Video Friday es tu selección semanal de increíbles vídeos robóticos, recogidos por tus amigos IEEE Spectrum robótica. También publicamos un calendario semanal de próximos eventos robóticos para los próximos meses. Por favor. envíanos tus eventos para su inclusión.
ICRA 2026: 1–5 de junio de 2026, VIENA
Summer School on Multi-Robot Systems: 29 de julio a 4 de agosto de 2026, PRAGUE
¡Disfruta de los videos de hoy!
Los atletas humanos demuestran habilidades de tenis versátiles y altamente dinámicas para llevar a cabo rallies competitivas con una pelota de tenis de alta velocidad. Sin embargo, reproducir tales comportamientos en robots humanoides es difícil, parcialmente debido a la falta de datos de acción humanoide perfectos o datos de movimiento kinemático humano en escenarios de tenis como referencia. En este trabajo, proponemos LATENT, un sistema que aprende habilidades atléticas humanoides TEnnis de la imperfecta motioN daTa humana.
[ LATENT ]
Un robot muy diseñado inspirado en Strandbeests.
Creemos que somos la primera compañía robótica para demostrar un robot pelando una manzana con manos humanas dexterosas duales. Este avance cierra una brecha clave en la robótica, logrando la manipulación bimanual, de contacto y moviéndose mucho más allá de los límites de simples empuñaduras.
Los modelos AI de hoy (VLM) son excelentes en la percepción pero lucha con la acción. Controlar las manos de alto grado de libertad para tareas como esta es increíblemente compleja, y la teleoperación precisa a nivel de los dedos es casi imposible para los humanos. Nuestro primer paso fue un sistema de autonomía compartida: en lugar de controlar cada dedo, el operador activa habilidades preaprendidas como una “manzana rota o pelota de tenis” primitiva a través de una prensa de teclado o pedal. Esto hace posible la recopilación de datos escalable y la formación RL.
¿Cómo maneja la AI esto? Creamos “MoDE-VLA” (Mixture of Dexterous Experts). Fusiona la visión, el lenguaje, la fuerza y los datos táctiles utilizando un equipo de expertos “expertos”, haciendo que el control en espacios de alta dimensión sea estable y eficaz. La combinación de estas dos innovaciones permite una manipulación fluida y rica en contacto. El humano proporciona orientación de alto nivel, y el robot ejecuta la compleja coordinación en la mano necesaria.
[ Sharpa ]
¡Gracias, Alex!
Fue genial ver nuestro nombre entre las otras compañías “AI Native” durante la NVIDIA GTC nota clave. NVIDIA Isaac Lab nos ayuda a formar políticas de aprendizaje de refuerzo que permiten a la UMV conducir, saltar, voltear y saltar como un profesional.
Esta tecnología Finger-Tip Changer fue investigada y desarrollada conjuntamente a través de una colaboración entre Tesollo y RoCogMan LaB en la Universidad Hanyang ERICA. El proyecto integra la experiencia práctica de desarrollo de mano robótica de Tesollo con la experiencia del laboratorio en manipulación robótica y diseño de agarre.
No sé por qué más robots no hacen esto. Además, esas puntas puntiagudas son aterradoras.
[ RoCogMan LaB ]
Aquí está un próximo documento ICRA del Laboratorio de Robots Fluentes de la Universidad de Michigan con un operativo PR2! Con baterías funcionales!!!
Este vídeo muestra las pruebas de campo y las capacidades de interacción de KAIST Humanoid v0.7, desarrolladas en el laboratorio DRCD con actuadores internos. The control policy was trained through deep reinforcement learning leveraging human demonstrations.
[ KAIST DRCD Lab ]
Esto tiene que venir en tamaño adulto.
[ Robots profundos ]
No lo sabía, pero aparentemente cajas de zapatos son realmente molestos para manipular porque si los agarras por la tapa, sólo abren, así que se requiere hardware especializado.
[ Nomagicismo ]
¡Gracias, Gilmarie!
Este artículo presenta un método para recuperar el quadrotor Unmanned Air Vehicles (UAVs) de un lanzamiento, cuando no se conocen parámetros de control antes del lanzamiento.
[ MAVLab ]
Los robots pueden ver puertas de vidrio ahora. Estamos en problemas.
[ LimX Dynamics ]
Este drone abraza árboles
[ Stanford BDML ]
El desperdicio electrónico es uno de los problemas ambientales de mayor crecimiento en el mundo. A medida que la robótica y los sistemas electrónicos se vuelven más generalizados, su huella ambiental sigue aumentando. En esta investigación, los científicos desarrollaron un sistema robótico suave completamente biodegradable que integra dispositivos electrónicos, sensores y actuadores, pero completamente descompone después del uso.
[ Naturaleza ]
Desarrollamos un algoritmo distribuido que permite a múltiples robots aéreos unirse de forma segura en entornos complejos, sin comunicación explícita o conocimiento previo del entorno, utilizando sólo sensores a bordo y computación. Nuestro enfoque asegura la evitación de colisión, mantiene la proximidad entre robots y maneja incertidumbres (atrayendo errores y ruido sensor). Probada en simulaciones y experimentos del mundo real con hasta cuatro drones en un bosque denso, demostró ser robusto y confiable.
[ RBL ]
El ganador del Premio de Sostenibilidad 2025 del Presidente de la Universidad de Pensilvania, Piotr Lazarek, ha desarrollado un sistema que utiliza datos satelitales para determinar las ineficiencias en los campos de agricultores, realiza análisis de suelos en tiempo real con drones autónomos para entender por qué ocurren y genera mapas de aplicaciones de fertilizantes precisos. Su startup Nirby tiene como objetivo aumentar la productividad en áreas agrícolas que están infravalorando y reducir el fertilizante en áreas de alto rendimiento.
[ University of Pennsylvania ]
La versión de producción de Atlas es una salida del factor de forma humanoide típico, favoreciendo la utilidad industrial sobre la semejanza humana. Intended for purposeful work in an industrial setting, Atlas has a form factor that signals its role as a machine rather than a partner or friendly assistant. Únete a dos ingenieros de hardware líderes y nuestro jefe de diseño industrial para una discusión técnica de cómo los requisitos de producto clave, desde la gestión térmica pasiva a una arquitectura modular, dictaron una nueva visión audaz para un humanoide.
[ Boston Dynamics ]
El Dr. Christian Hubicki da una charla explorando los temas comunes de la investigación robótica moderna y su tiempo en el reality concurso, “Survivor. ”
[ Laboratorio de robótica óptima ]
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