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气候变化对农业生产和粮食安全的影响
在发达国家，人形机器人朝着成为教育的利益相关者迈向21日作为本世纪的技术现象，它在不久的将来对土耳其教育体系的反映可以预见。这种反思的过程将决定教师的看法和态度。在这方面，重要的是要了解教师对这个主题的看法。这项研究的目的是从这一重要性中转移出来，是确定教师对人形机器人在教育和富兰克斯坦综合症中使用的看法，并根据各种变量进行分析。在筛查模型中进行的研究是对在公立学校工作的1075名教师进行的。用问卷形式收集数据，并用描述性统计技术进行分析。由于分析的结果，确定参与的教师对二元观点有二元观点，尽管他们对人类机器人的了解不多，对这个主题的正面和负面。老师看到了类人形机器人的功能，他们认为这些机器人在教育中部分有用作为帮助老师。根据这些拒绝取代人形机器人的老师的说法，他们的缺点是限制沟通，教学机械化和损害学生隐私的形式。教师对人形机器人的看法因人口统计学变量而有所不同。最后，老师发现类人机器人变得自治（Frankeştayn综合征），即使他们不了解太多，他们还是以人类和教育的名义发现了这种令人恐惧的事情。在研究中，这种对西方文化的恐惧，土耳其教育体系21Century技术的整合，并强调，应该担心它应该被机器人化。
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。
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
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。
识别人类和人类物理参数Jovana Jovic，Eiichi Yoshida（日本AIST），Gentiane Venture（日本TUAT）
对类人动作和人类运动的动力学和运动学分析需要对段质量参数（质量，质量中心和惯性基质）进行准确估算，并且它们的误解可能会导致估计的关节运动学的显着差异。在机器人技术领域中，已经开发了几种方法，用于基于双足体系统动态方程的线性特性，以相对于一组质量参数。本演讲将重点介绍有关该主题最新研究的方法。将给出人类和类人形机器人质量参数估计的示例。确定的质量参数改善了人类动态分析的输出和人形模拟和基于模型的控制。
