春を祝うロボットたち！

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!

したがって、人型ロボットは人間のパフォーマンスのピークに近づいています。ただし、単に人間を模倣する以上のものを必要とするため、これはおそらくまだ効果的に活用されていないロボットのピークパフォーマンスからは程遠いことを指摘したいと思います。

[ Unitree ]

「中国のストリートダンス」は、軽さを重力に、リズムをインパクトに変えています。それはメタルとビートの真っ向からの衝突だ。今年の旧正月は、PNDbotics Adam が異なる種類の夏をもたらすのを見てください。

[ PNDbotics ]

ロボットパンダと一緒にいたんだね。

[ MagicLab ]

NASA の探査車「パーサヴィアランス」は、地球からの人間の助けを待たずに、火星の位置を正確に特定できるようになりました。これは、Mars Global Localization と呼ばれる新しいテクノロジーのおかげで可能になりました。この技術は、探査機のナビゲーション カメラからのパノラマ画像を、搭載された軌道地形の地図と迅速に比較します。これは、もともとインジェニュイティ マーズ ヘリコプターとの通信に使用されていた探査機のヘリコプター基地局プロセッサ上で実行されるアルゴリズムを使用して行われます。わずか数分で、アルゴリズムはパーサヴィアランスの位置を約 10 インチ (25 センチメートル) 以内に正確に特定できます。この技術は、探査機がさらに自律的に移動し、探査を継続するのに役立ちます。

[ NASA Jet Propulsion Laboratory ]

足？どこへ行くの、足なんていらないよ！

[ Paper ]

ちょっとロボット工学を彷彿とさせますが、ハエトリグモのかわいい映像のおかげで合格です。

[ Berkeley Lab ]

Corvus One for Cold Chain は、完全なフライトとバーコード スキャンのパフォーマンスを維持しながら、-20°F までの永久冷凍環境でも耐えて動作するように設計されています。

それがモハーベ砂漠に冷蔵施設を設置する素晴らしい理由になると私は確信しています。

[ Corvus Robotics ]

このビデオは、イチゴを摘む際の Shiva ロボットの摘み取り率の現在の進歩を記録しています。最初に以前の状態を示し、次にさらなる開発を示し、最後にフィールドテストを示します。

[ DFKI ]

データは組織のデジタル変革を推進しており、ST Engineering MRAS はスポットを活用して重要な機器や施設の全体像を把握しています。 Spot は自律的に動作し、マシンの状態に関する情報を収集します。そして、リアリティ キャプチャ用の LEICA BLK ARC の統合により、デジタル ツインの詳細かつ正確な点群データが収集されます。

[ Boston Dynamics ]

ビデオのタイトルは「外に出て楽しんでください！」それが、今のところ人型ロボットのほとんどが優れているということでしょうか…?

[ Engine AI ]

Astorino は、3D プリンティング技術に基づいた最新の 6 軸ロボットです。 AS 言語でプログラム可能で、既成の教材を使用した授業の準備が容易で、使用も修理も簡単で、壊れることを恐れることなく学習し、間違いを犯す機会が得られます。

[ Kawasaki ]

これをリビングルームに置いてもいいですか？

[ Yaskawa ]

人型ロボットを 7 か月で構築し、次のロボットをわずか 5 か月で構築することに何の意味があるのでしょうか?このドキュメンタリーでは、信頼性が高く、安全で便利な人型ロボットを開発する英国に本拠を置く AI およびロボット工学会社 Humanoid の舞台裏を紹介します。当社のエンジニアリング、ハードウェア、製品、その他のチームから、物理 AI の実現に向けた取り組みについての視点を直接聞くことができます。

[ Humanoid ]

これは、IROS 2025 の基調講演者で、現在マイクロソフトに勤務している Tim Chung 氏による、「物理世界における人間、ロボット、AI エージェント チームの未来の促進」についてのものです。

基本的な AI モデルから多様なセンサーやアクチュエーター、ユビキタス接続に至るまで、テクノロジーの融合により、物理世界とデジタル世界にわたるインタラクションの性質が変化しています。人々は、もはや地理、言語、アクセシビリティに制限されないデジタルおよび没入型テクノロジーを通じて、共同作業のつながりと生産性を強化しています。人間もさまざまな形で AI を活用し、対話してきましたが、AI の「副操縦士」の時代に実現されたハイパースケール AI モデル (つまり、大規模な言語モデル) の出現により、人間と AI のチームの性質は永遠に (そして驚くべきペースで) 変化しました。同様に、ロボット工学と自動化テクノロジーは現在、人間と協力したり、人間の近くで作業したりする機会を増やしており、ますます協調的な物理ロボットが現実世界の活動に劇的な影響を与えることを可能にしています。これは、3 つの機能すべてを有効にし、それぞれが貴重な方法で相互に補完する複合効果であり、人間、ロボット、AI のチームによって形成される 3 つのチームが社会、経済、テクノロジーの未来に革命をもたらすと考えられます。

[ IROS 2025 ]

この GRASP SFI 講演は、Agility Robotics における Chris Paxton による「ジェネラリスト ヒューマノイド ロボットにどれほど近づいていますか?」と題されています。話題になっています。

ロボット工学への数十億ドルの資金投入により、汎用の人型ロボットの実現がこれまで以上に近づいているように思えます。そして、多くの企業が人型ロボットを大規模に導入し始めており、ロボット工学のペースがかつてないほど速くなっているように感じます。この講演では、世界中の研究者との 1 年間にわたる議論から得た洞察を活用しながら、ロボット学習のスケーリングが依然として直面している課題について説明します。

[ University of Pennsylvania GRASP Laboratory ]

今週の CMU RI セミナーは、カリフォルニア大学バークレー校の Jitendra Malik による「児童発達からインスピレーションを得たロボット学習」についてです。

インテリジェントロボットをユビキタスにするためには、広範囲に変化する環境において十分な信頼性で移動、ナビゲーション、操作を「解決」する必要があります。実際に、さまざまな困難な環境で人間のような歩行をデモンストレーションできるようになりました。ナビゲーションでは、「何でも行く」機能を導入しました。ロボットは、新しく借りたAirbnbに入ると、テレビや鉢植えなどの物体を見つけることができるはずです。シミュレーションにおける RL と sim-to-real は、いくつかの技術革新の助けを受けて、私たちにとって主力テクノロジーでした。今後の取り組みに向けて有望な方向性を策定していきます。

[ Carnegie Mellon University Robotics Institute ]