新型行走机器人的设计可能彻底改变我们在太空中建造东西的方式

新型行走机器人的设计可能彻底改变我们在太空中建造东西的方式大规模结构的维护和保养在太空中尤为重要，因为那里的环境很恶劣，地球上生产的设备到了太空中寿命也很有限。机器人技术、自主系统和舱外活动都已被证明有助于服务和维护任务，并协助空间界对各种空间任务进行创新研究。机器人和自主系统的进步提供了广泛的空间服务。这包括但不限于制造、装配、维护、天文学、地球观测和碎片清除。由于涉及危险操作，仅仅依靠人类建设者是不够的，而且目前的技术已经过时。"我们需要引入可持续的未来主义技术来支持当前和不断增长的轨道生态系统，"通讯作者、林肯大学博士生马努-奈尔解释说。"随着空间任务规模的增长，需要在轨道上建立更广泛的基础设施。太空中的装配任务将在满足日益增长的需求方面承担关键责任之一"。奈尔和他的同事在他们的论文中提出了一个新的、灵巧的行走机器人系统，可用于在轨组装任务。作为一个使用案例，研究人员测试了该机器人用于组装25米大口径太空望远镜（LAST）。在轨道上组装望远镜自从哈勃太空望远镜及其继任者詹姆斯-韦伯太空望远镜发射以来，太空界一直在不断地朝着部署具有更大孔径（集光区的直径）的更新和更大的望远镜方向发展。在地球上组装这样的望远镜，如25米的LAST，由于其尺寸有限，我们目前的运载火箭不可能做到。这就是为什么较大的望远镜最好需要在太空（或轨道）中组装。奈尔说："LAST在轨调试的前景激发了深空天文学和地球观测的科学和商业兴趣。为了在太空中组装一个如此巨大的望远镜，我们需要合适的工具。尽管传统的太空行走机器人候选人很灵巧，但他们在机动性方面受到限制。因此，对于未来的在轨行走机器人设计来说，在不影响灵巧性的情况下，纳入移动功能以提供更大的工作空间是非常重要的。"E-Walker机器人研究人员提出了一个七自由度全灵巧的端面行走机器人（一个四肢发达的机器人系统，可以沿着表面移动到不同的位置，以七度运动能力执行任务），或者简而言之，E-Walker。他们进行了一次深入的设计工程练习，以测试该机器人在轨道上有效组装25米LAST的能力。该机器人与现有的Canadarm2和国际空间站上的欧洲机械臂进行了比较。此外，还开发了一个用于地球模拟测试的按比例缩小的原型，并进行了另一项设计工程练习。"我们的分析表明，拟议的创新E-Walker设计被证明是多功能的，是未来在轨任务的理想候选者。"Nair解释说："E-Walker将能够通过在太空中执行组装后的常规维护和服务任务来延长任务的生命周期。对缩减原型的分析表明，它也是在地球上进行服务、维护和装配作业的理想候选者，例如对风力涡轮机进行定期维护检查。"然而，仍有许多东西有待探索。这项研究仅限于对E-Walker的全尺寸和原型模型进行设计工程分析。奈尔解释说。"E-Walker的原型设计工作现在正在林肯大学进行；因此，实验验证和确认将单独发表"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1334227.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1334227.htm

NASA的Honey Astrobee机器人重返太空

NASA的HoneyAstrobee机器人重返太空NASA的Astrobee机器人之一"蜜糖"（Honey）在美国国家航空航天局艾姆斯研究中心（AmesResearchCenter）进行维护后重返国际空间站。美国国家航空航天局宇航员伍迪-霍伯格（WoodyHoburg）确认"蜜糖"准备就绪，随后它在空间站内展示了独立导航能力。资料来源：美国国家航空航天局黄色的HoneyAstrobee是三个自由飞行机器人之一，在其大本营--位于加利福尼亚硅谷的NASA埃姆斯研究中心呆了近一年后在太空中完成开箱。Honey于2022年9月返回地球进行维护和修理。美国国家航空航天局宇航员伍迪-霍伯格（WoodyHoburg）在国际空间站上检查最近拆封的Astrobee自由飞行机器人。Astrobee系统是一个探索机器人如何维护航天器的研究平台。资料来源：美国国家航空航天局美国国家航空航天局宇航员伍迪-霍伯格（WoodyHoburg）帮助Honey从其飞行集装箱中打开包装，并确认机器人已准备好重新开始工作。经过初步检查，"Honey"能够独立脱离对接站，在空间站的日本实验舱（JEM）中穿梭，并在没有乘员监督的情况下成功重新对接。Astrobee设备为轨道实验室提供了一个用于研究和STEM（科学、技术、工程和数学）推广的机器人系统。Astrobee由三个立方体机器人、软件和一个用于充电的对接站组成。这些机器人在空间站的微重力环境中使用电风扇作为推进力，旨在帮助管理日常的航天器任务，以便宇航员能够专注于只有人类才能完成的工作。该项目为学术界、私营企业、美国国家航空航天局（NASA）和其他政府机构的用户提供有效载荷机会和指导，帮助他们执行已获批准的研究和STEM目标。阿联酋宇航员兼远征69飞行工程师苏尔坦-阿尔尼阿迪（SultanAlneyadi）在为即将举行的学生控制机器人设备竞赛测试自由飞行的Astrobee机器人助手的操作过程中观察它。图片来源：美国国家航空航天局关于AstrobeeAstrobee是美国国家航空航天局（NASA）为在国际空间站（ISS）上使用而开发的创新型机器人系统。Astrobee由三个立方体自由飞行机器人组成，旨在协助宇航员完成日常任务，提高空间站的效率。这些机器人使用电风扇进行推进，使它们能够在国际空间站的微重力环境中无缝移动。除实际应用外，Astrobee机器人还可作为研究和STEM（科学、技术、工程和数学）推广平台，促进太空科学探索和教育活动。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1388745.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1388745.htm

波士顿动力公司的机器人有望彻底改变现场娱乐业

波士顿动力公司的机器人有望彻底改变现场娱乐业波士顿动力公司（BostonDynamics）于2016年推出了四条腿、类似警犬的机器人。多年来，我们已经看到Spot在多个危险场景中与人类并肩作战，或代替人类工作。例如，2019年，马萨诸塞州警察局租用了一台机器人，配合拆弹小组进行试运行。第二年，SpaceX在发生涉及过冷液氮的爆炸后，使用Spot检查了一个试验场。《流言终结者》的主持人亚当-萨维奇曾让Spot担任人力车夫，凸显了该机器人不仅是工作能手，还是娱乐明星的潜力。现在，这家机器人制造商似乎正在为Spot寻找其他用途。去年，波士顿动力公司为媒体和娱乐领域的客户推出了一款新工具。Choreographer的设计目的是将舞蹈编导的创意方法与机器人编程的技术方面相结合。换句话说，它允许编舞师像指导舞蹈演员那样为机器人动作编程，而不是像工程师那样为机器人编程。公司的最新作品Sparkles与Choreographer携手合作。为Spot定制的服装很像一只顽皮的小狗，但制作其他四条腿动物的服装当然也不费什么力气。这听起来似乎微不足道，但它确实有助于想象Spot在娱乐业中的前景。想象一下，舞台剧甚至主题公园表演都可以把机器人加入真人表演阵容。再加上一些用于面部动作的电子动画，你就可以拥有一场高度先进的木偶表演，并且演员们永远不会感到疲倦或请病假。上个月，波士顿动力公司（BostonDynamics）推出了全电动版Atlas仿人机器人，摒弃了液压系统，更新后的Atlas几乎在所有方面都优于旧版本。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1429336.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1429336.htm

通用机器人不可能出现？Apptronik正与NASA合作开启新的尝试

通用机器人不可能出现？Apptronik正与NASA合作开启新的尝试机器人技术在过去五年里取得了长足的进步。但是，尽管在传感和计算等核心技术方面取得了重大进展，但在制造业等行业中出现的许多机器人被认为是"特殊用途"：它们被设计成在稳定、可预测的环境中执行有限的任务。我们经常会遇到这样的观点：无论机器人技术取得了怎样的飞跃，通用机器人（GPR）--能够在不确定的环境中执行一系列任务的机器人--仍然只是一个梦想。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1318563.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1318563.htm

用于机器人学习和具身AI领域研究的模块化框架

用于机器人学习和具身AI领域研究的模块化框架RoboHive生态系统包含一系列预先存在的和新颖的环境，包括ShadowHand的灵巧操纵、Franka和Fetch机器人的全臂操纵任务以及各种四足运动任务。与之前的作品相比，RoboHive提供了精简且统一的任务界面，利用最新的模拟绑定，具有丰富的视觉多样性任务，并支持现实世界开发的通用硬件驱动程序。RoboHive的统一界面为研究人员提供了一个方便且易于访问的平台来研究多种学习范式，例如模仿、强化、多任务和分层学习。RoboHive还包括大多数环境的专家演示和基线结果，为基准测试和比较提供了标准。特征：最广泛、多样化的任务集合完全可定制的视觉丰富的任务，专为行为泛化而设计。奖励不可知的任务成功指标支持多种算法系列+预训练基线Sim和硬件无关的机器人类，可在sim<>real之间轻松转换远程操作支持。人类+专家数据集#框架

斯坦福大学发布开源远程操作机器人系统 ALOHA

斯坦福大学发布开源远程操作机器人系统ALOHA是一个低成本的开源硬件系统，可用于双手远程操作机器人执行精细任务(例如给线缆轧带或剥鸡蛋壳)、动态任务(例如颠乒乓球)以及接触式丰富的任务(例如给自行车上链条)。作者TonyZhao基于Transformer开发了一种动作学习算法，ALOHA可以直接从实际演示中执行端到端的模仿学习，然后自主完成相同或类似的任务，也可根据实时反馈调整动作以适应不同的环境和情况。以往执行这些任务通常需要高端机器人、精确的传感器或仔细的校准，这可能既昂贵又难以设置，而ALOHA开源了有关设置的所有内容，并准备了详细教程，任何人都可以3D打印组件然后运行现成的机器人。——投稿：@ZaiHuabot频道：@TestFlightCN