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市场上的 AI 服务机器人：以人为本的方法
人工智能服务机器人在各个领域的整合有望提高成本效益、实现定制化并改善任务覆盖范围。虽然这些技术提供了巨大的经济和效率效益，但也引发了各种道德问题。事实上，为了确保以人为本的使用和实施，需要解决与决策过程中的隐私、透明度和公平性相关的挑战。在医疗保健领域，人工智能和机器人技术增强了患者护理，提供个性化的治疗计划和支持，尽管需要考虑到保持情感联系。在教育领域，人工智能促进了个性化的学习体验，但如果过度依赖，可能会破坏批判性思维技能。在金融领域，人工智能可以提供量身定制的服务和投资建议，但历史数据中的偏见会带来歧视风险。在酒店业，人工智能和机器人简化了任务，提供了新的刺激，同时让员工专注于个性化的客户互动。然而，在客户互动中整合的挑战仍然存在。总体而言，自动化与人类参与之间的平衡对于最大限度地发挥人工智能和机器人在各个领域的优势至关重要，同时优先考虑人类的福祉和包容性。
基于分布式光纤传感
确保能源的安全运输在很大程度上依赖于使用智能/智能猪的管道内检查机器人及时的安全检查和能量管道的围栏。解决猪块事件的潜在风险以及在维护，实时定位和这些检查机器人的维护，实时定位和跟踪中的限制已成为必须的。但是，传统的本地化和跟踪方法由于其资源密集型性质而带来了挑战，需要大量的人力和资源。为了克服这一限制并增强了机器人操作监控的智能，本文提出了基于分布式光纤传感（DOF）的创新人工智能（AI）集成算法框架，以实时定位和对机器人的跟踪。它在信号处理中采用降噪和重建技术，从而有效地增强了光纤振动信号的质量。值得注意的是，彼此相互补充的两个不同特征的集成可以双重验证跟踪检测，最终增强了系统的有效性和可信度。此外，基于逻辑推理的本地化决策策略还进一步增强了系统的功能，从而允许进行控制的跟踪间隔和阶跃尺寸，可以量身定制以在不同的工作条件下满足任务要求。三个模块的协作使监视沿操作方向的管道中检测机器人的动态更改是可行的。它强调了系统的潜力，以确保能源管道安全有效，有效。实验结果令人信服地表明，综合框架具有显着鲁棒性，实时性能和最小误差的几个关键优势。
生产物流的自动移动机器人
塔林技术大学机械与工业工程系，Ehitajate Tee 5，19086 Tallinn，Estonia，Estonia于2024年2月7日获得，于2024年3月8日接受，在线获得，2024年4月2日在线获得©2024年作者。这是根据创意共享归因的条款和条件分发的一份开放访问文章4.0国际许可CC（http://creativecommons.org/licenses/4.0）。摘要。数字解决方案对于制造公司在全球市场上提高其生产率，有效性和竞争力而变得越来越重要，这需要低价，高质量和快速交付时间。为了提高生产效率，还必须通过数字化和自动化这些过程来优化生产层中的运输活动。许多公司已经使用或计划使用自动移动机器人（AMR）更有效地管理生产物流。物联网（IoT）的快速开发以及AMR的高级硬件和软件使它们可以在动态环境中执行自主任务，在该环境中，它们可以与其他资源（例如机器和系统）进行交流并独立协调，从而分散了制造过程的决策步骤。分散的决策使制造系统能够动态适应系统状态和环境的变化。这种发展影响了传统的计划和控制方法以及决策过程，但它们还要求软件和嵌入式人工智能（AI）算法更有能力执行这些决策。在这项研究中，我们描述了如何使用3D虚拟工厂概念将具有AI功能的AMR系统整合到食品行业的生产后勤中。本文提出了一种方法，可以根据3D布局的创建和模拟，关键绩效指标（KPI）的监视以及AI在生产计划中主动决策中使用AMR在制造工厂地面运输中的性能。对食品行业的案例研究证明了拟议方法的相关性和可行性。关键字：自动移动机器人，生产物流，物联网，虚拟工厂，人工智能。
采用人形机器人的科技巨头
但是，使用当今的技术，高盛的研究预测了对结构化环境（如制造业）的人形机器人的巨大需求。可能包括用例，例如电动汽车组件和组件排序。行业研究表明，中国约有70％的制造业已经通过机械和自动化来完成。由于类人动物更加灵活，能够适应复杂的特征，因此高盛分析师认为他们可以扩大工业自动化市场。
由基于DNA的分子控制器调节的滑行分子机器人的自主组装和拆卸
近年来，使用生物分子具有机器人功能的工程动态和自主系统越来越感兴趣。具体而言，分子电动机将化学能量转化为机械力和DNA的可编程性的能力被认为是这些系统的有希望的组成部分。但是，当前系统依赖于手动添加外部刺激，从而限制了自主分子系统的潜力。在这里，我们表明，基于DNA的级联反应可以充当分子控制器，该反应驱动驱动蛋白推动的DNA-功能化微管的自主组装和拆卸。DNA控制器旨在产生两个不同的DNA链，以编程微构造之间的相互作用。与控制器集成的滑行微管自动组装以束样结构，并将其分解成无外部刺激的离散细丝，这是通过荧光显微镜观察到的。我们认为，这种方法是具有机器人功能的基于运动蛋白的多组分系统的更自主行为的起点。
由基于DNA的分子控制器调节的滑行分子机器人的自主组装和拆卸
近年来，使用生物分子具有机器人功能的工程动态和自主系统越来越感兴趣。具体而言，分子电动机将化学能量转化为机械力和DNA的可编程性的能力被认为是这些系统的有希望的组成部分。但是，当前系统依赖于手动添加外部刺激，从而限制了自主分子系统的潜力。在这里，我们表明，基于DNA的级联反应可以充当分子控制器，该反应驱动驱动蛋白推动的DNA-功能化微管的自主组装和拆卸。DNA控制器旨在产生两个不同的DNA链，以编程微构造之间的相互作用。与控制器集成的滑行微管自动组装以束样结构，并将其分解成无外部刺激的离散细丝，这是通过荧光显微镜观察到的。我们认为，这种方法是具有机器人功能的基于运动蛋白的多组分系统的更自主行为的起点。
建议通过基础模型与老年人设计对话伴侣机器人
伴侣机器人的目的是通过在日常生活中提供社会和情感支持来减轻老年人之间的孤独和社会隔离。但是，老年人对对话陪伴的期望可能与当前技术以及与其他年龄段（如年轻人）相同。因此，让老年人参与对话伴侣机器人的开发至关重要，以确保这些设备符合其独特的期望和经验。与依靠人类控制机器人（即OZ的向导）或有限的基于规则的架构相比，基础模型的最新进步（例如大型语言模型）朝着实现这些期望而大步迈出了鲜明的抗议，这些文献适用于老年人的日常生活。因此，我们对28名老年人进行了参与式设计（共同设计）研究，展示了使用大语言模型（LLM）的伴侣机器人，并设计了代表日常生活情况的设计场景。对这些情况的讨论的主题分析表明，老年人期望会话伴侣机器人在社交环境中积极进行对话，记住以前的对话，个性化，保护隐私，保护隐私并提供对学习的数据，提供信息和日常提醒，培养社交技能和联系，并表达同情心和情感。基于这些发现，本文为使用基础模型（例如LLMS和Vision-Language Models）设计对话伴侣机器人提供了可行的建议，这些机器人也可以应用于其他域中的对话机器人。
Pillai, R.、Sivathanu, B.、Mariani, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7916-2576、Rana, NP、Yang, B. 和 Dwivedi, Y. (2022) 汽车零部件制造公司采用人工智能工业机器人。生产规划与控制，33 (16)。第 1517-1533 页。ISSN 0953-7287 doi：https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882689 可在 https://centaur.reading.ac.uk/93387/ 上获取
全球的汽车零部件制造公司 (ACMC) 正在蓬勃发展地使用人工智能工业机器人 (InRos)。基于利用技术、组织和环境 (TOE) 框架的模型，这项研究研究了在新兴经济背景下 ACMCs 对 InRos 的采用。这项研究通过对印度 460 名 ACMCs 高级经理和所有者的调查，仔细研究了 ACMCs 对 InRos 的采用意向和潜在用途。研究结果表明，感知兼容性、外部压力、感知收益和供应商支持是 InRos 采用意向的关键预测因素。有趣的是，该研究还表明，IT 基础设施和政府支持不会影响 InRos 的采用意向。此外，分析表明，感知成本问题对 ACMCs 采用意向和 InRos 潜在用途之间的关系产生负面调节。本研究提供了理论贡献，因为它部署了传统的 TOE 框架，并反直觉地发现 IT 资源并不是技术采用的主要驱动力：因此，它建议采用比传统 RBV 更全面的框架。这项工作为管理人员提供了管理建议，揭示了在采用 InRos 处于起步阶段的国家中 ACMCs 采用 InRos 的意图和潜在用途的先决条件。关键词：工业机器人、汽车零部件制造、采用、潜在用途、TOE
改进复杂果园环境中移动机器人的路径规划：连续双向快速RRT*算法
有效的避免障碍路径计划对于具有众多不规则障碍的果园至关重要。本文提出了基于双向RRT（BI-RRT）和Quick-RRT*算法*算法的连续双向快速RRT*（CBQ-RRT*）算法，并提出了扩展成本函数，并提出了一种评估路径平滑度和长度的扩展成本函数，以克服速度rrrt* algorth的限制，以供速度* algorith for hoboRith for hoboRith for hoboRith for hobortion for hobor for。为了改善由BIRT算法的双树扩展引起的双树之间的曲折，CBQ-RRT*提出了createConnectNode优化方法，该方法有效地解决了双树连接处的路径平滑度问题。在ROS平台上进行的仿真表明，CBQ-RRT*就各种果园布局和地形条件的效率优于单向快速RRT*。与BI-RRT*相比，CBQ-RRT*分别将平均路径长度和最大趋势角度降低了8.5％和21.7％。此外，领域测试确认了CBQ-RRT*的出色性能，这是通过平均最大路径横向误差为0.334 m的表现，比BI-RRT*和Quick-Rrt*显着改善。这些改进证明了CBQ-RRT*在复杂的果园环境中的有效性。
将社会机器人用作学校的助教
在社会机器人中摘要，AI已被无缝集成，以使它们能够编程以执行从基本运动和互动到更复杂的功能，例如协助教育的更为复杂的功能。这项全面的评论深入研究了社会机器人在初级和中等教育中的多方面使用，以解决趋势，理论基础，应用领域和道德考虑之类的关键方面。在四个主要研究问题的指导下，该研究揭示了显着的趋势，NAO机器人在教育环境中突出出现，尤其是在小学时代的儿童中。探索的应用领域包括语言学习，计算思维，社交和情感发展，创造力支持，乐器实践和图书馆活动，展示社交机器人作为助教，同伴和同伴的各种角色。但是，道德问题和数据隐私问题表现出来，构成透明度问题，对机器人的依赖，人类互动减少和潜在的工作流离失所等风险。这项研究强调了进行广泛的纵向研究和合作努力的必要性，以负责任地将社会机器人纳入教育，并强调教育工作者，决策者，开发人员和隐私专家之间合作的必要性，以确立明确的指导方针，优先考虑学生的福祉。estarevisión积分profundiza en el usomultifacéticode los robots socials en lagudeciónprimaria y secundaria，abordando expackos clave como倾向，基础teóricos，dominiosteóricos，dominios demoios de aplicaciocion yaplicacióny teackicionesétticticticasticticas。关键字：社交机器人，教育，学校，学生机器人互动摘要中的社会机器人，AI已完美整合，以允许他们编程以执行从基本运动和互动到更复杂的功能，例如在教育方面的帮助。 div>在四个主要研究问题的指导下，该研究揭示了显着的趋势，其中NAO机器人在教育环境中，尤其是在小学时代的儿童中出现了突出显示。 div>探索的应用领域包括语言学习，计算思维，社交和情感发展，对创造力的支持，乐器和图书馆活动的实践，显示了社交机器人（例如助教，成对和同伴）执行的各种功能。 div>但是，出现道德问题和数据隐私问题，这会引起透明度问题，机器人依赖性，人类互动减少和可能的位移等风险