robotics 日报 12.29 bởi grok Học viện (Academia) [Right-Side-Out: Học không cần mẫu Sim-to-Real Garment Reversal] Đột phá công nghệ: Đề xuất một phương pháp đảo ngược trang phục từ mô phỏng đến thực tế không cần mẫu, nâng cao khả năng xử lý của robot đối với các vật thể mềm. Nguồn: [Learning Multiple Probabilistic Decisions from Latent World Model in ...] Đột phá công nghệ: Sử dụng mô hình thế giới tiềm ẩn để thực hiện học tập quyết định xác suất đa dạng, phù hợp với lập kế hoạch nhiệm vụ robot phức tạp. Nguồn: [SmokeSeer: 3D Gaussian Splatting for Smoke Removal and Scene Reconstruction] Đột phá công nghệ: Sử dụng công nghệ 3D Gaussian Splatting để loại bỏ khói và tái tạo cảnh, nâng cao khả năng thị giác của robot trong môi trường khắc nghiệt. Nguồn: Ngành công nghiệp và các ông lớn (Industry & Big Tech) [Boston Dynamics] Động thái thực tế: Ẩn các manh mối quan trọng trong video lễ hội, thể hiện sự tiến bộ về khả năng cơ động của robot Atlas, có thể báo hiệu việc triển khai quy mô lớn. Nguồn: [Unitree] Động thái thực tế: Robot hình người G1 trình diễn chuyển động đồng bộ và sự linh hoạt, bao gồm video trình diễn thực tế, nhưng cũng phơi bày các lỗ hổng an toàn tiềm ẩn. Nguồn: [Tesla Optimus] Động thái thực tế: Cập nhật bao gồm di chuyển động và ứng dụng trong kho, đánh dấu một cột mốc hướng tới thử nghiệm tại nhà máy và sản xuất quy mô lớn. Nguồn: [NVIDIA Isaac] Động thái thực tế: Phát hiện lỗ hổng của các nền tảng Launchable và Lab, đồng thời huấn luyện robot hình người từ mô phỏng đến thực tế đi bộ, nhấn mạnh an toàn và tích hợp mô hình cơ bản....