Исследователи из Городского университета Гонконга разработали крошечных мягких роботов с ногами, как у гусениц, позволяющими доставлять тяжелые грузы и адаптироваться к неблагоприятным условиям среды.
В стремлении сделать роботов более адаптивными, ученые из Йельского университета разработали «роботизированную кожу», которая может быть использована с некоторыми объектами, включая мягкие игрушки или кусочки пенопласта, чтобы превратить их в роботов, запрограммированных для решения различных задач.
Представляя себе роботов, выполняющих операции с объектами, на ум приходят бесконечные сборочные линии с механическими манипуляторами. Они захватывают объект, поворачивают его и кладут на место, повторяя это действие снова и снова. Но что, если робот посмотрит на объект, и самостоятельно решит, как наилучшим образом ухватить его и какие действия с ним производить?
Летучие мыши используют эхо-локацию для поиска жертвы в темноте, излучая ультразвуковые волны и анализируя их отражение. Ученые из Тель-Авивского университета использовали это решение при создании нового робота, способного автономно перемещаться в незнакомой обстановке с помощью сонара.
Большинство роботов телеприсутствия, которых уже можно купить, привлекательны своими мобильными возможностями, например, способностью удаленно следовать за хозяином. Роботы способны решать много задач, но не все так здорово, если вы хотите помогать людям через совместную работу, которая требует физического взаимодействия.
Мы уже слышали о гибких электронных оболочках, которые могли бы наделить осязанием роботов или протезы конечностей для человека. Однако недавно ученые из Университета штата Техас в Арлингтоне заявили о разработке искусственной кожи, которая даже более чувствительная, чем наша собственная.
Представьте себе классического робота: наверняка он будет большим, жестким и металлическим. Но если в будущем машинам предстоит работать рядом с людьми, они должны стать более мягкими. Ученые из Гарвардского университета разработали новый способ создания небольших мягких роботов и продемонстрировали его на практике.
Ученые из МФТИ разработали модель прогнозирования траектории движения руки на основе сигналов, снимаемых с поверхности коры головного мозга. При прогнозировании используются линейные модели.
Студенты, изучающие программирование автономных роботов, часто тратят больше времени исправление ошибок в коде, чем на изучение самой программы. Неправильно запрограммированный робот может упасть или врезаться в стену, что требует времени на ремонтные работы.
Для улучшения работы сайта и его взаимодействия с пользователями мы используем файлы cookie. Для оценки эффективности сайта мы используем Яндекс.Метрику. Нажмите «Принять», если соглашаетесь с условиями обработки cookie и ваших персональных данных. Вы всегда можете отключить файлы cookie в настройках вашего браузера. Подробности в Политике обработки персональных данных