Video Friday は、友人たちによって厳選された素晴らしいロボット工学ビデオの毎週のセレクションです。 IEEEスペクトル ロボット工学。また、今後数か月間開催されるロボット イベントの週次カレンダーも発行します。お願いします イベントをお送りください 含めるために。
ICRA 2026: 2026 年 6 月 1 ～ 5 日、ウィーン
RSS 2026: 2026 年 7 月 13 ～ 17 日、シドニー
マルチロボットシステムに関するサマースクール: 2026 年 7 月 29 日～8 月 4 日、プラハ
今日の動画をお楽しみください！
Sony AI の最新研究が表紙に掲載 自然物理人工知能における長年の課題に取り組む: 高速自律システムは、プロのアスリートと競争するために必要な複雑な知覚と動的制御を習得できるか?
[ Sony AI ]
このビデオでは、単一のプラットフォーム上で車輪と脚の動きを組み合わせた革新的な 4 脚一輪車ロボットである Ringbot Quad を紹介します。 Ringbot Quad は、従来の推進システムを、それぞれが関節式脚と組み合わされた 4 つの独立して動作する駆動モジュールに置き換える、ユニークな一輪車機構として設計されています。
Ringbot Quad は、2 つの異なる移動モードを通じて多用途かつ効率的なモビリティを提供することを目指しています。運転モードでは、4 本の脚がバランスとステアリングを補助し、歩行モードでは体を完全にサポートして四足歩行を実現します。これらのモードを切り替えることで、Ringbot Quad はさまざまな地形を移動し、車輪付きシステムや脚のみのシステムでは困難な障害物を克服できます。
[ Kinetic Intelligent Machine Lab ]
北京のハーフマラソンで人型ロボットが人間のランナーを破り、急速に進歩する中国のロボット産業に画期的な進歩をもたらした。 21キロメートルのレースでは100台以上のロボットが1万2000人の人々と一緒に競い合い、人間よりも先に3台がゴールラインを通過した。
[ Al Jazeera ]
オンボードの感覚フィードバックのみを使用して、AthenaZero が素手でジャグリングする様子をご覧ください。モーションキャプチャーはありません。漏斗はありません。 ３球目を追加しても仕方ない。ロボットは、不確実な接触と適切な手と目の調整に適応することを学習します。
[ Robotics and AI Institute ]
[ Unitree ]
彼の本は、レゴ マインドストームによって残された教育ロボット工学の悲しいギャップを埋めようとしているようです。
[ Sphero ]
それがシェルゲームのプレイ方法ではないことは確かです。
[ Generalist ]
現時点では、倉庫におけるロボットの真の価値は、通常、デモイドではなく、このようなシステムによってもたらされます。
[ Berkshire Grey ]
マックス プランク インテリジェント システム研究所の科学者は、電気から機械へのエネルギー変換の系統的な評価を可能にする、ソフト静電アクチュエーターの効率を測定する方法を提案しています。 Peano-HASEL アクチュエータを使用することで、以前の報告の 3 倍以上である最大 63.6% の効率を実証し、他のタイプのアクチュエータに対するアプローチを検証し、よりソフトでエネルギー効率の高い静電ロボット システムへの道を切り開きます。
[ Max Planck Institute ]
すでに北米ではクワッドロボットが導入されており、昼夜を問わず継続的なパトロール、リアルタイム監視、住宅コミュニティにおけるより迅速な事件検出を実現しています。
ああ、ありがとう、でもありがとうはない。
[ DEEP Robotics ]
UR20 ロボット アームのようなものでドローンを捕まえるのは、巧妙なトリックです。
[ Skydio ]
空中機動を行う強力なドローンは、私にはいつも少し不快に見えます。
[ Paper ] から [ ETH Zurich ]
丈夫で信頼性の高いモバイルマニピュレーターが必要ですか?人型以外のものをご検討ください。
[ Clearpath ]
CMU Robotics Institute でのこの講演は、CMU の Raj Reddy による、「人工知能の将来: 類似のものと豊富なもの」についてのものです。
過去 10 年間、人工知能の分野では目覚ましい進歩が見られました。汎用人工知能 (AGI) の到来の可能性は、私たちの社会の将来に重大な影響を及ぼします。私たちは、AI アシスタントや人型ロボットが、人間の専門知識とスキルを必要とするほとんどのタスクを現在のコストの 10% で実行できる世界を構想しています。このパラダイムでは、食料、住居、エネルギー、教育、健康、交通などの必要不可欠なサービスが普遍的な基本サービスを通じて提供され、欠乏社会から豊かな社会への歴史的な移行を示しています。この変化は、従来の仕事が広範に置き換えられるという重大な懸念を引き起こします。 AIが何でもできるようになったとき、人間の役割は何でしょうか？この講演では、別のシナリオ、つまり「マンインザループ」の進化を紹介します。このモデルでは、人間が高レベルの監督の役割に移行し、AGI と協力してロボットに新しいスキルを訓練し、予測不可能なタスクに適応させます。
私たちはこれを「マハラジャ モデル」として探求します。このモデルでは、テクノロジーが包括的に人類に貢献し、人間にとって労働は任意です。最後に、ロボット工学研究所のような機関がこの移行をどのようにリードし、現在の経済とロボット支援の未来との間のギャップを埋めるために必要なハイブリッド技術と倫理的枠組みを開発する必要があるかについて説明します。
[ Carnegie Mellon University Robotics Institute ]
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