요리 로봇은 일상적인 집안일의 부담을 줄여 가정 경험을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 로봇은 특히 부엌칼과 같은 위험한 도구를 다룰 때 공유된 인간 환경에서 손재주로 안전하게 작업을 수행해야 합니다. 이 연구는 로봇이 자율적으로 안전하게 음식을 자르는 작업을 학습할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 보다 구체적으로, 우리의 목표는 컴플라이언스 제어를 사용하여 다양한 재료 특성에 적응하여 협업 로봇 또는 산업용 로봇 팔이 음식을 자르는 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.
일본 도쿄 인테그랄 AI의 Jad Tarifi, Nima Asgharbeygi, Shuhei Takamatsu, Masataka Goto의 "카페 로봇: 대형 언어 모델을 기반으로 한 통합 AI 스킬셋"
카페 로봇은 주문을 받기 위해 자연어 상호 작용을 하고 그 후 커피와 케이크를 준비합니다. 이러한 항목을 만드는 데 관련된 각 작업은 인테그랄에서 개발한 인공지능 기술인 인테그랄 액체 붓기, 인테그랄 파우더 스쿱, 인테그랄 컷팅을 사용하여 실행됩니다. 인테그랄 태스크 플래너는 커피를 만들기 위한 대화뿐만 아니라 대화를 기반으로 한 각 작업의 조정을 용이하게 합니다.
저희는 전력선 근처에서 장기간 지속적인 작동이 가능한 완전 자율 자가 충전 드론 시스템을 소개합니다. 드론에는 강력한 온보드 인식 및 내비게이션 시스템이 장착되어 있어 전력선을 찾고 착륙을 위해 접근할 수 있습니다. 수동 작동 그립 메커니즘은 착륙 중 전력선 케이블을 파악한 후 제어 회로가 분할 코어 전류 변압기 내부의 자기장을 조절하여 배터리 재충전뿐만 아니라 충분한 유지력을 제공합니다.
서울과학기술대학교 김민철, 신욱철, 김정엽 "무작위 관절 마스킹을 이용한 관절 손상 4족 보행 학습"과 미국 피츠버그 카네기멜론대학교 로봇공학연구소.
사족보행 로봇은 민첩한 운동 능력 덕분에 구조화된 환경에서 복잡한 가혹한 지형에 이르기까지 다양한 환경에서 중요한 역할을 해왔습니다. 그러나 이러한 로봇은 외부 사고나 내부 오작동으로 인해 손상되면 운동 기능을 쉽게 잃을 수 있습니다. 본 논문에서는 사족보행 로봇이 손상된 관절로 걸을 수 있도록 새로운 심층 강화 학습 프레임워크를 제안합니다.
모델 불확실성, 무작위 교란 및 불완전한 상태 추정과 같은 실제 요인으로 인해 이족보행을 성공적으로 달성하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 이 연구에서는 단계 간 역학과 관련된 하이브리드 전방 불변 집합의 추정된 크기인 기관차 견고성에 대한 새로운 메트릭을 제안합니다.
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