RL 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。
Robotics 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。
Robotics 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。
Robotics 世界の産業用ロボット、過去最高の270万台 国際ロボット連盟(IFR)の「World Robotics 2020 Industrial Robots」によると、世界の工場で稼働している産業用ロボットは270万台を記録し、12%増となった。新型ロボットの販売台数は、2019年に世界で37.3万台が出荷され、高水準を維持している。これは2018年と比較すると12%減少しているが、それでも過去3番目に高い販売台数を記録している。
Robotics カールスルーエ工科大、データを可視化してロボットの設計を改善するのに役立つARを開発 カールスルーエ工科大学の研究者たちは、ロボット工学ソフトウェアフレームワークのための可視化ツールとして、モバイルデバイスやMicrosoftのHoloLensのようなヘッドアップディスプレイ用の拡張現実(AR)アプリを開発した。
Robotics 模倣学習で動物のような動きを学ぶロボット Googleの研究者たちは、模倣学習を利用して、自律型四足歩行ロボットにペースや回転、より機敏な動き方を教えた。センサーから記録されたモーションキャプチャデータのデータセットを使用して、従来のロボット制御では実現が困難な、いくつかの異なる動きを教えた。https://www.axion.zone/robots-learning-to-move-like-animals/
Robotics ロボットの空間知覚は可能か? MIT航空宇宙学助教授ルカ・カルローンらは人間が世界を知覚し、ナビゲートする方法をモデルにした、ロボットのための空間知覚の表現を開発した。ロボットは、人、部屋、壁、その他の構造物などのオブジェクトとその意味的ラベルを付け、ロボットがその環境で見ているであろうものを含む周囲の3Dマップを素早く生成する。