识的感觉或情感和情感和情感。因此，个人需要一种策略，将这些感觉表达给具有IA意识的居民智能计算机。在这里，配备IA意识的智能计算机观察并记录所有事件，因为儿童或个人