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【原创】IROS 2017:这里有20个最好玩的机器人

原创|机器人之家|2017-10-10 18:30

上个月,在加拿大温哥华举办的第30届国际智能机器人与系统大会(IROS 2017)于28日落下了帷幕。作为全球规模最大的机器人学术会议之一,来自世界各地的2000多名机器人方面的专家和学者参加了本次会议。本次大会展示了许多前沿的机器人成果,以下是机器人之家(公众号:jqr-com)小编“假装在温哥华”了解到的20个新颖的机器人项目。

1.不仅会上墙,还能举重

来自日本早稻田大学和三菱重工的研究人员发明的一款四足机器人有极强的移动能力,可用于恶劣坏境下的灾害救援,例如崎岖的地形、垂直的楼梯或梯子,这些情况往往会造成机器人摔倒损坏。而在这一项目中,研究人员依据三个指标对不同极限环境进行了分类:不平坦性、狭窄性和倾斜度。为了适应各种极端环境,这台四足机器人可变换多种行走方式。它可以像人一样用两只脚行走,也可以四足着地,还可以垂直攀爬梯子。

机器人全身有29个自由度,每个肢体有7个自由度,躯干处1个。机器人总重110公斤,直立时高1.29米。末端执行器为钩状。机器人原型已通过试验模拟。

2.无人机能乖乖站好队

美国南加利福尼亚大学的研究人员设计了一套能让大型四轴无人机在多障碍环境中精准变换轨迹的方法。他们将问题分成两个方面:一个是在一张表示工作空间的图形运行的离散计划器,另一个是

在考虑了下冲气流的情况下,我们让多架无人机保持密集队形安全地飞行。我们用多达200个机器人展示了模拟的计算效率,并用32台小型无人机证明了物理上的合理性。这种方法可以在几分钟内为数百台无人机计算出安全和平滑的轨迹。

3.酷似老鼠的机器人

北京理工大学和日本早稻田大学合作的一款老鼠机器人可以精确地模仿真老鼠的动作。在这项测试中,机器人老鼠在形态和行为特征方面必须完全复制真实的大鼠。于是研究人员经过多次修改机器人,改进了机器人的前肢,并重新设计了控制板,使其更加灵巧,增加了行为能力。

4.深度神经网络环境意识 微型无人机低飞自主导航

来自英伟达的研究人员用现成的廉价硬件构建了一套用于微型飞行器的系统,可在室外环境中(如森林)实现自主导航。该系统引入了TrailNet神经网络,用于估计微型无人机相对于跟踪中心的视图方向和横向偏移。除此之外,系统还利用视觉模块生成环境意识,包括另一个用于物体检测的深度神经网络和用于低空障碍物检测的视觉测距组件。

5.用双脚就能控制机器人

日本东京大学的研究人员发明了一种新颖的控制机器人的方法,即用双脚的主从模式控制。

6.高性能机器人操作平台

开发一套大功率、高强度、高性能的机器人操作平台是件非常棘手的任务,庞大的体积经常无法满足应用要求,兼容性很差。意大利技术研究院的研究人员提出了一款符合人体尺寸和重量的高性能双手操纵平台,这款平台使用了定制的高性能弹性驱动器和坚固的轻质结构,能够在短时间内承受较大的重量。同时,机器人上部的设计原理体现了各种机电一体化不见采用的解决方案。目前,该平台已通过有效载荷运动和冲击实验,验证了系统启动的性能和强度。

7.陆空两用无人机

美国明尼苏达大学的研究人员发明了一种可以在地面行走和空中飞行的小型机器人,克服了机器人不能在崎岖地形前进的难题。该机器人最吸引人的地方就是在空中和地面的转变。

8.能表现惊讶的机器人(前方高能,请调低音量)

来自日本的研究人员正在研究如何让机器人能像人类一样在对话中表现惊讶。研究人员分析了人们在对话时发出惊讶表情时的面部、头部和身体动作,最终将其用于机器人。

9.把我的腿拿走,我还能继续走

迪士尼开发的这款Snapbot机器人非常有意思,即使你把它的“腿”卸掉,它仍然可以重新构建步态继续行走。它的六条腿靠磁力机械联轴器与身体相连接或分离。Snapbot的主体装有一个微控制器和电池,移动算法就在微控制器上实现。该算法使Snapbot能够通过识别配置更改并根据当前配置选择行走方法。

10.人形机器人Valkyrie

当在人形机器人中使用SLAM技术(即时定位与地图构建)时,最大的挑战是机器人的移动方式、机器人无法知道实际环境的情况以及现实中是否有动态物体。该实验用NASA的Valkyrie作为工具,采用现代直接方法,已获得可用于无碰撞运动规划的班密度可视化图。研究人员提出了更强大的姿态跟踪方法来处理对人形物体使用直接视觉SLAM的挑战。

11.会熨衣服的机器人

西班牙的研究人员设计了一款能为你分担家务的机器人。通过加入力矩和3D感知,机器人的算法得到了提升,它可以把衣物分割成几个部分,并且计算最合适的熨烫路径。同时,算法还可确定熨烫的力度。

12.13分钟打印一个简易机器人,用完了还能回收

丹麦哥本哈根IT大学发明了一种新的打印方法,不到13分钟,完成从电线到成品机器人的过程。它的工作原理是,把附加了元件的电线弯曲成不同的形状,其设计师称这一过程为“一维印刷”。一旦机器人完成了其工作,就可以简单地将其重新拉成电线,并反馈到系统中,以再循环制造新的机器人。

13.用VR指导机器人

捕捉人类在现实生活中的行为对于类人机器人的动作设计至关重要。德国和日本的研究人员合作发明了一种用VR捕捉人类动作的系统。该系统对用户手的动作进行连续分割,同时对已知动作进行分类,并通过机器学习掌握新的动作。该系统的识别和学习能够保持92%的精准度。

14.请机器人喂你吃饭

美国乔治亚理工大学的研究人员发明了一款机器人,可通过不同使用者的动作做出高效的反应。机器人装有多模态执行监视器,能够检测出异常情况,从而实现机器人辅助喂饭。

15.自动驾驶如何保证安全性

自动驾驶汽车需要自动使用各种路况,大多数厂家都使用混合系统的方法来实现这一目的,同时系统内的各个模式都能保证安全。但这抵消了单个控制器对确定离散模式转化的复杂性。在这项研究中,研究人员提出了一种基于递归神经网络和内核数据摘要的高效框架,以了解具有任意复杂性和任意数量的控制器模式之间的转换。

16.柔性的静电夹爪

这款夹具有8个特殊的手指,其表面附有活性电极,能够用静电抓取目标物体。

17.仿生六足机器人

研究人员从昆虫身上得到灵感,发明了一种六足爬行机器人。这台名为S-Hex II的机器人是S-Hex I的升级版本。与第一代机器人相比,S-Hex II尺寸更小,重量更轻,行走速度更快。

18.软体爬行机器人

爬行机器人有许多潜在的应用,包括维护、监控、搜索、救援等。虽然已有许多可以爬坡的机器人,但大多是刚性材料制成的。而视频中的Flippy机器人是一个小型的可翻转双足机器人,它具有柔软灵活的身体,可以任何角度从一个表面转换到另一个表面。

19.桥梁检测机器人

这款机器人只有158g重,长宽高分别为10.7cm,8.9cm和6.5cm。利用定制的磁轮,机器人能够以任何方式牢固地附着在桥上,并可以平滑过渡。

20.MIT:用VR控制机器人

CSAIL的研究项目将两种非常实用的工具结合到了一起,分别是机器人与虚拟现实技术,而这套系统可以为操作人员提供一系列的“传感器显示”功能,可以让操作者感觉自己就是机器人的大脑,甚至还可以使用手动控制器来直接控制机器人的机械臂。

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