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一种使蛇形机器人能够同时进行运动和操纵的方法

图片来源：Salagame 等人。 蛇形机器人比传统的轮式或腿式机器人具有多种优势。例如，蛇形机器人可以调整身体形状，进入狭窄空间，并在人类和其他机器人无法进入的环境中自由移动。 然而，与许多轮式和腿式机器人相比，大多数蛇形机器人无法拾取和操纵物体。这极大地限制了它们在现实世界中的应用，因为它们无法完成需要与周围环境进行更高级交互的任务。 东北大学硅突触实验室的一个研究小组在 Alireza Ramezani 教授的指导下，最近推出了一种新方法，可以让蛇形机器人同时移动和操纵物体。这种方法在一篇论文中介绍 已出版 在 论文集，最初是在 COBRA 上实现的，COBRA 是一个机器人平台，由东北大学的一组学生在 BIG Idea 竞赛中开发。 西北大学博士生 Adarsh Salagame 告诉 Tech Xplore：“我们开发蛇形机器人 COBRA 已经近三年了。这个项目最初是为了探索替代运动能力。 “与标准的轮式或腿式机器人不同，蛇形机器人通常具有多种运动能力，因为它们可以变形为不同的形状，并且可以控制身体的哪些部位与地面接触。与轮式或腿式机器人相比，这需要更精确地调节接触力，因为轮式或腿式机器人只有特定的身体部位接触地面。” 通过成功让 COBRA 机器人变形成不同的形状，Salagame 和他的同事能够拓展它的运动技能，展示出五种不同的运动方式。随后，他们还开始探索增强机器人物体操控技能的可能性。 “为了使 COBRA 机器人更加实用和灵活，将其应用范围扩大到传统机器人无法触及的领域，我们提出了物体移动操控的概念，即将移动和操控结合在一起，”Salagame 说道。“这就是我们通过 COBRA 实现的。” COBRA 机器人的头部集成了一个夹持装置，用于在特定的运动模式（即翻滚）中协助机器人。当机器人翻滚时，其头部和尾部会锁在一起形成一个轮状结构，从而使其能够以高速被动地从斜坡上滚下来。 “我们重新设计了机器人的夹爪，使其可以抓住箱子，然后将其捡起并移动到其他位置，”萨拉盖姆说。“这让我们既能灵巧地操作箱子，又能在狭窄的空间、斜坡或标准机器人无法操作的区域中移动。” 为了实现他们提出的机器人操控方法，Salagame 和他的同事开发了一种基于优化的规划器，该规划器考虑地面反作用力来规划机器人的运动和物体操控策略。在他们最近的论文中，研究人员测试了这种规划器并证明了其可行性。 “我们首先通过研究真实机器人的开环行为来测试这种方法，”萨拉盖姆说。“下一步将是在模拟中实现这个闭环，然后最终在真实机器人上实现。但这项研究向我们表明，我们的方法是可行的。我们正在解决的任务并不简单，因为当你与地面有如此多的接触时，你的关节就会产生大量的滑动和柔顺性，从而导致许多错误。” 该研究团队最近的研究证明了在蛇形机器人中同时解决运动和操纵问题的可行性。到目前为止，研究人员已经使用他们的方法研究了 COBRA 机器人与地面和箱子的相互作用。未来，Salagame 和他的合作者计划在更多用途的操纵任务上进一步测试他们的方法。 “我们在 COBRA 上添加了一个传感器套件，包括摄像头和 IMU，我们希望利用机器人的侧向运动来解决更多自主运动任务，”Salagame 补充道。“这是一个令人兴奋的新方面，在机器人中很少见。利用这种变形能力来改变机器人的惯性特性并改变翻滚的方向。 “我们还将使用摄像头来解决闭环物体操作问题，让机器人识别盒子、捡起它并将其移动到不同位置，从而有可能解决涉及高级规划的有趣任务。” 更多信息： Adarsh Salagame […]

系统从视频记录中提取口语，并将其转换为可搜索的文本

图片来源：Unsplash/CC0 公共领域 韩国的一个团队开发出了一种搜索视频内容的新方法。 系统，描述于 国际计算机视觉与机器人杂志，从视频记录中提取口语，将其转换为文本，然后使该文本可搜索。重要的是，该系统不依赖嵌入的关键字或精选标签或与视频内容相关联的主题标签。 这种方法显然依赖于与用户可能希望搜索的视频场景相关的项目的对话或口头评论。当然，如果视频已经内置了字幕，那么这是多余的。尽管如此，对于希望搜索数据库、流媒体服务和互联网其他地方的数百万小时视频的用户来说，它将是一种福音，并可用于帮助对视频进行分类。 首尔汉城大学计算机工程学院的 Kitae Hwang、In Hwan Jung 和 Jae Moon Lee 开发了一款适用于相应智能手机的 Android 应用。但值得注意的是，至少还有一款同名应用，因此如果这款应用在 Google Play 安卓应用商店中上架，可能需要改名。 这款新应用的工作原理是，使用 FFmpeg 代码从视频中提取音频，并以 10 秒为增量将其转换为文本。该团队解释说，这为视频创建了一个可搜索的时间线。然后，先进的语音识别技术会生成这些音频片段的转录，这些转录会在视频时间线上编入索引。 对于 20 分钟的视频，该过程只需两到三分钟即可完成，并在视频播放时在后台运行。该团队指出，用户可以搜索特定术语并查找视频中的所有提及内容。 该应用将应用于教育、新闻分析和其他需要快速访问特定信息的信息密集型视频。例如，查看讲座录音的学生或搜索采访中特定陈述的记者可以使用此应用。在许多其他场景中，以这种方式搜索视频会很有用。 更多信息： Kitae Hwang 等，可搜索视频播放器的实现， 国际计算机视觉与机器人杂志 (2024)。 DOI：10.1504/IJCVR.2024.138324 引用：系统从视频记录中提取口语，将其转换为可搜索的文本（2024 年 5 月 23 日）于 2024 年 5 月 25 日检索自 本文件受版权保护。除出于私人学习或研究目的的合理使用外，未经书面许可不得复制任何部分。内容仅供参考。 1716643410 #系统从视频记录中提取口语并将其转换为可搜索的文本 2024-05-23 15:36:30

机器人的触觉可能和人类一样快

手抓分类任务中使用的 22 个物体的光学图像。来源： 科学 （2024）。DOI：10.1126/science.adf3708 “我们还在研究如何开发该系统，使其也能感受到疼痛和热量。它还应该能够感觉到手触摸的是什么材料，例如，是木头还是金属，”领导这项研究的助理教授陈立波说。 研究人员表示，借助触觉反馈，人类与机器人或假手之间的互动可以变得更安全、更自然。假手还可以像人手一样灵活地抓握物体。 “皮肤含有数百万个受体。目前的电子皮肤技术无法提供足够的受体，但这项技术使之成为可能，因此我们希望为整个机器人生产人造皮肤，”陈说。 该技术还可应用于医疗领域，例如监测帕金森病和阿尔茨海默病引起的运动功能障碍，或帮助患者恢复中风后失去的功能。 “这项技术可以进一步发展，以判断患者是否即将跌倒。然后可以利用这些信息从外部刺激肌肉以防止跌倒，或者促使辅助设备接管并防止跌倒，”张说。 更多信息： Libo Chen 等人，神经模拟触觉系统中基于脉冲时间的编码可实现动态物体分类， 科学 (2024)。 DOI: 10.1126/science.adf3708 由乌普萨拉大学提供 引用：人工触觉系统研究：机器人的触觉可能与人类一样快（2024 年 5 月 15 日）于 2024 年 5 月 25 日检索自 本文件受版权保护。除出于私人学习或研究目的的合理使用外，未经书面许可不得复制任何部分。内容仅供参考。 1716634771 #机器人的触觉可能和人类一样快 2024-05-15 14:01:03

研究人员确定了优化功能梯度材料性能的最佳算法

图片来源：CC0 公共领域 来自日本的一项研究 发布 在里面 国际计算机辅助工程与技术杂志 揭示了一种优化功能梯度材料 (FGM) 成分的方法。FGM 是一种先进的复合材料，其成分和性能在整个体积内逐渐变化，旨在优化特定负载条件下的性能。 这项工作可用于减轻均匀冷却的多层 FGM 板中的残余热应力，使其能够更好地应对航空航天应用和发电行业中发现的显著热循环。 山阳小野田市立大学机械工程系的 Ryoichi Chiba 使用开源框架 Optuna 中的黑盒优化 (BBO) 技术进行调查。Optuna 以用户友好型界面而闻名，非常适合复杂的优化任务。 Chiba 使用了三种 Optuna 算法：树结构 Parzen 估计器 (TPE)、协方差矩阵自适应进化策略 (CMA-ES) 和非支配排序遗传算法 II (NSGA-II)。这些算法各自提供了独特的优化方法，其中 TPE 侧重于快速收敛，而 CMA-ES 和 NSGA-II 侧重于进化策略。 FGM 的优化一直是一项艰巨的任务，因为在其设计和生产过程中存在很多变量，其中任何一个变量都可能对其性能产生显著的积极或消极影响。 Chiba 解释说，CMA-ES 算法效果最好。虽然 TPE 可以快速收敛到解决方案，但其优化质量不如 CMA-ES 和 NSGA-II 等更彻底的进化方法。这项研究表明，在尝试解释设计变量之间的相互作用时可能会出现问题，而这些问题有时会适得其反，导致优化过程更加复杂，而不是得到增强。 更多信息： Ryoichi Chiba，比较功能梯度材料设计的开源优化算法：热弹性案例研究， 国际计算机辅助工程与技术杂志 (2024)。 […]

一种用于表格数据分类的预测电路生成方法

谷歌推出工具帮助将人工智能产品投入生产

谷歌云 推出了一款新产品，据称可以帮助客户的人工智能原型蓬勃发展。 生成式 AI 操作 根据周四（5 月 23 日）通过电子邮件发送给 PYMNTS 的新闻稿，谷歌云客户越来越多地将生成式人工智能工作负载从概念验证转移到生产中。 新闻稿称：“将这些工作负载投入生产需要深入了解生成式人工智能系统设计、大型语言模型架构、快速工程、评估等。” 生成式人工智能运营——可以由谷歌云咨询或谷歌合作伙伴生态系统提供——可以帮助“组织将其生成人工智能原型成熟为生产级解决方案，并在安全、模型调整和反馈以及优化等重要领域提供支持。”根据发布。 新闻稿称，Generative AI Ops 提供的服务包括快速工程、设计和优化，并补充说，优化良好的提示是确保模型能够提供高质量输出和培养用户信任的关键。 新闻稿称：“通过利用快速工程的最佳实践以及 ReAct、检索增强生成 (RAG) 和思路链等技术，Google Cloud Consulting 可以帮助客户构建解决方案，以提高其 GenAI 应用程序的性能和模型的输出。” 谷歌宣布这一消息之际，该公司正推出一系列新的人工智能产品。例如，谷歌周二 (5 月 21 日) 表示，正在测试在其人工智能生成的搜索结果中放置搜索和购物广告。 此前，该公司刚刚推出了“AI Overviews”，它可以针对搜索查询提供人工智能生成的摘要。 “很快，我们将开始在 AI Overviews 中为美国用户测试搜索和购物广告。” 维迪亚·斯里尼瓦桑谷歌广告副总裁兼总经理在博客文章中写道。 “当他们与查询和人工智能概述中的信息相关时，他们将有机会出现在人工智能概述中明确标记为‘赞助’的部分。” 本周，谷歌还为零售商推出了一系列人工智能产品，例如帮助他们生成产品图像和视频的工具。 “在购物者面临众多选择的时候，我们正在推出新的方式，通过丰富而引人注目的内容加深购物者和商家之间的联系。” 马特马德里加尔谷歌商家购物副总裁兼总经理在宣布新功能的博客文章中写道。 对于所有 PYMNTS AI 报道，请订阅每日 人工智能简讯。 1716469884 #谷歌推出工具帮助将人工智能产品投入生产 2024-05-23 13:00:35

新的复眼设计可以提供廉价的方式来赋予机器人昆虫般的视觉

PHCE 相机和集成组件的示意图和图像。来源：范志勇 香港科技大学的工程师和机器人专家团队开发了一种电子复眼设计，使机器人能够高效且廉价地集群。 在他们的 纸 发表在期刊上 科学机器人研究小组描述了该设计的灵感以及它在飞行机器人上测试时的效果。 大多数机器人眼睛都基于标准相机概念——使用允许高分辨率处理的镜头捕获图像。 但这种方法成本高昂。 因此，机器人专家试图制造具有复眼的机器人，类似于许多昆虫的复眼。 顾名思义，复眼由多个小透镜覆盖一个半球——在昆虫中，图像在大脑中拼接在一起，使昆虫能够看见东西。事实证明，对电子眼进行同样的操作是一项艰巨的任务，因为将平面透镜固定在曲面上存在困难。香港团队采用完全不同的方法克服了这个问题。 机器人视觉仿生 PHCE 概述。图片来源：范志勇 为了创造复眼，研究小组从一个塑料半球开始，在其表面钻了多个针孔，以允许光线进入。 然后，他们用钙钛矿纳米线堵塞每个孔，将光引导到单独的光传感器上。 然后，所有光传感器都连接到中央处理器，中央处理器就像昆虫的眼睛一样，将图像拼接在一起以形成统一的图像。 研究人员声称，该设计允许在某些类型的机器人中使用廉价的电子眼。 他们指出，他们的设计具有 140 度的视野； 当与另一只同类型的眼睛配对时，视野会增加到 220 度。 无人机 PHCE 视觉系统的运动跟踪。图片来源：Zhiyong Fan 为了测试他们的设计，该团队在一架飞行无人机上安装了一对复眼，用于跟踪四足步行机器人的运动。 他们表示，他们的设计可能最适合成群飞行的机器人，或者可能用于自动驾驶汽车。 更多信息： Yu Zhou 等，一种用于机器人视觉的半球形纳米线阵列超宽视场针孔复眼， 科学机器人 (2024)。 DOI：10.1126/scirobotics.adi8666 © 2024 科学 X 网络 引文：新型复眼设计或能以低成本方式让机器人拥有类似昆虫的视觉 (2024 年 5 月 16 日) 于 2024 年 5 月 23 […]

我们通过探索木星获得的七个最惊人的发现

在我们太阳系的行星中，木星是最古老和最大的，它经常出现在夜空中，仅次于金星，是第二亮的行星。自从科学家开始建造简单的望远镜以来，他们一直在追踪这颗条纹状的气态巨星。1610 年，伽利略·伽利莱通过望远镜观察木星，发现了四颗大卫星。这一发现促使他提出了当时被认为是异端的观点：地球可能像这四颗伽利略卫星一样，围绕着某个更大的天体，而不是被宇宙中心的奴才所包围。 木星的重量极重，这是它最显著的特征。由于其强大的引力，木星在太阳系中扮演着“老大哥”的角色——它参与了许多历史事件。四十亿年前，这颗庞然大物与土星合谋，联合它们的引力，将彗星和小行星抛向太阳系各处。这样的事件甚至可能带来了一个被称为后期重轰炸期的灾难性时期——当时行星散布在太阳系内部，并可能形成了许多如今遍布月球表面的陨石坑。 在过去的 50 年里，太空飞行任务和更强大的望远镜的发展使科学家能够透过木星云层，以前所未有的清晰度剖析这颗行星。科学家发现木星的环境极其恶劣。持久的风暴围绕着这颗行星喷射，将行星表面染成多色带。致命的辐射水平威胁着任何闯入者。和它们的母星一样，伽利略卫星也远非平静的世界。 木星有着华丽的旋涡外层和极端的性质，长期以来一直吸引着公众的想象力，并继续激发科学研究。最近的发现只会增加木星的神秘感，吸引研究人员探索这个遥远的领域。以下是过去五十年来科学家对木星及其卫星的一些最令人着迷的发现。 木星有一个奇怪的核心 为什么与奈伊合作（第 3 集）：比尔·奈伊问道：“木星有核心吗？” 作为一颗气态巨行星，木星并不是陆地——一直到其模糊的核心。 它的中心是重元素固体和气体的稀释混合物，被重力挤压得无法识别。 想象一下，咬了一天的波巴，它的外部仍然柔软，但中间有些变硬——木星具有类似的稠度，蓬松的外层在一个连续体中转变为致密的核心。 木星奇怪的内部是由朱诺号任务于 2017 年通过 重力场测量是一种绘制航天器掠过地球时引力拖曳的微妙变化的技术。 重力数据看起来与具有清晰固液边界的行星完全不同，促使科学家提出木星有一个模糊的核心。 “我们仍然不完全了解到底发生了什么，”美国宇航局行星科学家、朱诺号联合调查负责人之一海蒂·贝克尔说。 了解木星的核心可以为木星的形成提供线索。大多数原行星首先开始吸积固体，直到它们的质量足够大，可以转而吸收气体。为了解释木星的数据，科学家推测木星在成长过程中可能从未停止吸积固体。因此，这颗行星从中心到表面可能是固体和气体的不均匀混合物。另一种推测是，一个巨大的撞击物（其大小和重量与木星相差无几）落入木星并搅动了行星的内部，模糊了核心-地幔边界。 强大的磁层产生能量流 探索木星的磁场 地球的磁场源自地核中旋转的铁水，产生了发电机。 在木星上，一种被称为金属氢的奇怪物质为磁场提供动力。 “磁场的存在有利有弊，”密歇根大学行星科学家、朱诺号联合研究员李成说。 然而，当木星的强臂磁层所引导的电子总是撞击大气中的其他原子并释放出光爆发时，它会产生壮观的极光。 鉴于磁场足够大，足以包围卫星，它还会将木卫一的喷射物运送到其他地方。 科学家们在距离木卫一数十万英里的另一颗木星卫星木卫二上一直检测到污染物。 木星运行热 哈勃太空望远镜拍摄到了木星北极上方的电蓝色极光。 美国国家航空航天局/欧洲航天局和约翰·克拉克（密歇根大学） 木星自其原始时期开始冷却的过程并未结束。数十亿年后，这颗行星仍然散发着热量。科学家认为，这种热量有助于驱动木星大气层中强烈的风暴。 航行者号任务测量了木星掠过这颗气态巨行星时释放出的热量。 1979科学家们当时意识到，木星散发的热量比模型预测的要多：该行星的一些部分燃烧温度接近 800 华氏度 超出研究人员的预期。 四十年后，凯克天文台的科学家们解决了秘密高温的谜团。 绘制了木星的温度图。这颗行星在赤道附近温度最低，在磁极附近温度最高，极光在这里最为强烈。这表明极光是额外的热源。木卫一的等离子体与木星大气层相撞，形成壮观的极光，并与木星快速移动的风摩擦，产生足够的摩擦力，从而提高全球温度。 木星拥有不拘一格的卫星 从左到右，木卫三、木卫四、木卫一和木卫二是木星的四颗最大卫星。它们是伽利略于 1610 年通过望远镜首次观测到的。 美国国家航空航天局/喷气推进实验室/德国航空航天中心 木星的作用不仅仅是帮助在其卫星之间调整化学物质。 该行星还可以通过其引力场从远处加热其卫星。 这种长距离加热在其四颗伽利略卫星中表现得很明显。木星的引力将这些卫星重塑为如今诱人的世界。加州大学伯克利分校的行星科学家迈克尔·H·黄 (Michael H. Wong) 也参与了朱诺号任务，他说：“它们不仅仅是这些在太空中逐渐受到轰击的静态岩石。” 伽利略卫星通过一种称为潮汐加热的机制保持地质活跃。当卫星沿着椭圆轨道在木星附近和远离时，卫星和木星之间的引力拉锯战会产生足以将卫星烤熟的摩擦力。“这几乎就像它们被四分五裂一样，”贝克尔说。 因此，伽利略卫星看起来与地球自己的卫星等死寂世界完全不同。在这四颗卫星中，木卫一距离地球最近，因此它受到木星引力的全面影响。与母星相比，木卫一只是一个小点，是整个太阳系中火山活动最活跃的地方。它的冰冻兄弟木卫二看起来可能与木卫一完全不同，但它在冰冻的外壳下隐藏着一片巨大的液态水海洋。木卫二是探索行星宜居性的首要目标，这要归功于木星的潮汐加热过程，使木卫二保持足够温暖，可能适合生命生存。 木星的云层和大气层与地球完全不同 […]

Meta 推出 Chameleon，一种早期融合多模态模型

新型机械手掌使用复杂的触觉传感器来模仿人类的触摸

麻省理工学院 CSAIL 学生 Sandra Q. Liu 在实验室工作区展示了她创新的 GelPalm 机器人设计。 图片来源：Michael Grimmett / MIT CSAIL “我要让你在我的手掌中吃饭”是机器人不太可能说的话。为什么？因为它们大多数都没有手掌。 如果你一直跟上这个千变万化的领域，那么像人类一样抓握和抓握就是一项持续的艰巨努力。 现在，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）开发的一种新的机器人手设计重新思考了经常被忽视的手掌。 这 新设计，在发表于 arXiv 预印本服务器，采用先进的传感器实现高灵敏的触摸，帮助“肢体”以更细致、更精细的精度处理物体。 GelPalm 的手掌中嵌入了凝胶基柔性传感器，其设计灵感源自人类双手柔软、可变形的特性。该传感器采用一种特殊的彩色照明技术，使用红色、绿色和蓝色 LED 照亮物体，并使用摄像头捕捉反射。这种混合技术可生成详细的 3D 表面模型，以实现精确的机器人交互。 如果没有辅助手指，手掌会是什么样子呢？ 该团队还开发了一些机器人指骨，称为 ROMEO（“机器人模块化内骨骼光学”，采用柔性材料和与手掌类似的传感技术。手指具有所谓的“被动顺应性”，即机器人可以自然地适应力，无需电机或额外的控制，这反过来又有助于实现更大的目标：增加与物体接触的表面积，以便通过 3D 打印将它们完全封装成单一的整体结构，这是一种经济高效的生产方式。 。 除了提高灵活性之外，GelPalm 还提供了与物体更安全的交互，这对于人机协作、假肢或具有类似人类传感功能的生物医学用途机器人手等潜在应用特别方便。 许多以前的机器人设计通常侧重于增强手指的灵活性。 刘的方法将重点转移到创建一个更加人性化、多功能的末端执行器，它可以更自然地与物体交互并执行更广泛的任务。 “我们从人手中汲取灵感，人手的骨骼坚硬，周围环绕着柔软、柔顺的组织，”麻省理工学院应届毕业生 Sandra Q. Liu 博士说道，她是 GelPalm 的首席设计师，作为 CSAIL 附属机构和博士生开发了该系统。 .D. 机械工程专业的学生。 “通过将刚性结构与可变形、柔顺的材料相结合，我们可以更好地实现与我们灵巧的双手相同的自适应能力。一个主要的优势是我们不需要额外的马达或机制来驱动手掌的变形——固有的柔顺性使其能够自动适应物体，就像我们人类的手掌一样灵巧。” 图片来源：麻省理工学院 CSAIL 研究人员对手掌设计进行了测试。 Liu 比较了集成到 ROMEO […]