机器人

ASAP（Aligning Simulation and Real-world Physics），一个两阶段框架，用于解决人形机器人模拟与现实世界的动力学不匹配问题，以提升全身运动的敏捷性和协调性。

第一阶段：在模拟环境中使用人类运动数据训练运动跟踪策略。
第二阶段：在现实世界中部署策略，收集数据并训练 Delta Action 模型，以补偿动力学误差，并通过微调优化策略。
在多个模拟到现实的转移实验中，ASAP 相比 SysID、DR 及 Delta Dynamics 学习基准表现更优，显著提升了运动的敏捷性和精准度，展示了人形机器人在现实世界中实现高度敏捷运动的潜力。

赫特福德郡大学的研究人员开发了一种新算法，可以让机器人更直观地发挥作用，即利用环境作为指导做出决策
其原理是，通过算法，机器人代理创建自己的目标
该算法第一次将不同的目标设定方法统一在一个与物理学直接相关的概念下，而且它还使计算透明，以便其他人可以研究和采用它。
该算法的原理与著名的混沌理论有关

新的研究发现，使用类人服务机器人的英国酒店和餐馆可以通过提供舒适的环境条件（包括灯光、气味和声音）并在机器人的表面添加英国国旗图案等当地提示，让单独的客人在与这些机器人互动时感觉更舒服。身体。
英国酒店业的服务机器人通常被拟人化，旨在执行通常由人类员工处理的任务。其中包括餐厅中的送餐机器人

但人们担心这对人类劳动力意味着什么？
肯尼亚内罗毕的一家机器人咖啡馆里，机器人服务员为顾客提供服
在肯尼亚首都一家繁忙的餐馆里，当年轻人用智能手机拍摄机器人在内置托盘上端着一盘新鲜烹制的饭菜，将其送到食客手中时，孩子们咯咯地笑起来。