设计/开发

该项目旨在将两足机器人提升到一个新的水平，使它们能够适应在危险的地面上飞行，躲避障碍物，或者决定一个给定的区域是否适合行走。

新的支持允许在ROS 2设计中完全集成基于视觉的3D映射。

MOV。ai和Velodyne为基于ros的AMR解决方案提供了完整的导航包。

波士顿动力公司(Boston Dynamics)的一位高级机器人工程师解释了感知和适应性如何使阿特拉斯能够执行各种各样的高能量行为，比如跑酷。

Scythe Robotics为其商业割草机分享了关于传感器选择、坚固的硬件和软件优化的技巧。

一个计算机模型将手指所需的位置与泵需要施加的相应压力联系起来。利用这个模型，研究小组开发了一个控制器，可以指导气动系统给手指充气。

通过训练阿特拉斯在复杂的跑酷课程中机动，波士顿动力公司开发了受人类行为启发的新动作，将人形机器人推向了新的极限。

密歇根大学的研究人员已经使类人机器人能够以类似的方式使用他们的手，这样机器人就可以更好地穿越崎岖的地形，如灾区或建筑工地。

Unity之所以支持ROS 2，是因为其“显著的进步和对更多硬件驱动程序、网络模块、通信架构和多种机器人算法的支持”。

麻省理工学院开发了一种高速飞行规划算法，它结合了模拟和实验，在某种程度上减少了识别快速和安全飞行路径所需的实验数量。

Sarcos Robotics和T-Mobile宣布合作，将T-Mobile 5G集成到Sarcos Guardian XT机器人中。

通用电气的项目是美国陆军资助的八个项目之一，旨在推进军用地面车辆的自主越野导航能力。

适应性机车模式，或以不同方式移动的能力，是月球和火星极端地形探索不可或缺的一部分。

Droidlet让研究人员能够建造在现实世界或模拟环境中完成任务的机器人，如Minecraft或Habitat。

卡西在俄勒冈州立大学校园里完成了5公里的比赛，仅用了53分钟的电池充电。

协变大脑是一种“通用的人工智能，使机器人能够在现实世界中看到、推理和自主行动。”

在一套程序的引导下，机械手能够在关闭、低、中、高压之间自动切换，在不到90秒的时间内按下控制器上的按钮，成功完成《超级马里奥兄弟》的第一个关卡。

该工具允许用户选择一个或两个3D传感器，以即时分析和比较最小范围、最大范围、水平视野、垂直视野和对角视野。您还可以单击并拖动不同的视点。

由于缺乏足够大的数据集来有效地生成强化模型，OpenAI解散了其机器人研究团队。

工程师们使用了一些不同的技术，利用Spot的编舞软件和API让Spot跳舞。

为了演示该算法，机器人帮助人类穿上了一件夹克，这可能会成为一个强大的工具，扩大对残疾人或行动受限的人的帮助。

基本策略和适配模块是异步运行的，并以不同的频率，这使得RMA可以只用一个小的机载计算机就健壮地运行。