首款鸿蒙人形机器人“管家”现身 浇花、晾衣样样在行

首款鸿蒙人形机器人“管家”现身浇花、晾衣样样在行KUAVO机器人学习浇花在AWE上，Kuavo不仅展示了跳跃、快走等控制性能，还可以执行洗衣、浇花、插花、晾衣服等手部动作。其实这款机器人在去年12月就已经发布，当时就具备全向行走、跳跃的能力，此次亮相距离发布仅3个月，就已经开始学习洗衣、浇花、插花、晾衣服等家务活。KUAVO机器人尝试晾衣服从下肢运动性能不断进步到上肢操作性能的完善，可以看到这款机器人正在以月计的节奏演进，进步速度十分显著。自2022年特斯拉推出擎天柱以来，到2023年，国内各大厂商纷纷涉足人形机器人领域，推出风格迥异的产品，市场已经呈现百家争鸣的格局。目前行业内普遍预测，2024年将见证各家机器人进入量产、商业化落地尝试阶段。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423790.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1423790.htm

资源RoboMaster机器人基础 - 哈尔滨工业大学

资源名称：RoboMaster机器人基础-哈尔滨工业大学资源简介：该机器人课程的教材由资深机器人工程师主笔，结合了工程师们多年机器人学习、开发的经验，并在内容上最大程度地契合了国家教学大纲，使得机器人知识与数理、技术、人文学科紧密结合。链接：https://www.aliyundrive.com/s/PRBX9c4eAiV关键词：#知识#学习#编程来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

RoboMaster机器人基础 - 哈尔滨工业大学

名称：RoboMaster机器人基础-哈尔滨工业大学描述：该机器人课程的教材由资深机器人工程师主笔，结合了工程师们多年机器人学习、开发的经验，并在内容上最大程度地契合了国家教学大纲，使得机器人知识与数理、技术、人文学科紧密结合。链接：https://www.aliyundrive.com/s/PRBX9c4eAiV大小：未知标签：#知识#学习#编程#RoboMaster机器人基础___哈尔滨工业大学来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

机器人的护球像亨利？MIT的DribbleBot在现实条件下学习运球

机器人的护球像亨利？MIT的DribbleBot在现实条件下学习运球麻省理工学院的Improbable人工智能实验室已经开发出一种灵巧的带腿机器人（DribbleBot），可以在类似于人类球员所遇到的真实条件下运球。自20世纪90年代中期以来，机器人足球（有些人认为是足球）已经出现，尽管这些比赛往往是人类比赛的一个相当简化的版本。然而，对于机器人学家来说，让机器人操纵足球也是一个非常有吸引力的研究课题。PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1353065.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1353065.htm

初创公司 Kinetic 募资 0.21 亿美元 推出机器人修车业务

初创公司Kinetic募资0.21亿美元推出机器人修车业务初创公司KineticAutomation推出机器人修理（涉碰撞事故）电动汽车的业务，采用机器人系统、电脑视觉、机器人学习软件来快速诊断和校准电动汽车和其他现代车辆的传感器和软件。该公司已经通过B轮融资募集2100万美元，由MenloVentures领投，AllstateStrategicVentures和LibertyMutualStrategicVentures参与，该公司早期投资者LuxCapital、ConstructCapital、HaystackVentures也有投资。

我以前以为，实现小学生作文里写的，让机器人买菜做饭，是需要有类似人的自主意识才能实现，而让机器有自主意识，可能需要用到通用

我以前以为，实现小学生作文里写的，让机器人买菜做饭，是需要机器人有类似人的自主意识才能实现，而让机器有自主意识，可能需要用到通用量子计算机。现在再看，随着技术发展，也许机器人不需要有自主意识也能执行复杂任务。一般来说，发指令让机器人把桌上A点的一瓶水，拿起来并放到B点，是相对容易的，只需给机器人编程，设定好坐标、姿态和抓取指令即可。但是如果你对机器人说，帮我去超市买两斤黄瓜回来，这个难度就相当大了，尽管这个任务只需要花5块钱就会有一个人类外卖员帮你实现。让机器人去超市买两斤黄瓜，涉及到大量感知、决策和执行过程。打个比方，怎么让机器人开门。机器人开门实现起来就比较复杂，研究机器人开门的文章很多。机器人得认识门把手，得知道门把手的精确位置，得学习从哪个姿态抓成功率更高，得有合适的控制方法避免把门把手或者把自己的手指拧断了。得用到机器视觉，得研究机器人运动学、动力学，得上深度学习，还得研究各种信号滤波和控制优化方法。我对机器人只了解一点皮毛，这是我能想到的，实际研究的人可能会遇到更多问题。想象一下，你所在的团队花了几年时间，成功让机器人学会了拧开各种一字形门把手，并发了很多文章。但是机器人下楼后发现，楼下有个肯德基餐厅同款的门把手。见此情景，你领导心中窃喜，又可以搞到一笔经费，并发好几篇文章。