Video Friday: Logistica ad alta mobilità
Video Friday è la tua selezione settimanale di fantastici video di robotica, raccolti dai tuoi amici di IEEE Spectrum robotics. Pubblichiamo anche un calendario settimanale degli eventi di robotica in programma per i prossimi mesi. Per favore inviaci i tuoi eventi per essere inclusi.
ICUAS 2025
ICRA 2025
London Humanoids Summit
IEEE RCAR 2025
2025 Energy Drone & Robotics Summit
ETH Robotics Summer School
IAS 2025
ICRES 2025
IEEE World Haptics
IFAC Symposium on Robotics
RoboCup 2025
RO-MAN 2025
CLAWAR 2025
CoRL 2025
IEEE Humanoids
World Robot Summit
IROS 2025
Goditi i video di oggi!

Nel corso dell’ultimo anno, LEVA è stata progettata da zero come un nuovo robot per il trasporto di carichi. Sebbene l’uso della robotica sia diffuso nella logistica, poche soluzioni offrono la capacità di trasportare carichi in modo efficiente sia in ambienti controllati che non strutturati. I robot a quattro zampe sono ideali per navigare in qualsiasi ambiente umano, ma pochi hanno le caratteristiche per spostare autonomamente i carichi. Qui brilla LEVA. Combinando sia le ruote (un mezzo di locomozione ideale per un movimento veloce e preciso su superfici piane) che le zampe (perfette per attraversare qualsiasi terreno che gli umani possono affrontare), LEVA trova un equilibrio che la rende estremamente versatile.
[ LEVA ]
Probabilmente hai sentito parlare di questa maratona robotica umanoide in Cina, perché ha attirato molta attenzione mediatica, che presumo fosse l’obiettivo. E per coloro di noi che ricordano quando Asimo correre era una grande novità, correre una maratona è ancora impressionante in un certo senso. È solo difficile collegare questo fatto ai robot che fanno qualcosa di pratico, capisci?
[ NBC ]
Un robot che naviga in un ambiente esterno senza conoscenza preventiva dello spazio deve fare affidamento sui suoi sensori locali per percepire l’ambiente circostante e pianificare. Questo può avvenire sotto forma di una mappa metrica locale o di una politica locale con un orizzonte fisso. Oltre a ciò, c’è una nebbia di spazio sconosciuto contrassegnata con un costo fisso. In questo lavoro, facciamo una osservazione chiave che la navigazione a lungo raggio richiede solo l’identificazione di buone direzioni di frontiera per la pianificazione anziché la conoscenza completa della mappa. A tal fine, proponiamo il Navigatore a Lungo Raggio (LRN), che apprende una rappresentazione di affordance intermedia che mappa immagini della telecamera ad alta dimensione a frontiere convenienti per la pianificazione, e quindi ottimizza per il massimo allineamento con l’obiettivo desiderato. Attraverso estesi esperimenti fuoristrada su Spot e un Grande Veicolo, scopriamo che l’aggiunta di LRN alle pile di navigazione esistenti riduce le interventi umani durante i test e porta a decisioni più rapide, indicando la rilevanza di LRN.
[ LRN ]
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