Welcome back. You're watching Insight and a really painfully slow soccer game, but bear with a clumsy footwork. As robotics tech in China continues to grow at a blistering pace.Now, these humanoid robots are still far from taking on Lionel Messi. This game, played in Beijing over the weekend, was seen as a breakthrough for robotkind and artificial intelligence. And that's because their movements weren't remote controlled by anyone on the sidelines but by built in algorithms.And for the record, the winning t ...

近期北京邮电大学方斌教授团队联合清华大学、 意大利比萨圣安娜大学、英国伦敦国王学院和德国汉堡大学 发布了基于掌状视触觉传感器的柔性接触仿真与操作学习，为基于视触觉传感器的柔性操作提供了新的思路。 相关工作发表在机器人、自动化领域 JCR Q1 期刊 IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 。 研究背景： 可变形物体操控是机器人领域一个经典且极具挑战性的任务。相较于刚性物体，可变性物体具复杂的变形特性 （包括弹性变形、塑性变形和弹塑性变形），大量的自由度 (DOF) 需要复杂的建模方法，这使该问题更加复 杂。同时，可变形物体广泛存在于医院、工业和家庭环境中。因此，可变形物体操控在机器人技术发展中发挥 着至关重要的作用。 为此，本文开发了一款可变形物体与基于视觉的触觉传感器之间的软接触模拟器，该模拟器能够模拟视触觉传 感器与弹性、塑性以及弹塑性物体之间的接触变形。在此模拟器的基础上，本文提出了基于视触觉传感器的可 变形物体操控基准，包括可迁移的观测值、任务和专家演示系统。最后，本文搭建了相应的实验平台，完成了 相关任务的 Sim-to-rea ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 不少双非的同学都很迷茫。。。 实验室参与的工作有些落伍，现在无论是自动驾驶还是具身智能公司都需要实力比较强、背景比较好的同学。 同时呢，现在也有很多机器人的公司处于快速发展的阶段，很多初创公司都融了比较可观的钱，未来几年问题不 大，而且培养是全方面的。 工作肯定是会苦一些，但技术栈这块确实实打实的可以学习到很多，也建议你看看，像深圳、杭州我们最近也都 线下拜访了很多机器人公司，具身智能毋庸置疑是最前沿的方向了，但确实传统的机器人仍然是产品的主线。 加油~ 最后欢迎大家加入 知识星球 ，硬核资料在星球置顶： 加入后可以获取自动驾驶视频课程、硬件及代码学习资 料。业内最全的全栈学习路线图，独家业内招聘信息分享~ 我们目标是未来3年内打造一个万人聚集的智能驾驶& 具身智能 社区，这里也非常欢迎优秀的同学加入我们（目 前已经有华为天才少年、自驾领域研究前沿的多为大佬加入）。我们和多家业内公司搭建了学术 + 产品+ 招聘完 整的桥梁和链路，同时内部在教研板块也基本形成了闭环（课程 + 硬件+问答）。社区里面既能看到最新 ...

RT Saritha Rai (@SarithaRai)Fist-pumping humanoid robots tottered along in a robot soccer game, sometimes colliding or falling on each other.The weekend game at a Beijing industrial zone was a breakthrough for humanoid robots & the AI powering them@business @technologyhttps://t.co/GANvN47Xcy#AI https://t.co/XT2CMKyua3 ...

在近20年AI发展的路线上，我们正站在⼀个前所未有的转折点。从早期的符号推理到深度学习的突破，再到 如今⼤语⾔模型的惊艳表现， AI 技术的每⼀次⻜跃都在重新定义着⼈类与机器的关系。⽽如今，具身智能正 在全面崛起。 想象⼀下这样的场景：⼀个机器⼈不仅能够理解你的语⾔指令，还能在复杂的现实环境中灵活移动，精确操作 各种物体，甚⾄在⾯对突发情况时做出智能决策。这不再是科幻电影中的幻想，⽽是正在快速成为现实的技术 ⾰命。从Tesla的Optimus⼈形机器⼈到Boston Dynamics的Atlas，从OpenAI的机械⼿到Google的RT-X项⽬，全 球顶尖的科技公司都在竞相布局这⼀颠覆性领域。具身智能的核⼼理念在于让AI系统不仅拥有"⼤脑"，更要拥 有能够感知和改变物理世界的"身体"。这种AI不再局限于虚拟的数字空间，⽽是能够真正理解物理定律、掌握 运动技能、适应复杂环境。它们可以在⼯⼚中进⾏精密装配，在医院⾥协助⼿术操作，在家庭中提供贴⼼服 务，在危险环境中执⾏救援任务。这种技术的潜在影响⼒是⾰命性的：它将彻底改变制造业、服务业、医疗健 康、太空探索等⼏乎所有⾏业。 从顶级会议ICRA 、IROS到Neu ...

机器人行业目前的发展现状如何？未来有哪些看点？ 机器人行业目前正处于从实验室迭代过渡到垂直场景商业化阶段。自 2024 年 下半年以来，机器人进入了快速的成本和技术迭代周期。一方面，供应链定点 和量产扩展使得成本加速迭代，核心部件如丝杠、电机、减速器等出现明显降 本，尤其是丝杠。另一方面，国内机器人的迭代周期仅约两个月，目前特斯拉 等公司已经迭代到 Optimus GEM Three，使得产品越来越接近大规模量产的 成熟状态。 下半年整个行业开始进入垂直场景商业化阶段，例如巡检、康养、 交互、物流、工厂等多个垂直场景都开始部署人形机器人。从产品和技术角度 来看，人形机器人的商业化主要卡在大小脑以及上肢协作领域。上肢协作能力 是工作效率的根本，因此未来人形机器人迭代最快的应该是上肢能力，这也是 目前最关键的领域。上肢协作需要采集大规模、高质量的数据，如 Figure Helix 智源 JOY 以及工业通用的 Grasp VLA 等均针对上肢协作的大模型。 下半年重点关注灵巧手、丝杠、Pick and Place、减速器、关键总成、 电子皮肤、六维力传感器七大赛道，关注特斯拉、华为等公司的供应链 机会。 Q&A ...

Core Points - The 6th China Robotics Academic Annual Conference (CCRS2025) will be held from August 1 to 3, 2025, in Changsha, Hunan Province, with the theme "Human-Machine Integration, Intelligent Future" [14][15] - The conference aims to gather over 200 experts and academicians in the field of robotics and artificial intelligence to discuss trends and exchange technological achievements, expecting more than 3,000 attendees [14][15] Conference Overview - CCRS2025 is one of the largest and most influential academic events in China's robotics field, focusing on cutting-edge technologies, industry development, and innovative achievements [13][14] - The conference is co-hosted by multiple professional committees and societies related to robotics and automation in China [14] Agenda Highlights - The conference will feature various forums, including the Main Forum, Youth Scholar Forums, and specialized forums on industrial robots, service robots, special robots, and more [8][9][11] - Specific sessions will include keynote speeches, poster exhibitions, and discussions on embodied intelligence and large models [8][9] Registration Information - Registration fees are set at 2,300 RMB for non-students and 1,300 RMB for students if registered by June 30, 2025 [41] - Payment methods include WeChat Pay and bank transfer, with specific instructions provided for registration [41][42] Organizing Committee - The conference is chaired by prominent professors from leading universities and research institutes, ensuring high academic standards and collaboration opportunities [15][18][20][22]

以下文章来源于具身智能研究室 ，作者Yuanxq 具身智能研究室 . 分享一些深度强化学习、多/单智能体、具身智能的相关知识。有缘更新，随缘关注。希望大家互相学 习补充。 作者丨 Yuanxq 编辑丨具身智能研究室 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有 你想要的。 在复杂动态环境中实现四足机器人的安全高效移动，一直是机器人领域的核心挑战。传统方法 依赖深度相机或中间地图表示，难以应对三维空间中的非平面障碍、空中杂波及动态物体。香 港科技大学团队提出 Omni-Perception 框架，通过直接处理原始 LiDAR 点云数据， 实现了端到端的四足机器人全向避障能力。通过高保真 LiDAR 仿真工具和新型 PD-RiskNet 网络架构，推动了机器人在复杂三维环境中的自主导航技术。 1 、从 LiDAR 点云到全向避障的端到端设计框架 1.Omni-Perception 的核心架构解析 感知-控制一体化设计 优势： 时空信息直接利用 ：避免了点 云到网格 ...

Startup That Makes Robots For Cataract Surgery Raises $125 Million In Second-Largest Fundraise For A Surgical Robotics Firm https://t.co/PlCpFbwxhb https://t.co/PlCpFbwxhb ...

目前 已有的基于 Koopman算子的方法难以补偿不确定性和干扰，导致训练与现实之间的差距，从而造成性 能不佳。由于连续机器人天生的易受干扰性，这一差距很容易在实际场景中削弱其任务空间性能。 连续机器人控制中的鲁棒性与泛化能力 同时， 机器人可能需要在训练过程中未覆盖的区域进行操作，而且连续机器人的结构多样性进一步增加了控 制的复杂性。此外，现有基于 Koopman算子的控制方法的收敛性和鲁棒性尚未从理论或实验角度得到验证。 因此， 开发一种具有显著增强的鲁棒性、高计算效率、强泛化能力和严谨理论分析的数据驱动控制算法，对 于连续机器人而言至关重要 。 连续体机器人在近几十年受到了越来越多的关注。它们的柔顺性和灵活性使其在医疗、工业、农业和航空航天 等诸多领域具有重要应用价值。充分发挥其能力需要设计有效、高效且可靠的控制系统，而由于其结构复杂 性，这一任务仍然具有很大的挑战。 传统的连续体机器人控制方法通常依赖于对机器人物理模型的精确建模。然而，由于其柔性结构和不规则形 态，连续体机器人的建模极其困难，且容易受到环境影响，导致模型难以准确反映机器人的实际动态行为。因 此，研究人员转向了数据驱动的控制方法，尤其是 ...