あなたの子供たちと同じように、ロボットも実践することで学習します。

グアダラハラ - アメリカ February 6, 2026

Video Friday は、友達が集めた素晴らしいロボット工学ビデオを毎週セレクトしたものです。 IEEEスペクトル ロボット工学。また、今後数か月間行われるロボットイベントの週次カレンダーも掲載します。お願いしますあなたのプログラムを私たちに送ってください含めるために。

ICRA 2026: 2026 年 6 月 1 ～ 5 日、ウィーン

今日のビデオをお楽しみください!

次世代の自律型ロボットを訓練するために、トヨタ研究所の科学者たちはトヨタ製造と協力して工場現場にロボットを導入しています。

[ Toyota Research Institute ]

ありがとう、エリン！

そうですね、でもあまり良いパフォーマンスは見せられなかったような…？

[ Zipline ]

私たちは、ヒューマノイドロボットフリートのエンドツーエンドオーケストレーションのために Humanoid によって開発された AI フレームワークである KinetIQ を導入します。 KinetIQ は、車輪付きロボットと二足歩行ロボットを単一システム内で調整し、複数の環境にわたるフリートレベルの操作と個々のロボットの動作の両方を管理します。このフレームワークは、タスクの割り当てとワークフローの最適化から、強化学習によって教えられる視覚言語行動モデルと全身制御に基づくタスクの実行に至るまで、4 つの認知層にわたって機能します。ここでは、当社の車輪付き産業用ロボットと二足歩行の研究開発プラットフォームでの動作が示されています。

[ Humanoid ]

ロボットが動作中に損傷した場合はどうなりますか?すぐに修理しなくてもその使命を果たせるでしょうか？ナナフシの自己吸収的な回復力戦略に触発されて、私たちは分散型適応回復力神経制御システム (DARCON) を開発しました。このシステムにより、脚式ロボットは手足の喪失に自律的に適応することができ、機械的な故障があってもミッションを確実に成功させることができます。この革新的なアプローチは、真に柔軟な自己回復ロボットの未来につながります。

https://www.youtube.com/watch?v=Bp7esFyYV4g

[ VISTEC ]

ありがとう、ポラメット！

このアニメーションは、ミッションの 1,709 回目の火星日 (ソル) である 2025 年 12 月 10 日に、ジェゼロクレーターの端を 807 フィート (246 m) 走行中のパーサヴィアランスの接近を示しています。 2 時間 35 分にわたって撮影された 53 組のナビゲーションカメラ (navcam) の画像ペアが、方位、車輪速度、ステアリング角度に関する探査車のデータ、およびパーサヴィアランスの慣性測定ユニットからのデータと結合され、3D 仮想環境に配置されました。その結果、ドライブの進行が 4 インチ (0.1 m) ごとに仮想フレームが挿入される再構築が行われます。

[ NASA Jet Propulsion Lab ]

[ Unitree ]

自律エージェントが周囲を移動し推論するためには、構造化された方法で 3D 環境を表現および理解することが重要です。この研究では、複数の抽象化レベルでオープン語彙機能を統合し、オブジェクトリレーショナル推論をサポートする高度な階層 3D シーングラフを提案します。私たちのアプローチは、視覚言語モデル (VLM) を活用して意味関係を推測します。具体的には、大規模な言語モデルと VLM を組み合わせてシーングラフの意味論的および関係情報を解釈するタスク推論モジュールを導入し、エージェントがタスクについて推論し、環境とよりインテリジェントに対話できるようにします。私たちは、複数の環境やタスクの四足歩行ロボットにメソッドを展開することでメソッドを検証し、それらについて推論する能力を強調します。

[ Norwegian University of Science & Technology, Autonomous Robots Lab ]

ありがとう、コスタス！

トンボの羽のノード構造からインスピレーションを得たコンプライアントアームを備えたクアッドローター、HoLoArm を紹介します。この設計は、飛行安定性を維持しながら自然な柔軟性と柔軟性を提供し、回復性能とホバリング性能の両方を向上させる強化学習制御ポリシーの統合によってさらに強化されています。

[ HO Lab via IEEE Robotics and Automation Letters ]

この研究では、私たちの知る限り、ピクセルレベルの表現からモーターコマンドに直接マッピングする、初のエンドツーエンドのビジョンベースの自律ドローンレース戦略である SkyDreamer を紹介します。

[ MAVLab ]

このビデオでは、5 本の指を備えた AI ワーカーがさまざまな環境で熟練したオブジェクト操作を行う様子が示されています。遠隔操作を通じて、ロボットはさまざまな操作タスクにおいて人間の手による正確な制御を実証します。

[ Robotis ]

自律追跡、45 度の坂道登坂、および極度の冬季条件における信頼性の高いペイロード輸送は、環境が限界を超える運用をサポートするように設計されています。

[ DEEP Robotics ]

植物から蜂の巣に至るまで、生きた建築物は自己組織化を通じて常に環境に適応します。この研究では、建築群の概念、つまり群ロボット工学をモジュール式の建築ファサードに統合するシステムを紹介します。 Swarm Garden は、建築群が建築環境をどのように変革し、機能的で創造的な用途向けの「生きているような」建築を可能にするかを例示しています。