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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
*来源:ZENO芝诺机器人
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链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/macZaMdpoNp88S\-qy8YgCg
全球智能机器人领域顶级学术盛会 ——“ 2026 IEEE/RSJ 国际智能机器人与系统大会(IROS 2026)” 将于 2026 年 9 月 27 日 至 10 月 1 日在美国匹兹堡召开。
本次会议中,Zeno AI 联合创始人...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
来源:北京中关村学院
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/TdnRO86H-8cF-dcQAkfLsg
如果闭上眼睛,用手按压一个水果,我们如何判断它是否成熟?真正有用的信息并不只是接触某一瞬间的触觉图像,而是水果在持续按压时如何形变、接触面积如何扩展,以及手指滑动时是否出现位移和摩擦。
对于机器人而言也是如此。触觉并不是一张静态图片,而是一段持续发生的物理交互...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
来源:北京中关村学院
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/W9oQ6Qhzyq_uzzHSAbMrSw
*削苹果对人类而言是一个再普通不过的动作:一只手握住苹果并不断旋转,另一只手控制削皮器贴住表面,同时根据阻力调整切入深度。视觉负责判断苹果的位置和剩余果皮,手指触觉用于防止苹果滑落,手臂力觉则帮助控制削皮器与果皮之间的接触。
但对机器人来说,削苹果几乎集中...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-30
来源: 网易(杰西讲具身)
原文链接: https://www\.163\.com/dy/article/L09MMJ9J0556KHJZ\.html
✨导读:港科广提出FLUX流式统一导航策略与动态导航基准DynBench,采用整流流匹配+静态到动态两阶段训练,推理效率提升47%⚡,六大导航任务刷新SOTA。支持轮式、四足、人形机器人零样本落地,解决传统导航割裂、扩散模型推理慢、人机交...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-30
来源: 腾讯新闻/新智元
原文链接: https://new\.qq\.com/rain/a/20260707A04GJR00
【新智元导读】VLA大模型看似强大,却被一个致命弱点扼住喉咙——相机稍微挪动几毫米,操作成功率就能暴跌一半。招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,首次在真实机器人系统上证明:让相机动起来采集数据,就能以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈,且效果普...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-30
来源: AIRS 具身智能中心官网
原文链接: https://airs\.cuhk\.edu\.cn/article/1422
想象一下,你买了一台家庭服务机器人,但它每次离开客厅后,就会忘记沙发在哪里,只能重新满屋子乱找。缺乏持续利用历史经验的能力,是当前许多具身智能体面临的重要挑战。
近日,AIRS 具身智能中心关于 StateLinFormer 的论文被 IROS 2026 接...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-30
来源: 今日头条
原文链接: https://www.toutiao.com/article/7658710770200379938/2026 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议(IROS: International Conference on Intelligent Robots and Systems)将于2026年9月27日至10月1日在美国匹兹堡召开。IROS是机器人领域...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-30
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来源: 腾讯新闻 / TechWalker
原文链接: https://new.qq.com/rain/a/20260716A09JUX00
KAIST等机构提出3D HAMSTER,通过为视觉语言模型加入深度编码器和几何重建损失,让机器人规划器直接输出三维轨迹,解决了分层机器人系统中规划与执行的维度不匹配问题,显著提升了操作鲁棒性。
这项由韩国科学技术院(KAIST)人工智能...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-29
2026年10月1日,IROS 2026 Workshop——Physical World Models for Scaling Embodied AI将在美国匹兹堡举行。论文征集现已开放,8月10日截止;WorldArena 2.0 Challenge三大赛道已于7月10日开赛,总奖金$7500。
具身智能撞上“数据墙”
过去几年,大语言模型吃下了互联网级的文本,视觉...
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雷峰网 · Guangwei.mai · 2021-09-27
作者 | 李一鸣
编辑 | 杨怡
抓取是人类和物体最基础的交互方式,机器人和物体之间的关系也是一样。然而,让机器人具有比肩人类的抓取能力并非易事,尤其是杂乱场景下对通用物体的抓取能力,该方向的研究也引起了学术界和工业界的广泛关注。
就整理桌面而言,机器人看到杂乱的桌面场景,需要确认待抓取的物体,估计准确的抓取姿态,进行无碰撞的抓取规划并最终执行,是一项非常具有挑战性的任务。
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