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一个基于学习的控制的研究平台
摘要：我们介绍了伯克利人类人，这是一个可靠且低成本的中尺度类人动物研究平台，用于基于学习的控制。我们的轻巧，内置的机器人专为学习算法而设计，具有低相似复杂性，拟人化运动和针对跌倒的高可靠性。机器人的狭窄SIM到空隙间隙可以在室外环境中各个地形上敏捷和稳健的运动，并使用轻型域随机化实现了简单的强化学习控制器。此外，我们演示了数百米的机器人，在陡峭的未铺设的小径上行走，并用单腿和双腿跳跃，以证明其在Dynamical Walking中的高性能。能够具有全向运动并承受紧凑的设置，我们的系统旨在扩展基于学习的人形生物系统的可扩展，实现的实现。请查看我们的网站以获取更多详细信息。
迈向通用机器人：将生成人工智能与人形机器人连接起来
Technavio 的“2023-2027 年全球人形机器人市场”研究估计了年平均增长率**数据从每个参与者的网站收集，并经过 Factiva 新闻评论和市场研究中的参与者识别（Technavio、Statista、IDC、Forrester）。人形机器人市场的其他关键研究：Statista 对全球协作机器人市场的研究（2022 年）；Insight Partners 对欧洲外骨骼机器人系统市场的研究（2023 年）
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。
如何创建较小，更安全和可扩展的机器人设计
机器人运动控制成功的机器人运动控制成功基本上需要相互构图。例如，用于人形机器人的电机控制系统需要为您的机器人设计选择最佳的功率和尺寸配置。在机器人中，电动机控制驱动器连接到机器人电池，并包括电流，电压传感和编码器接口。人形机器人尤其与更高的自由度和更快的响应时间变得更加复杂，以更好地模仿人类运动（图2）。人形机器人的运动必须接收运动位置数据以定义路径计划。需要各种转子位置传感器，具体取决于电动机所需的精度。Texas Instruments提供了模拟和过程来启用编码器接口系统。一些最常见的编码器是：•光学编码器•磁编码器•增量编码器•正弦（SIN/COS）解析器（解析器是模拟的电气变压器，测量角姿势和速度）
第七机器人学习研讨会
2024年已经对人形机器人产生了兴趣。在第七机器人学习研讨会上，将在ICLR-2025举行，我们将超越人形体内体现，并问：我们离具有人级能力的机器人有多远？我们需要改进具体的学习，决策，感知和数据收集，以培训通常有身体能力的机器人，以鲁棒性地执行各种活动，例如烹饪或整理房屋 - 人们在不思考的情况下进行的活动？我们认为，当前机器人系统的许多弱点反映了一般AI方法和模型的缺点。因此，在本研讨会上，我们将寻求ICLR社区以机器人技术和机器人技术正交的部分，学术界和行业的科学贡献以及来自各种背景和职业阶段的参与者的不同观点。利用我们先前在机器人展示的经验，以符合时代的精神，我们将在研讨会的海报会议期间邀请几家人形机器人机器人公司展示其机器人。
赋予机器人皮肤生命
人形机器人与人类和环境的交互几乎只集中在面部和声音上，而忽略了皮肤这一人体最大器官的重要性。相反，触觉可以传达人类不同的情绪，如愤怒、恐惧、厌恶、爱、感激和同情 [1]。我们的皮肤是一种主动的感觉器官、一种社交表达方式、一个可渗透的调节过滤器和一个自我修复的保护层 [2]。相比之下，现有人形机器人的皮肤是被动层，其唯一功能是保护机器人的内部结构不受外界影响。机器人技术在生成极其复杂的人类步态方面取得了巨大飞跃，例如最新的 Atlas 机器人（波士顿动力公司）可以像真正的专业人士一样跳跃和跳马。然而，现有人形机器人僵硬而无知觉的皮肤在与人类互动或适应动态环境方面受到极大限制。近年来，机器人皮肤这一尚未得到充分探索的世界吸引了许多学科的研究人员的关注，以增强机器人的交互能力。
用...
摘要。手势确定的动态功能（GDDF）是一种有效的方法来处理人形机器人的控制问题。特别是GDDF来限制人形机器人和转向特定手势的双臂运动，以在某些条件下执行苛刻的任务。但是，该方案仍然有缺乏效率。通过实验，我们发现双臂的关节可以被视为冗余操纵器，可以在关节角度稍微超过其极限。性能直接取决于事先为GDDF设计的参数，这导致对该方法的实际应用缺乏适应性。在本文中，提出了一个考虑边缘（MGDDF）的GDDF的修改方案。此MGDDF方案基于二次编程（QP）框架，该框架被广泛应用于解决机器人臂的冗余问题。此外，在拟议的MGDDF方案中引入了三个边距，以避免联合限制。考虑到这些边缘，人形机器人机器人的操纵者的关节将不会超过其限制，并且将完全避免可能由超过限制造成的潜在损害。在MATLAB上进行的计算机模拟进一步验证了拟议的MGDDF方案的可行性和优势。