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Advancements in Humanoid Robots: A Compre
摘要 - 本文对人形机器人机器人的当前状况，进步和未来前景进行了全面审查，强调了它们在推动下一代行业发展的意义。通过分析各种研究贡献和关键技术，涵盖本体结构，控制和决策，以及感知和互动，介绍了人类机器人研究的当前状态的整体概述。此外，确定了现场的新挑战，强调了对生物运动机制，改进的结构设计，增强的材料应用，高级驱动和控制方法以及有效的能量利用的必要性。bion-iC，脑启发的智力，力学和控制的整合被评分为开发晚期类人体机器人系统的有前途的方向。本文是一种宝贵的资源，为该领域的研究人员提供了有见地的指导，同时为跨不同领域的人形机器人的持续发展和潜力做出了贡献。
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。
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。
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Khalifa科学技术大学以其最高排名而受到国际认可，是阿联酋的唯一大学，提供了全面的研究和学术课程，涉及阿联酋知识经济转变固有的战略，科学和工业挑战的全部范围。 Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。 大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。 目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。Khalifa科学技术大学以其最高排名而受到国际认可，是阿联酋的唯一大学，提供了全面的研究和学术课程，涉及阿联酋知识经济转变固有的战略，科学和工业挑战的全部范围。Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。 大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。 目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
利用 aiHumanoid 模拟推进药物开发
人工智能与生物医学研究的结合为疾病建模、药物研发和个性化治疗带来了前所未有的机遇 [6]。基于人工智能的模拟，包括新兴的 aiHumanoid 模拟 [20]，可以提供对疾病进展和治疗反应的更细致入微的理解 [7, 8]。如果能够准确反映个体患者的生理行为和疾病进展，此类模拟可能会彻底改变 PAC 的治疗方法 [9]。他们可以根据患者的反应预测创新药物组合的疗效，从而更接近个性化医疗的目标 [10]。尽管如此，用于 PAC 研究的 aiHumanoid 模拟仍处于萌芽阶段，需要进行严格的临床验证和优化。
人形机器人 Pyrène 的反应式行走
该团队已经开发出一种步行控制方案，并在之前的人形机器人 HRP-2 上成功测试，验证了强大的步行模式生成器，该生成器速度足够快，可以进行实时计算，并能够自动定位其脚步（应用示例见 [Stasse et al., 2009] 和 [Ramirez-Alpizar et al., 2016]）。然而，在新的 Pyr`ene 机器人上，由于比 HRP-2 和其系列的第一个原型（Talos 模型）更重，臀部灵活性等各种技术问题使其在当前的步行模式和控制方案下行走不稳定。因此，已经实施了稳定器并进行了部分测试。实习旨在通过研究稳定器和步行模式生成器来改进控制方案的当前状态，包括实时验证控制以允许机器人进行远程操作。
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
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。
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。