1、
人形机器人不是最适合这项工作的机器人时机器狗则更为合适
随着人形机器人逐渐进入工作场所，其先驱波士顿动力公司却持观望态度，尽管形势或有转变。托运方和制造商渴望人形机器人能搬运重物和应对危险任务，但人形机器人是否为此类需求的最佳答案尚不明朗。
波士顿动力公司更偏向于发展机器狗和四足机器人等非人形产品，而非单纯追求人形技术。
其首席战略官Marc Theermann表示，人形机器人并非物流领域的理想选择。
与
此同时，特斯拉等初创公司积极研发人形机器人，而波士顿动力公司则从Atlas技术中衍生出非人形产品，如Spot用于急救和工业检查，Stretch作为仓库助手能持续工作16小时，举重50磅。
此外，公司还推出了Orbit机器人车队管理软件，推动工业4.0发展。
梅赛德斯、宝马和亚马逊等已开始部署专业公司的人形机器人，但波士顿动力公司仍坚持将Atlas作为研发平台，不断寻求技术创新。
2、
TRI 构建大型行为模型以实现快速机器人教学
生成式人工智能在机器人技术中的应用刚刚起步，但丰田研究院（TRI）已宣布了一种革命性的方法，利用扩散策略快速教授机器人新技能。
TRI强调，这是构建大型行为模型（LBM）的重要一步，有望为机器人带来突破性进展。
其首席执行官普拉特表示，此技术的目的是增强而非取代人的能力，高效且能产生卓越行为。
TRI采用新方法，通过老师指导任务并由系统学习，几天内即可完成数十次演示，远胜于传统方法的耗时迭代。
其基于Drake模型的设计提供了强大的工具箱和仿真平台，并已作为开源项目发布。
目前，TRI已通过展示和传感数据教会机器人完成60多项任务，并计划到2024年底达到1000种技能。
丰田研究院相信，多样化的互动将使机器人在日常环境中为人们提供更出色的支持。
3、
低成本、高精度机器人动作捕捉技术
最新一期《无人机》杂志披露了一种新颖、经济、开源的机器人动作捕捉系统——Easy Rocap，专为无人机等无人平台设计。随着机器人技术飞速进步，无人平台如无人机得到了显著推动。姿态估计在机器人应用中至关重要，关乎轨迹规划和执行效果。
实时姿态信息对移动机器人尤为关键，无人机的局部运动控制即依赖于此。尽管基于相机的运动捕捉系统在机器人中表现优异，但现有系统易受遮挡和光噪声影响，且商业系统价格高昂、缺乏开源支持。
Easy Rocap旨在解决这些问题，采用特殊材料标记和多个固定摄像头，实现实时、准确的姿态捕获。
它结合了多目标跟踪、目标过滤算法和目标检测技术，确保精确、连续的轨迹跟踪，即便在复杂环境中。
该系统基于消费级商用相机开发，包含三角测量、多视图对应和两阶段关键点检测模型。
通过精细过滤功能减轻光噪声影响，采用双层探测器提升检测能力，确保稳定跟踪。
研究人员通过多摄像机实验评估了系统性能，涉及无人机和无人地面车辆。
结果表明，Easy Rocap能够实时提供准确姿态信息，为机器人系统提供无缝集成和动态姿态估计支持。
4、
托马斯漫游机器人可以在您停车时为您的电动汽车充电
2007年，以色列电动汽车初创企业Better Place曾尝试通过机械臂实现充电自动化，但因成本高昂而放弃。
十六年后的今天，BaTTeRi这家以色列初创企业再次挑战充电自动化。他们在停车场部署自动驾驶充电机器人托马斯（Thomas），可自主寻找并接近汽车完成充电任务。用户只需通过应用程序告知停留时间和所需电量。托马斯每天可为多辆汽车充电，其内置电池支持传统和可再生能源充电。它利用AI技术导航和识别车牌，实现高效服务。
5、
首款韩国设计的双臂机器人推出
韩国Rainbow Robotics最新发布了RB-Y1机器人，它是该国首款双手移动机械手，能适应多种工作环境。该机器人融合了协作与自主移动技术，拥有高可靠性和性能。
在人工智能热潮中，Rainbow Robotics打造的这款机械手正迎合时代需求，有望突破工业机器人的局限，实现广泛应用。
RB-Y1配备教学系统，方便用户训练，并具备防自碰撞功能确保安全。
此前，Rainbow Robotics已与舍弗勒集团和KETI达成合作，共同推进RB-Y1等移动机械手的研发。
合作方均表示看好韩国在机器人领域的领先地位，期待共同推动技术进步和智能生产流程的发展。
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