فيديوهات الروبوت: Atlas Humanoid، وروبوتات معرض CES 2026، والمزيد

Video Friday هو اختيارك الأسبوعي لمقاطع فيديو الروبوتات الرائعة، التي يجمعها أصدقاؤك على IEEE الطيف الروبوتات. ننشر أيضًا تقويمًا أسبوعيًا لأحداث الروبوتات القادمة للأشهر القليلة القادمة. لو سمحت أرسل لنا الأحداث الخاصة بك لإدراجها.

ICRA 2026: 1-5 يونيو 2026، فيينا

استمتع بفيديوهات اليوم!

[ Boston Dynamics ]

[ Roborock ]

واو، يُظهر فيديو SwitchBot’s CES 2026 عددًا كبيرًا من الروبوتات في منزلهم الخيالي تقريبًا كما هو الحال في منزلي الحقيقي.

[ SwitchBot ]

ما الذي يحدث في مجال الروبوتات الآن لدرجة أنني أستطيع الحصول على قدر أكبر من الرضا من مشاهدة أتمتة العمليات الروبوتية أكثر من مشاهدة مقطع فيديو آخر يشبه الإنسان؟

[ ABB ]

نعم، هذا بالتأكيد روبوت أريده قريبًا من حياتي.

[ Unitree ]

يوضح الفيديو أدناه تعلم MenteeBot، من خلال التوجيه، وكيفية استبدال البطارية في MenteeBot آخر. لا يتم استخدام العملية عن بعد.

[ Mentee Robotics ]

أنا شخصياً أعتقد أننا يجب أن نشجع الروبوتات الشبيهة بالبشر على السقوط مرات أكثر، فقط حتى نتمكن من معرفة ما إذا كان بإمكانهم النهوض مرة أخرى.

[ Agility Robotics ]

يظل تحقيق التلاعب بالملابس على المدى الطويل في العالم الحقيقي أحد أكثر المشكلات تحديًا في مجال الروبوتات. يوضح هذا الاختبار المباشر خطوة قوية إلى الأمام في مجال الذكاء المتجسد، وأنظمة الرؤية واللغة والعمل، والاستقلالية الروبوتية في العالم الحقيقي.

[ HKU MMLab ]

يحتاج ملايين الأشخاص حول العالم إلى المساعدة في التغذية. توفر أنظمة التغذية الروبوتية القدرة على تعزيز الاستقلالية ونوعية الحياة للأفراد ذوي الإعاقة وتقليل عبء عمل مقدمي الرعاية. ومع ذلك، فإن اعتمادها على نطاق واسع كان محدودًا بسبب التحديات التقنية مثل تقدير توقيت القضمة، وهي اللحظة المناسبة للروبوت لنقل الطعام إلى فم المستخدم. في هذا العمل، نقدم WAFFLE: نهج يمكن ارتداؤه للتغذية باستخدام توقيت العض المتعلم، وهو نظام يتنبأ بدقة بتوقيت العض من خلال الاستفادة من بيانات المستشعر القابلة للارتداء لتكون شديدة التفاعل مع إشارات المستخدم الطبيعية مثل حركات الرأس والمضغ والتحدث.

[ CMU RCHI ]

أصبحت الروبوتات البشرية متاحة الآن كمنصات، وهي طريقة رائعة لتجنب مسألة التطبيق العملي برمتها.

[ PNDbotics ]

نحن نقدم الوحدات المتكررة المحسّنة مكانيًا (SRUs) – وهو تعديل بسيط ولكنه قوي يمكّن الروبوتات من بناء ذكريات مكانية ضمنية للملاحة. يُظهر هذا العمل، الذي تم نشره في المجلة الدولية لأبحاث الروبوتات (IJRR)، تحسنًا يصل إلى +105 بالمائة مقارنة بالنهج الأساسية، حيث نجحت الروبوتات في التنقل لمسافة تزيد عن 70 مترًا في العالم الحقيقي باستخدام كاميرا واحدة أمامية فقط.