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人形机器人 · 具身智能

来源检查: 2026-10-28T18:56:12+00:00 · 53 在线新闻源
人形机器人 · 具身智能

机器人制造商在紧凑型伺服驱动器与控制器散热方面容易忽视的问题

一篇行业文章指出,工业机器人日益紧凑、能力更强且更依赖电子元件,伺服驱动器、电源转换器、运动控制器、传感器与机载计算硬件在有限空间内共同面临散热挑战。文章面向机器人制造商与自动化系统从业者,讨论紧凑型伺服驱动器和控制器冷却中容易被忽视的问题。

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新ASTM标准旨在测试机器人在真实世界中的表现

ASTM国际机器人委员会(F45)正在制定一项拟议标准(WK100792),用于在受控光学信号退化条件下测量机械臂和移动操作机器人的任务表现,以评估光学信息退化对机器人任务执行的影响程度。据ASTM成员Aarati Noronha介绍,真实世界条件可能降低相关性能。

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Primepick将经NSF认证的机器人热食亭推向美国市场

纽约机器人食品亭公司Primepick正在扩展布局,将其全认证、无人值守的MealMate亭(5-7分钟内供应热菜)引入三州地区的一家医院和一家养老院,这是其第四和第五个站点。

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Skyports为澳大利亚HumeLink输电线路项目部署自动化超视距无人机

无人机服务提供商Skyports正在澳大利亚新南威尔士州的HumeLink West输电线路项目中提供全自动超视距(BVLOS)“无人机机巢”巡线服务。该项目是Transgrid HumeLink工程的一部分,将新建约140公里500千伏双回输电线路。

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为什么零件不一致会给自动化装配线带来问题

文章指出,零件不一致会给自动化装配线带来问题:机器每个周期重复相同动作,无法应对零件的细微差异。操作员可挑出变形支架,而送料器或机器人则会继续运行,直到卡住、误拒合格品或放行不良品。

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Daimon Robotics构建触觉智能的基础设施层

据The Robot Report报道,Daimon Robotics正在连接触觉感知、真实世界数据采集、仿真与AI模型,旨在帮助机器人更可靠地执行物理任务。

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当 RPA 不够用时:中型企业的定制流程自动化

机器人流程自动化(RPA)常被作为快速解决方案推销给中型企业,机器人可以比人工更快地完成任务。但当流程需要跨系统运行时,问题就会出现,这暗示了对定制流程自动化的需求。

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RoboBusiness 2026 的所有活动指南

针对 RoboBusiness 2026 的活动概述指南正在整理中,该展会将于明天开始,并持续两天。

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The Robot Group在英国开放X-Humanoid机器人咨询

X-Humanoid(由北京人形机器人创新中心开发)的英国授权经销商The Robot Group正邀请英国企业和研究机构表达意向,探讨其天工(TianGong)和天轶(Tianyi)人形机器人,并提供英国商业联系方式以讨论应用和潜在项目。

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如何为机械臂和移动机器人选择无刷直流电机

《The Robot Report》发布文章,介绍如何为机械臂和移动机器人选择无刷直流(BLDC)电机,指出从传感器到安全性以及机械臂或移动平台等应用场景的多种因素会影响选型。所提供的背景信息有限,未包含更多细节。

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ADI解读让AI走向物理世界的竞赛

ADI发布新白皮书,探讨将物理AI从实验室推向生产机械所面临的挑战与机遇。

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机器崛起被取消:为什么搭载AI的人形机器人是帮手而非敌人

The Robot Report刊发的一篇专栏文章认为,人类在开发人形机器人和训练AI模型方面扮演关键角色,因此可以保持对技术的控制;作者据此主张搭载AI的人形机器人是帮手而非敌人。这属于观点性文章,文中未提供具体实验或数据。

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团队研发具备类人触觉的具身机械臂EmArm

香港科技大学研究团队研发出具身感知运动机械臂EmArm,将软体光学触觉皮肤嵌入机器人骨架并结合实时决策算法。据介绍,该机械臂可在上下臂实现全臂触觉感知与自适应操作,能分辨挠痒、轻拍等不同触碰,实时响应并借助触觉反馈避障。

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为什么机会式充电在机器人车队规模化时胜出

Ben Waters撰文解释,随着自主机器人车队规模扩大,机会式充电正成为保持车队持续运行、可扩展和运营高效的关键方式。该文章发表于The Robot Report。

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为什么MVP应用开发是最明智的第一步

这篇观点文章称,对于测试新概念的初创公司、产品团队和成熟企业,定制MVP应用开发服务可在时间、预算与内部精力被错误投入之前,把有前景的想法变成可运行的产品,并强调MVP并非投入市场的粗糙草稿。

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特斯拉专利揭示机器人手具有触觉皮肤

特斯拉提交了一项美国专利申请,涉及一种可塑形于机器人手指和手掌周围的触觉“皮肤”。该技术有望为人形机器人提供一种可扩展的接触、力及压力检测方式。

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Skild AI通过自我对弈训练机器人学习物理技能

Skild AI展示了一种自我对弈训练方法,使机器人无需依赖人类示范即可发展物理技能;该公司用其S1机器人基础模型通过超过140年的模拟对弈学习足球。公司表示,该技术未来或可帮助机器人在工厂、建筑等场景掌握日益复杂的技能。

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