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금요일 비디오: 네발 달린 사다리 오르기

금요일 비디오: 네발 달린 사다리 오르기

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.

2024년 예정: 2024년 10월 14~18일, 아랍에미리트 아부다비
ICSR 2024: 2024년 10월 23~26일, 덴마크 오덴세
사이배슬론 2024: 2024년 10월 25~27일, 취리히
휴머노이드 2024: 2024년 11월 22~24일, 프랑스 낭시

오늘의 영상도 즐겨보세요!

더 이상 사다리로도 네 발 달린 로봇으로부터 안전할 수 없습니다.

[[ETH 취리히 로봇 시스템 연구실 ]

Engineered Arts Ltd.의 새로운 데스크탑 로봇인 Azi(오른쪽)를 소개합니다. Azi와 Ameca가 짧은 대화를 나누며 다양한 표현 능력을 보여주고 있습니다. Engineered Arts 데스크탑 로봇에는 32개의 액추에이터(안면 제어용 27개, 목용 5개)가 있습니다. 여기에는 GPT-4o 지원을 포함한 AI 대화 능력이 포함되어 있어 훌륭한 로봇 동반자가 됩니다.

[[공학 예술 ]

개인 연구자가 스스로 만들 수 있는 4족 로봇은 높은 확장성과 사용자 정의 가능성으로 인해 연구 범위를 확장하는 데 매우 중요합니다. 본 연구에서는 전자상거래를 통해 주문한 자재만으로 제작 및 조립이 가능한 금속 4족 보행 로봇 MEVIUS를 개발한다. 우리는 금속 가공, 판금 용접 및 기성 부품만을 사용하여 4족 로봇에 필요한 최소한의 부품 세트를 고려했습니다.

[[더 적은 JSK 로봇공학 연구실 출신 ]

고마워요 켄토!

조류의 횃대 조작은 가장 빈번하고 민첩한 비행 시나리오 중 하나로, 높은 각속도와 가속도를 생성하는 빠른 날개와 꼬리 모핑을 통해 생성된 고도로 최적화된 비행 궤적이 충격 시 운동 에너지를 감소시킵니다. 여기에서는 날개와 꼬리가 변형되는 조류에서 영감을 받은 드론에 대한 최적의 제어 방법을 사용하여 새가 충격 전에 운동 에너지를 소산하기 위해 높은 공격 각도에서 비행 거리를 최소화한다는 Harris의 매의 앉은 자세 조종 실험에서 파생된 최근 가설을 테스트합니다.

[[EPFL 지능형 시스템 연구실 ]

베어링 고장의 초기 징후는 귀하에게 들리지 않지만 Spot 에게는 들리지 않습니다. 음향 진동 감지 도입 – 회전 장비의 초음파 검사를 자동화하여 공장의 윙윙거림을 유지합니다.

내가 알고 싶은 유일한 것은 음향 센서를 사용할 때 실제로 귀엽고 작은 기울기를 수행하도록 프로그래밍되어 있습니다.

[[보스턴 다이내믹스 ]

Digit의 공동 창립자이자 최고 로봇 책임자인 Jonathan Hurst로부터 다리가 Digit의 작업에 이상적으로 적합한 이유를 들어보세요.

[[민첩성 로봇공학 ]

나는 “IP67″이 실제로 이것을 정의한다고 생각하지 않습니다.

[[애니보틱스 ]

본 논문은 장거리 조작을 수행하기 위해 평행 케이블을 횡단하는 부동 로봇 팔을 갖춘 순간 이동 시스템을 제시합니다. 이 시스템은 설치가 쉽고 작업 공간 범위가 확장되어 비용 효율적인 케이블 기반 인프라의 이점을 제공합니다.

[[EPFL ]

지금은 단지 렌더링일 뿐인 것 같지만 다음 버전은 다음과 같습니다. 푸리에의 휴머노이드.

[[푸리에 ]

Dino Robotics의 즐거운 옥토버페스트!

[[다이노로보틱스 ]

이 문서에서는 질량, 크기 및 액추에이터 기능이 크게 변화하는 쿼드콥터를 적응적으로 제어하는 ​​학습 기반 하위 수준 컨트롤러를 소개합니다. 우리의 접근 방식은 모방 학습과 강화 학습의 조합을 활용하여 정확한 모델 추정이나 수동 튜닝이 필요 없는 쿼드콥터에 대한 빠르게 적응하고 일반적인 제어 프레임워크를 생성합니다.

[[HiPeR 연구소 ]

Parkour는 제한된 감각 입력을 기반으로 민첩성과 정밀도로 복잡한 환경을 탐색해야 하는 다리 로봇에 중요한 과제를 제시합니다. 이 연구에서는 민첩하고 안전한 네 발 달린 동물의 이동을 달성하기 위해 깊이 픽셀부터 로봇 제어 명령까지 엔드투엔드 시각적 정책을 훈련하는 새로운 방법을 소개합니다.

[[솔로파쿠르 ]

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