로봇 동영상: 다중 모드 드론, 휴머노이드 로봇 등

Video Friday는 친구들이 수집한 멋진 로봇 공학 비디오를 매주 모아 놓은 것입니다. IEEE 스펙트럼 로봇공학. 또한 앞으로 몇 달 동안 예정된 로봇공학 이벤트의 주간 달력을 게시합니다. 제발 우리에게 이벤트를 보내주세요 포함을 위해.

ICRA 2026: 2026년 6월 1~5일, 비엔나

오늘의 영상도 즐겨보세요!

기존 하이브리드 설계와 달리 Duawlfin은 표준 쿼드로터 모터만 활용하고 단방향 베어링이 있는 차동 구동계를 도입하여 추가 액추에이터나 프로펠러 구동 지상 추진이 필요하지 않습니다. 항공 모드와 지상 모드 간의 원활한 전환은 도시 물류 및 실내 항법과 같은 응용 분야에 대한 우리 접근 방식의 실용성과 효율성을 더욱 강조합니다.

[ HiPeR Lab ]

NEO 디자인의 부드러움은 높이 평가하지만 손가락이 너무 약해 보입니다.

[ 1X ]

열쇠를 찾기 위해 배낭에 손을 넣는다고 상상해 보세요. 당신의 눈은 당신의 손을 입구로 안내하지만 일단 안으로 들어가면 열쇠와 지갑, 휴대폰 및 기타 물건을 구별하기 위해 거의 전적으로 접촉에 의존합니다. 감각 양식(시각과 촉각에 의존할 시기를 아는 것) 사이의 원활한 전환은 인간이 쉽게 할 수 있는 일이지만 로봇은 어려움을 겪습니다. 문제는 단지 여러 개의 센서를 갖는 것에만 국한되지 않습니다. 최신 로봇에는 카메라, 촉각 센서, 깊이 센서 등이 장착되어 있습니다. 실제 문제는 **이러한 다양한 감각 흐름을 통합하는 방법**입니다. 특히 일부 센서가 중요한 순간에 드물지만 중요한 정보를 제공하는 경우 더욱 그렇습니다. 우리의 솔루션은 양식을 결합하는 방법을 다시 생각하는 것에서 비롯됩니다. 단일 네트워크를 통해 모든 센서를 강제하는 대신 각 양식에 대해 별도의 전문가 정책을 교육하고 정책 수준에서 해당 동작 예측을 결합하는 방법을 배웁니다.

다대학 협력을 통해 제시 [ GitHub ]

고마워요, 하오난!

Pollen Robotics의 즐거운 (다소 늦은) 할로윈!

[ Pollen Robotics ]

아이오와 주립대학교와 조지아 대학교의 동료들과 협력하여 우리는 파이프 크롤링 웜 로봇을 현장에서 테스트했습니다. 하천의 주름진 배수관과 지하 배수 시스템의 매끄러운 부분을 통해 기어가는 것을 보세요.

[ Paper ] ~에서 [ Smart Microsystems Laboratory, Michigan State University ]

현실적인 환경에서 작동하는 이기종 로봇 팀은 온라인에서 획득한 정보에 대한 협업과 적응이 필요한 복잡한 임무를 수행해야 하는 경우가 많습니다. 로봇 팀은 사전 지도가 없는 불확실하고 개방된 환경인 구조화되지 않은 환경에서 작업하는 경우가 많기 때문에 하위 작업은 로봇 기능과 물리적 세계를 기반으로 해야 합니다. 우리는 3단계 프로세스를 통해 이종 로봇 팀의 맥락에서 LLM의 추론 능력을 기반으로 이러한 한계를 해결하는 프레임워크인 SPINE-HT를 제시합니다. Clearpath Jackal, Clearpath Husky, Boston Dynamics Spot 및 고고도 UAV를 사용한 실제 실험에서 우리의 방법은 로봇 성능에 대한 추론과 온라인 피드백을 통한 하위 작업 개선이 필요한 임무에서 87%의 성공률을 달성했습니다.

[ SPINE-HT ] ~에서 [ GRASP Lab, University of Pennsylvania ]

[ Astribot ]

에 발표된 두 편의 논문에서 문제 독일 슈투트가르트에 있는 막스 플랑크 지능형 시스템 연구소의 물리 지능 부서 과학자 팀인 Advanced Science는 자체 추진하는 기름 방울의 움직임에 영향을 미치는 제어 전략을 개발했습니다. 이 기름 방울은 단세포 미생물을 모방하며 화학적 구배를 따라 복잡한 미로를 자율적으로 해결할 수 있습니다. 그러나 외부 섭동을 통합하고 로봇 공학에서 이러한 액적을 사용하는 것은 매우 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 팀은 여전히 ​​실물과 같은 특성을 갖고 외부 자기장에 의해 제어될 수 있는 자기 방울을 개발했습니다. 연구진은 연구를 통해 물방울의 움직임을 안내하고 화물 운송과 같은 마이크로 로봇 응용 분야에 사용할 수 있음을 보여주었습니다.

[ Max Planck Institute ]

모두가 구체화된 아바타를 갖는 것에 대한 환상을 가지고 있습니다! 전신 원격조종 및 전신 데이터 수집 플랫폼이 여러분의 체험을 기다리고 있습니다!

[ Unitree ]

인간형은 아니지만 지금 당장은 안전하게 유용한 일을 하며 구입하거나 운영하는 데 그다지 많은 비용이 들지 않을 것입니다.

[ Naver Labs ]

본 논문에서는 로봇 ‘올림푸스’의 정밀하고 고성능 점프 정책을 훈련하기 위한 커리큘럼 기반의 강화학습 프레임워크를 제시합니다. 간단하면서도 효과적인 전략을 활용하여 수직 및 수평 점프에 대한 별도의 정책이 개발되었습니다. 실험적 검증에서는 센티미터 정확도로 최대 1.25m의 수평 점프와 최대 1.0m의 수직 점프를 보여줍니다. 또한 제안된 방법을 약간만 수정하면 전방향 점프를 학습하는 데 사용할 수 있음을 보여줍니다.

[ Paper ] ~에서 [ Autonomous Robots Lab, Norwegian University of Science and Technology ]

무거운 적재량도 문제가 되지 않습니다. 새로운 KR TITAN ultra는 최대 1500kg의 적재량을 이동하므로 KUKA 포트폴리오에서 극한의 무거운 적재량을 구현합니다.

[ Kuka ]

로봇에서 모래를 모두 꺼내는 행운을 빕니다. 아마도 좋은 오일 목욕이 필요할까요?

[ DEEP Robotics ]

이 CMU RI 세미나는 University of Texas at Austin의 Yuke Zhu가 진행한 “일반 휴머노이드 로봇을 향하여: 최근 발전, 기회 및 과제”에 관한 것입니다.

AI가 빠르게 발전하는 시대에 가속화된 컴퓨팅과 빅데이터를 활용하면 일반 AI 모델을 개발할 수 있는 새로운 가능성이 열렸습니다. ChatGPT와 같은 AI 시스템이 디지털 영역에서 놀라운 성능을 보여줌에 따라 우리는 일상적인 작업을 수행할 수 있는 범용 휴머노이드 로봇을 만들기 위해 물리적 세계에서도 유사한 혁신을 이룰 수 있을까?라는 질문을 던지지 않을 수 없습니다. 이번 강연에서는 오픈 월드에서 범용 로봇 자율성을 구축하기 위한 데이터 중심 연구 원칙과 접근 방식을 간략하게 설명하겠습니다. 저는 실제 세계, 합성 데이터, 웹 데이터를 활용하여 휴머노이드 로봇의 기초 모델을 교육하는 최근 작업을 소개하겠습니다. 또한 차세대 지능형 로봇 구축의 기회와 과제에 대해서도 논의하겠습니다.

[ Carnegie Mellon University Robotics Institute ]