ロボティクス

ロボット工学は、コンピュータ科学と工学の接点にある学際的な研究分野。ロボット工学には、ロボットの設計、構築、操作、使用が含まれます。ロボティクスの目標は、人間の日常生活を支援し、誰もが安全に過ごせるようなインテリジェントな機械を設計することです。ロボティクスは、情報工学、コンピュータ工学、機械工学、電子工学などの成果を活用しています。 ロボティクスは、人間の代わりとなり、人間の行動を再現できる機械を開発します。ロボットは様々な状況や目的で利用されていますが、現在では危険な環境(放射性物質の検査、爆弾の検知・不活性化など)や製造工程、人間が生存できない場所(宇宙、水中、高熱、危険物や放射線の浄化・封じ込めなど)での利用が多くなってきています。ロボットはどのような形態をとることもできますが、中には人間に似せて作られたものもあります。これは、通常、人間が行う特定の複製行動でロボットを受け入れるのに役立つと言われています。そのようなロボットは、歩行、持ち上げ、発話、認知、またはその他の人間の活動を複製しようとします。

吉田拓史
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NASAの最新火星探査機PerseveranceはAI支援型

NASAの最新の火星探査機Perseveranceが、6ヶ月間の赤い惑星への飛行の後、2月18日(米国時間)に火星の地表に着陸する準備をしているが、探査機が地形を横断する際には、AIの使用は探査機のミッションを支援することになる。

吉田拓史
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Horizon Robotics、新型車載AIチップのJourney 3 AI SoCを発表

車載AIチップを開発するHorizon Robotics(地平線機器人)は、2020年9月26日に中国・北京で開催された北京オートショーで、自動車インテリジェンスとロボットモビリティのための新世代の効率的なエッジAIプロセッサ「Journey 3」を発表した。

吉田拓史
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イスラエル政府、今夏にドローンによるピザ配達のテストを実施へ

自律型ドローンは顧客の家に注文を届けるのではなく、政府によってそのような使用のために承認される駐車場のような約12の指定されたドロップスポットに配信される。

吉田拓史
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イスラエル、世界初のGPSなしのドローンテストを成功

今回のテストは、GPS信号が途絶する可能性が高まっているため、人の目線外でのナビゲーションの有用性を検証することを目的としている。故障、太陽フレア、個人による悪意のある行動などがGPS信号を混乱させる可能性がある。

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LiDARとシリコンフォトニクスが婚姻する理由

Siフォトニクスの背後にあるシンプルなアイデアは、多くのディスクリート光学部品で構成された複雑なフリースペース光学系を、Siプラットフォーム上のチップスケールのソリューションに置き換えることである。

吉田拓史
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精密農業へのドローン活用まとめ

世界の農業の現場では、土壌マッピングや生産マッピングなどの様々な側面や技術、全地球測位システム(GPS)や地理情報システム(GIS)の活用が進み、農作物の空中モニタリングや種や農薬、肥料等の散布作業にドローンが使用されてることは日増しに増えている。

吉田拓史
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進展する手術ロボットと機械学習の融合

手術におけるロボット工学の応用は、1980年代に始まって以来、着実に成長してきた。対照的に、この分野における人工知能の統合はまだかなり新しいものだ。主に研究開発段階にある有望な応用が表面化してきている。

吉田拓史
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北米で非自動車用ロボットの年間受注が過去初めて自動車用を上回る

2020年の北米におけるロボットユニットの販売台数が2019年から3.5%増加したことで、初めて非自動車部門のロボットの年間受注台数が自動車用ロボットの受注台数を上回った。

吉田拓史
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感度10倍の超薄型ひずみゲージで医療ロボット実現に弾み

シンガポール国立大学(NUS)の研究チームは、微小な動きを測定する際に10倍の感度を発揮するひずみゲージを開発したと発表した。これらのセンサは超薄型で電池不要、無線でデータを送信できるため、幅広い用途に魅力的なセンサとなっている。

吉田拓史
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サンプル効率が非常に高いロボット制御モデルFERM

カリフォルニア大学バークレー校のピーター・アビール教授たちは、最先端の技術を活用して、「非常に」サンプル効率の高いロボット操作モデルのトレーニングを実現するフレームワーク「Framework for Efficient Robotic Manipulation (FERM)」を開発した。

吉田拓史
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2D映像を3D空間構造に再配置するTransporter Network、桁違いの学習効率を達成

Googleの研究者たちは、物体を把持するロボットが、オブジェクト中心の仮定なしに、視覚ベースの操作のための空間構造を保持するシンプルなエンドツーエンドモデルアーキテクチャであるTransporter Networksを開発したと発表した。

吉田拓史
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モデル予測制御よりも適応性の高い四足歩行ロボットのフレームワーク

Nvidia、カリフォルニア工科大学、テキサス大学オースティン校、カナダのトロント大学ベクター研究所の研究者は、従来のモデルベースの歩行制御よりもエネルギー効率が高く、適応性に優れた4本足ロボットを制御するためのフレームワークを開発した。