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Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
陆地巡检机器人关键技术及其在水产养殖中的应用前景
陆地巡检机器人在执行各种任务时，需要感知周围 环境、定位自身位置、识别目标对象等，这些功能的实 现都依赖于传感器为机器人提供与外部环境交互的 “ 感 知器官 ” 。传感器是陆地巡检机器人的重要组成部分， 能够感知周围环境并获取相关信息，帮助机器人感进行 自主导航、避障、监测、抓取等工作。曹现刚等 [ 13 ] 设计 一种固定柔性轨道式悬挂巡检机器人平台，以解决煤矿 井下特种巡检机器人在三维环境重建和非结构环境运动 轨迹规划等关键技术，利用轨道，降低轨道铺设，为煤 矿环境巡检提供新的特种巡检平台。张书亮等 [ 14 ] 研究了 室内移动机器人的定位问题，提出融合轮式里程计、惯 性测量单元 IMU(inertial measurement unit) 、超宽带 UWB(ultra wide band) 和激光雷达定位数据的方法，依次 对不同传感器的定位数据进行融合，提高室内移动机器 人的定位精度。梁莉娟等 [ 15 ] 建立场景环境坐标系，利用 传感器探测出障碍物信息，对探测到的障碍物进行定位， 制定激光近场探测传感器的动态避障行为。李琳等 [ 16 ] 提 出基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统，采用 机器人末端安装条纹激光传感器，通过小波变换模极大 值理论分析焊缝轮廓，确定焊缝特征点。王正家等 [ 17 ] 提 出一种基于多传感器的机器人夹取系统，融合机器人内 置传感器所测量的位置、速度和角度等信息，利用外置 传感器完成对目标物的自动识别与定位。 2.1.1 传感器的使用场景及应用分类
基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法
引用本文: 于乃功, 谢秋生, 李洪政.基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法[J].北科大：工程科学学报 , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001 YU Naigong, XIE Qiusheng, LI Hongzheng.Obstacle recognition and elimination method for humanoid robots based on point cloud processing[J].Chinese Journal of Engineering , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001
机器人道德和负责任的机器人
“ AI事件数据库致力于索引通过人工智能系统的部署在现实世界中实现的危害的集体历史。就像航空和计算机安全中的类似数据库一样，AI事件数据库旨在从经验中学习，以便我们预防或减轻不良结果”
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1.Shailendra Kumar (博士、工商管理硕士、商学硕士（金牌获得者）、PGDCA) 锡金中央大学教员 印度锡金甘托克 电子邮件：theskumar7@gmail.com 2.Sanghamitra Choudhury（博士），英国牛津大学博士后高级研究员，贝尔法斯特女王大学查尔斯华莱士研究员，联合国国际法研究员（荷兰海牙学院），尼赫鲁大学初级和高级研究员。（新德里），印度锡金大学教员。通讯作者的电子邮件：schoudhury.oxon@gmail.com
自主机器人 /简介。到机器人技术
每个任务（最终项目除外）可以在不罚款的情况下延迟两天。我要求您尽最大努力按时上交作业，如果您被卡住或“生活发生”（如今似乎有很多事情），请额外使用三天。任何额外的近期几天将导致所有任务的10％/天罚款，最多最多1周后，在原始截止日期之后最多1周，此后将不接受任务（以便我可以分发解决方案）。如果您觉得除了两个免费的深夜还需要扩展名，请尝试在原始截止日期之前向我询问，因为我想避免在较晚的罚款开始积累之前仅需几个小时的电子邮件询问扩展。如果您按时上交作业，则该分配的成绩将获得2％的奖金（最高最高）。您无需要求使用这些末日的许可；它们是自动应用的。