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1、可编程的多功能磁控软体机器人
香港中文大学机械与自动化工程学系张立教授团队，与香港城市大学生物医学工程学系张甲晨教授团队和卡耐基梅隆大学机械工程系Carmel Majidi教授团队合作，成功开发出模块组装的策略，用于可编程磁控多功能软体机器人的研究及其应用。该策略可实现机器人多样的结构变化，也可实现具有不同材料性质的多功能模块的组装，旨在提高小尺度软体机器人的多功能性和应用前景。研究成果以“Untethered small-scale magnetic soft robot with programmable magnetization and integrated multifunctional modules”为题刊登于国际学术期刊《Science Advances》。
2、机器人克服不确定性找回埋藏物体
麻省理工***的研究人员近日展示了一种机械臂，它结合了视觉信息和射频(RF)信号，以找到带有RFID标签(反射天线发送的信号)标记的隐藏物体。在这项工作的基础上，他们开发了一种新系统，可以有效地检索埋在一堆中的任何物体。该系统背后的算法称为FuseBot，用于推断隐藏物体的可能位置和方向。然后机器人找到***有效的方法来移除障碍物并提取目标项目。这种推理使该机器人能够比先进的机器人系统找到更多的隐藏物品，且用时是后者的一半。
3、一个适用于具有复杂动力学的可重复任务的通用学习框架
今年的 RSS 会议于 6 月 27 日至 7 月 1 日在纽约召开。获得本届***佳论文奖的研究是《Iterative Residual Policy for Goal-Conditioned Dynamic Manipulation of Deformable Objects》。该论文研究了可变形物体的目标条件动态操作问题。基于其复杂的动力学 (物体变形和高速动作) 和严格的任务要求(***的目标规范)，这项任务非常具有挑战性。为了应对这些挑战，研究者提出了迭代剩余策略(IRP) ，这是一个适用于具有复杂动力学的可重复任务的通用学习框架。研究证明了 IRP 在两个任务上的有效性: 抽打一根绳子以击中目标点；放置布料以达到目标姿态。尽管只是在固定的机器人装置上进行模拟训练，IRP 能够有效地推广到现实世界中具有看不见的物理属性的新目标，甚至不同的机器人硬件实施，这表明了其相对于其他方法的***推广能力。
4、使用半自主机器人了解机器和用户之间的心理联系
大阪大学系统创新系的研究人员测试了远程操作某些半自主机器人对人类的心理影响。“远程呈现”机器人旨在传递人类的声音和举止，作为缓解劳动力短缺和降低通勤成本的一种方式。例如，人类操作员可以控制语音，而身体动作则由计算机自动处理。在实验中，研究小组研究了遥控操作员在控制机器人身体的一部分时，其姿态是否会与半自主机器人所表达的姿态更加一致。这项研究表明，当一个人操作与人类自主交互的机器人身体的一部分时，人的态度会与机器人的态度密切相关。在未来“人机协作”的实施中，工程师需要注意操作员可能会受到其角色潜意识态度变化的影响。
5、模拟数据帮助机器人更快地学习绕绳索
密歇根大学的机器人研究人员开发了一种新方法，扩展了机器人的训练数据集，让机器人可以处理绳索和织物等软物体，并且让其可以在杂乱的环境中工作。该数据集可以让机器人学习新材料和环境的时间缩短到几个小时。仅使用初始训练数据，机器人可在48%的时间内将绳索钩在发动机缸体上。在对增强数据集进行训练后，机器人成功率达到了70%。一项用机器人探索动态学习的实验表明，在30次尝试过程中其成功率几乎翻倍。
6、IEEE TBD SCI影响因子提升至4.271，位列CS,Theory&MethodsQ1区
据科睿唯安2022年6月28日发布的2021年***新《期刊引证报告》(Journal Citation Reports)，IEEE Transactions on Big Data（简称：IEEE TBD）的影响因子为4.271，相对于2020年的3.344，增长0.927。IEEE TBD在COMPUTER SCIENCE,INFORMATION SYSTEMS学科共164本SCI期刊中排名58位，在COMPUTER SCIENCE,THEORY&METHODS中排名22位。IEEE TBD由著名的人工智能领域***杨强教授于2015年创刊，目前执行主编是清华大学计算机系教授唐杰。2021年1月，IEEE TBD被 SCI收录，***年影响因子达到了3.344，年下载量10万左右。
本文摘自：网络 日期：2022-07-04
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