机器人技术是现代科技领域最先进、最新兴的技术之一。它涉及机器人的设计、构造、操作和应用，以及控制、感觉反馈和信息处理的计算机系统。它包含了机械工程、电气工程、自动化技术、电子工程和计算机科学的概念。       行业机构预测，2023年全球机器人市场的复合年增长率将达到10.9%，价值将达到802亿美元。随着机器人技术需求的不断增长，当今世界上许多大学和学院都开始提供一流的机器人技术课程。对这一领域有兴趣的学生可以报名参加这些课程，学习诸如机动性、操纵和人工智能等主题。然而，重要的是要注意，从这些程序中找出“最好的”是模糊的。       这是因为，每所大学都有自己的专业课程规划和研究领域。例如，麻省理工学院（MIT）已经开发出一种单腿跳跃机器人和被动行走的两足动物进化成猎豹之类的系统。卡内基梅隆大学以机器人和自动驾驶车辆的3D感知而闻名，斯坦福大学以机器人感知而闻名，伯克利大学则以抓取而闻名。与此同时，剑桥大学的Charlesrobot也因利用自然情感数据复制逼真的面部表情和手势而广受欢迎。因此，在最好的大学课程中分配1是徒劳的。       随着对具有技术和创新能力的毕业生在机器人领域工作的需求不断增加，是时候寻找其中一些项目并注册了。此外，机器人技术不再局限于制造业的装配线。今天，我们发现它的应用范围从航空航天和海底探险，到消费品和创意艺术。以下是世界各地顶尖机器人大学的一些项目。1、马萨诸塞州伍斯特理工学院       马萨诸塞州伍斯特理工学院是一所拥有第一个机器人研究中心和完整的机器人学本科课程的大学。其机器人工程硕士课程是国内首创的领先研究生课程，也是国际上备受赞誉的学术课程。对于这里进行的所有严肃研究，研究所鼓励对机器人进行富有想象力和创造性的工作。在位于新英格兰机器人产业中心的校园里，您将与最先进实验室中有影响力和知名的教员一起，参与创新机器人项目。2、卡内基梅隆大学       这所大学是机器人学的代名词，拥有多个工程和计算机科学部门。它提供了许多机器人学项目，如机器人学博士、机器人学硕士和机器人系统开发（MRSD）科学硕士。它的一些本科课程允许学生在第五年完成他们的硕士学位。他们是机器人技术科学硕士（MS-RT）和计算机视觉科学硕士（MSCV）。机器人科学硕士（MSR）项目汇集了机器人研究领域。它的重点是培养学生在未来几代集成机器人技术和系统的研究和开发中发挥领导作用。3、麻省理工学院       麻省理工学院排名靠前的工程学院为对机器人感兴趣的研究生提供了很多机会。麻省理工学院还拥有众多的机器人小组和实验室。机器人运动组和仿生机器人实验室致力于建造具有非凡灵活性和效率的机器。野外和太空机器人实验室，机器人团队设计未来的机器人；以及个人机器人小组，专注于开发个人机器人的原理、技术和技术。它的计算机科学和人工智能实验室也催生了许多机器人的发明。虽然麻省理工学院没有提供一个特定的机器人专业，但该校为学生提供了一些专门从事该领域的途径。4、宾夕法尼亚大学       宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院通过工程与应用科学学院提供独特的机器人学硕士学位（ROBO）。宾州大学的机器人硕士课程由三个大学系联合赞助，分别是：电气与系统工程、机械工程与应用力学、计算机与信息科学。该项目由通用机器人、自动化、传感和感知（GRAP）实验室管理。学生们在世界上最先进的机器人实验室之一学习人工智能、运动学、设计和原型制作。除了硕士课程，GRASP还提供机器人学的本科课程。5、密歇根大学安娜堡分校       密歇根机器人项目由三个主要技术领域组成，这些领域随着学生生产功能机器人而融合：感知环境、外部代理和内部身体信息，以确定状态信息；利用这些信息进行推理，以做出指导、控制和定位的决策；以及作用于身体和环境以产生运动或其他输出，使机器人能够移动或与环境交互。这些领域中的每一个都可以被视为课程和研究学习的子计划。此外，不希望注册机器人学博士学位课程的学生可以通过工程职业资源中心（ECRC）在大学的企业赞助商处寻找职位。6、科罗拉多矿业学院       科罗拉多矿业学院的自动化、机器人和分布式智能中心（CARDI）是一个很好的地方，可以与其他爱好者见面，学习所有关于制造机器人的知识，并就这个主题进行研究。CARDI致力于跨学科研究，包括控制系统、机器人技术和自动化、计算机视觉和智能、分布式系统和网络以及数据/信息等领域。它的机械工程系为机械工程硕士提供机器人、自动化和设计研究领域。Mines还开发了一个生物机电一体化研究实验室，机器人工程专业的学生可以在这里从事研究项目，开发出可以彻底改变医学领域的系统。7、乔治亚理工学院       通过其机器人和智能机器研究所，乔治亚理工大学作为一个保护伞，涵盖个人学习任何和所有学科和谁有兴趣在机器人。通过合资企业，研究所取得了新的优势，跨学科的个人走到一起，以最大的协作和创造力解决问题。此外，它的SURE（暑期本科工程研究）是一个学生的首选课程，希望学习机器人的基础知识。乔治亚理工学院还开设了计算感知和机器人学专业选修课，为学生提供机器人学方面的深度知识。9、苏黎世理工学院       苏黎世理工学院一直是欧洲最好的五所大学之一。它的机器人和智能系统研究所（IRIS）目前由8个独立的实验室组成，这些实验室在生物医学纳米设备、康复系统和自动飞行器等领域开展研究。该学院提供的机器人、系统和控制硕士学位使学生能够开发创新和智能的产品和系统，以应对当今的挑战：能源供应、环境、健康和机动性。它是由机械与过程工程系（D-MAVT）与信息技术与电气工程系（D-ITET）和计算机科学系（D-INFK）合作开设的专业课程。来源：贤集网 

       工业4.0的出现通过数字化的方式改变了工业的表现方式。企业在工作场所采用自动化来提高生产力和降低运营成本。在当前场景中，自动化是增强业务增长和灵活性的关键因素。有人猜测，人工智能和机器人将取代人类，成为对人类文明的威胁。但这些技术对建设经济和增加财政收入产生了巨大影响。       机器人的自适应是实现全自动化工作空间的关键步骤。机器人因其完全复制人类智能的能力而备受担忧。全球许多行业已经将机器人融入到工作环境中，以最大限度地减少劳动力和提高工作效率。国际机器人联合会发布的一份新闻稿说，“新世界机器人2020工业机器人报告显示，全球有270万工业机器人在工厂工作，增长了12%。新机器人的销量保持在较高水平，2019年全球出货量为37.3万台。”机器人对工作场所的影响       日本最大的银行东京三菱UFG银行推出了一款名为NAO的人性化机器人，用于与客户互动。类似地，众所周知,亚马逊在其仓库操作中加入了几个机器人，这些机器人与人类员工一起工作。投资机器人可以从很多方面促进企业的发展。让我们看看其中的一些好处。       机器人可以在不利的环境条件下工作，不需要照明或通风。他们可以从事伤害人类的危险工作。由于人类受伤会造成严重后果，因此在这种情况下，机器人是一个理想的选择。       机器人更便宜，而且不像雇佣人类员工那样需要持续的投资。机器人的成本现在正处于下降阶段，一旦在工作场所流行起来，成本还会进一步下降。       人类和机器人可以互补工作。机器人比人类做任务的速度要快，而且精度极高。较少的人为干预将导致最小的错误。机器人承担着人类雇员的工作量，承担着不需要人类大脑干预的平凡任务。采用机器人面临的挑战       机器人本质上很复杂，因此需要大量的技能和时间来编程。机器人的复杂性使工作操作复杂化，这可能对相关产品和机器造成潜在风险。在目前的情况下，机器人是昂贵的，这使许多小企业无法采用它们，这反过来又增加了市场的竞争。机器人高昂的维护费用会使公司破产。       机器人仍然很难独立完成所有任务。机器人大部分时间都需要人类监控，完成机器人手无法完成的复杂任务。       机器人与其他机器人或集中控制系统的通信可在机器人之间形成对峙。先进的自动化是机器人有效实现工作空间互操作所必需的。例如，《连线》杂志的一篇报道提到，新加坡樟宜总医院雇佣的机器人经常在不知道如何导航的情况下面临僵局。报告说，为了缓解这些僵局，医院使用开放式机器人技术公司开发的软件，让不同制造商的机器人互相交谈，协商安全通行。       人工智能和机器人被指责接管了工作岗位，从而增加了失业率。机器人的出现将最大限度地减少体力劳动，这可能会造成就业机会的减少。有许多平凡和重复的任务，如客户关怀互动，其中涉及大量的人力。来源：贤集网  

      近日有消息称，用于移动检查机器人软件解决方案的开发商Energy Robotics最近获得了200万欧元（440万美元）的种子资金。本轮由Earlybird以及其他知名商业天使带领。Energy Robotics提供了第一个商用软件平台，该平台将独立于硬件的机器人操作系统，基于云的车队管理以及用于工业应用的AI驱动的数据分析结合在一起。        这项新投资使总部位于德国的团队能够进一步开发其软件即服务（SaaS）解决方案，并将其产品组合扩展到平台经济和机器人即服务。该公司现在处于由自主智能机器人引发的转型转型的最前沿。       晨鸟看到了巨大的潜力在基于德国达姆施塔特启动：“能源机器人的完美协调的创始团队结合几十年的经验，并与有远见的企业家和移动机器人智能自主软件领先的专业技术‘实干家’的心态，”说Earlybird的负责人Andre Retterath博士。“尽管公司处于早期阶段，但它仍在快速发展；该团队已经赢得了壳牌，陶氏化学，E.ON和默克等众多试点和授权客户。我们坚信Energy Robotics的硬件独立软件方法。它使初创企业可以为各种客户用例组装来自各种第三方供应商的最佳移动自主机器人车队，并通过一个通用界面控制一切，从而在数据处理级别进行最佳扩展。”       Energy Robotics推出了首个面向工业应用的商业软件平台，该平台结合了移动自主机器人智能控制的三个基本组成部分：独立于硬件的机器人操作系统，基于云的车队管理以及基于AI的数据分析。机器人用于远程检查和监视，尤其是在恶劣和苛刻环境的行业中，例如石油，天然气和石化行业，但在能源和安全行业也越来越多。该公司依靠SaaS模型来执行此操作，提供其软件解决方案和相关的IT基础架构以及来自各种第三方供应商的硬件。      “我们将我们的解决方案视为自主远程检查和监控的平台。我们的目标是为客户提供我们的软件以及所需的硬件，以及最适合其特定用例的机器人。这样，该平台不仅可以结合不同类型的机器人，而且还可以集成各种应用程序，以对收集的数据进行基于AI的分析。” Energy联合创始人兼首席执行官Marc Dassler解释说机器人技术。“有了新获得的资金，我们现在可以进一步发展并扩展我们的产品和合作伙伴网络。因此，我们很高兴能有Earlybird和其他投资者站在我们这边，他们认为我们的愿景具有前瞻性，并正在相应地进行推广。对于我们来说，很明显：自主机器人将在未来十年中发生重大变化，而我们处在塑造这一变化的最前沿。”       借助Boston Dynamics及其步行机器人Spot，这家位于达姆施塔特的公司的网络在2020年9月进行了扩展，包括另一家著名的机器人制造商。合作的开始标志着达姆施塔特默克制药集团的一个联合项目。在那里，能源机器人公司为Spot配备了摄像头，传感器和智能控制软件，可在自动巡检过程中记录巡检数据。在此特定应用中，步行机器人可以读取压力表并检查出风口。来源：贤集网  

       2月3日消息，天津大学现代机构学与机器人学中心康荣杰副教授团队研发的一款新型连续体仿生机器人，其刚柔并济的设计像一只灵巧的手臂。目前该成果已初步应用于空间非合作目标捕获的研究，有望成为一名出色的太空“捕手”，处理失效卫星和太空碎片。研究成果以《基于几何约束的记忆合金变刚度新型连续体机器人建模与分析》为题在机器人领域国际权威期刊《机器人学研究》发表。        据介绍，连续体机器人是一种形如象鼻，章鱼触须等软体生物的新型仿生机器人，它具有极强的结构柔顺性和环境适应性。因而无需配备复杂的传感系统，就能够在未知环境下执行避障探索等动作，突破了传统机器人通常只在规定空间内作业的局限性。天津大学研发的新型连续体仿生机器人，它的本体由超弹性镍钛合金制作的中央骨架和3D打印技术制作的约束盘构成。通过均匀分布在约束盘周围的驱动丝可控制其本体结构产生主动弯曲或根据环境变化发生被动变形。在视野盲区，可利用安装在机器人末端的摄像头和机械手绕过障碍物对目标进行抓取。       为了提高其柔性结构的负载能力，课题组还在机器人内部设计了由记忆合金驱动的刚度调节机构。当机器人达到预定的操作位置后，可将驱动丝与约束盘相对锁定，进而最多可提高机器人3倍的刚度，使机器人从“柔”变“刚”。       此外，研究团队首次提出了一种利用机器人内部几何约束关系求解高冗余柔性机构大范围变形的建模理论，实现了依靠位置输出进行精确“力-位置”耦合控制的创新，揭示了传统模型难以描述的连续体多重弯曲机理。该建模理论可用于指导机器人的结构优化设计和控制算法编写。本论文共同作者天津大学戴建生教授介绍，该成果未来还可应用于灾难环境救援，航空发动机探修等特殊场景。来源：贤集网 

       小型机器人设计中最具挑战性的部分可能是如何为其供电。插头或电池为大多数机器人供电，但是，想要制造微型机器人的设计人员必须找到电力的替代方案，因为电池和电线体积庞大且占用大量空间。RoBeetle符合该标准。它是由甲醇驱动的微型昆虫状微型机器人（重量不到1克的机器人），不需要电池，电线或电磁场！甲醇是防冻剂和溶剂中的一种，它也可以用作液体燃料。       甲醇作为燃料，每单位体积比电池拥有更多的能量，在小规模情况下甚至更多。从理论上讲，由甲醇驱动的微型机器人比电动机器人具有更大的自主权。RoBeetle的身体是可以容纳95毫克甲醇的油箱。空时仅重88毫克。它的角是可以帮助其携带小东西的钩子。它可以牵引重量高达其2.6倍的物体。充满的水箱大约需要155分钟才能完全蒸发。       RoBeetle可以浏览各种表面，包括泡沫，玻璃和混凝土。它也可以爬上斜坡。它以每秒0.76毫米（每小时2.736米）的速度运动。这意味着它在一个满满的甲醇罐中可以行驶约7.068米。它有四个支腿–前支腿连接到变速箱，后支腿固定在适当的位置。传动装置与张紧的板簧相连，以向后拉动腿，因此机器人可以在不行走时直立。       该执行器是一个镍钛合金线系统，覆盖在RoBeetle腿中嵌入的铂粉中。该涂层有助于加快甲醇蒸气燃烧产生热量的速度，从而导致电线变长。电线冷却后，它们会变短。这个周期驱动着机器人的运动。导线本质上是根据温度收缩和放松的人造肌肉。如果微风在其身上流动，微型机器人可以走得更快。这是因为穿过SMA线的空气使系统冷却更快，并且吹走了通风孔周围的残留甲醇，从而更彻底地终止了反应。       机器人的结构设计使用纯机械系统调节甲醇的流量。团队解释：滑动通风口连接到变速箱的方式是该机器人的真正聪明之处，因为这意味着金属丝本身的运动用于调节通过纯机械系统的燃料流量。这是微型机器人迈出的重要一步，但是仍然存在一些未解决的问题。RoBeetle不能转向，只能向前移动，其速度无法控制或调节，并且会不停地走直到燃料耗尽或破裂。意思是，一旦您填充了油箱，它就可以运行了，您无法停止它，除非您手动清空水箱。       这只是RoBeetle的开始，因此科学家将致力于解决所有这些问题并弄清楚如何加油，以便机器人可以继续运转更长的时间。假设他们可以执行所有操作，并为RoBeetle编程以与其人工操作员进行通信。在那种情况下，甲醇驱动的微型机器人有朝一日可以协助复杂的手术，充当人工授粉者等等。来源：贤集网

       近日消息，Dstl是英国国防与安全部的科学机构，开发了一种机器人原型，这样人类和机器现在就可以分担大面积探测和报告危险化学品的责任。Merlin机器人由工业伙伴HORIBA-MIRA在国防部和内政部的资助下开发，在覆盖1万平方米的试验区自主执行模拟化学侦察任务。目前，Merlin机器人只有一个原型，可以轻松地连续执行数小时的任务，使工作人员能够在安全距离之外监控和管理测试事件现场，远离潜在危害。        目前，在军事战场和国土安全场景中，如果怀疑或确认使用化学制剂，由专业人员步行和乘坐特别改装的车辆进行化学侦察。这是一项危险而艰巨的任务，需要高水平的专业培训。在未来，自主系统可以使任务的人员负担大大减轻，对部署的小组的风险也降低。这项试验在Dstl的Servitus项目下进行，是之前在Minerva项目下成功开展的工作的一个后续，该项目代表国防部和内政部调查了使用陆基和机载自主系统处理受化学制剂污染地区的危险场景评估。       最初作为Minerva项目的一部分开发，在Servitus的领导下，Merlin机器人安装了一个现成的化学蒸汽传感器，这样它就可以精确地定位在接近地面的位置。该机器人基于人工智能的目标识别、搜索和探测技术也得到了进一步发展，包括借鉴了Dstl资助的MIRA的Viking补给和recce无人地面车辆（UGV）的其他工作，增强了系统的自主行为和能力。       Servitus试验测试了在探索一个区域、避障和化学绘图过程中搜索和绘图操作的不同自主行为。在英国皇家空军霍宁顿团27中队专业C-CBRN操作员的支持下进行了实战试验。在模拟的作战活动中，无毒的化学模拟物被喷洒到地面上，军事侦察小组和机器人都承担了搜索这些地区的任务，以找到和绘制化学物质并绘制干净的路线。       英国皇家空军团27中队的操作人员接受了梅林及其基于平板电脑的人机界面的基本培训，并获得了操作机器人、设置梅林任务、监控进度和按要求重新分配机器人任务的机会。用户很快就能接受训练，熟练地指挥机器人，享受使用该系统的机会。       英国皇家空军27中队的一位发言人在评论与Dstl和MIRA的合作时说：这是一个非常有趣的项目，在早期开发阶段的一部分，该系统有很大的潜力和测试我们的人员对机器人的人工智能是一个很好的基准。       到试验结束时，梅林已经成功地演示了在清洁和受污染的区域recce任务中的自主操作，并执行了通过受污染区域寻找清洁路线的任务。在整个试验过程中，嵌入式人工智能被推到了物体和障碍物识别的极限，并在杂乱的环境中成功地展示了它的实用性。       Dstl的项目技术负责人Andy Martin说：Servitus项目已显示出使军事和紧急服务用户的工作更安全、更有效和具有前瞻性的明显潜力。这项技术在许多领域具有巨大的潜力，探索CBR和其他领域的开采途径的工作正在顺利进行。在Minerva项目的基础上，Servitus是跨部门和行业合作的另一个典范，在政府技术专家、行业和军事用户群体之间开展了密切合作。来源：贤集网 

       研究人员发现了如何制造仅靠自身环境中的能量流就可以自我恢复的材料。这一发现可能对希望从玩具到机器人的可持续来源的各个行业中，并且有望进一步使我们了解自然界如何推动某些类型的运动。        想象一个橡皮筋在多次被剪断后能自我修复，或者一个小型机器人，它可以跳上由自身能量推动的一系列楼梯。麻萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员发现了仅依靠周围环境中的能量就可以自我恢复的材料。这一发现可能对可持续来源的各个行业有用，并且有望进一步使我们了解自然界如何推动某些类型的运动。       UMass Amherst自然科学学院高分子科学与工程教授Al Crosby和Crosby研究组的研究生Yongong Kim以及荷兰代尔夫特理工大学的客座研究员Jay Van den Berg被发现一个平凡的实验中的物理过程，涉及观察凝胶条的干燥情况。研究人员观察到，当长而有弹性的凝胶条由于蒸发而失去内部液体时，条会移动。大多数动作都很缓慢，但是每隔一段时间，它们就会加速。这些更快的运动是快速不稳定性，随着液体进一步蒸发，这种不稳定性继续发生。进一步的研究表明，材料的形状很重要，并且条带可能会自行复位以继续移动。       克罗斯比在解释这项研究时说：“许多动植物，特别是小型动植物，都使用像弹簧和闩锁那样的特殊部件，以帮助它们真正快速地移动，比仅带肌肉的动物要快得多。” “像维纳斯捕蝇器这样的植物就是这种运动的典范，动物世界中的蚱hopper和下颚蚂蚁也是如此。捕捉不稳定性是大自然将弹簧和闩锁结合在一起的一种方式，并越来越多地用于在水中快速运动。小型机器人和其他设备，以及像橡皮弹出器之类的玩具，但是，大多数此类抓取设备都需要电动机或人的手来保持运动。有了这个发现，可能会有各种各样的应用不需要电池或电动机燃料运动。”      金解释说，在从干燥带上学习了基本的物理原理之后，该团队尝试了不同的形状，以找到最可能以预期方式发生反应的形状，并且这些形状会不断重复移动，而无需任何马达或手即可将它们复位。该团队甚至表明，重新成形的条带可以完成工作，例如自己爬上楼梯。       Crosby继续说：“这些课程说明了材料如何利用与环境的相互作用（例如通过蒸发）来产生强大的运动，它们对于设计新的机器人非常重要，尤其是在难以安装电动机，电池或其他能源的小尺寸机器人中来源。”       克罗斯比及其小组的最新研究成果是由美国陆军研究室资助的大型多学科大学研究计划的一部分，该研究室是美国陆军作战能力发展司令部的陆军研究实验室的一部分，由杜克大学生物学教授希拉·帕特克（Sheila Patek）领导，旨在从快速移动的生物体中发现许多类似的机制，并将其转化为新的工程设备。       陆军研究部主任拉尔夫·安特尼安（Ralph Anthenien）说：“这项工作是一项更大的跨学科工作的一部分，该工作旨在了解生物和工程冲动系统，这些系统将为可伸缩的方法产生基础，这些方法可为机械作用以及储能结构和材料产生力。”办公室，是美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的组成部分。“这项工作将来在陆军和国防部的致动和动力系统中将有无数的潜在应用。”来源：贤集网 

       随着人们跨过21世纪，智能技术越来越流行。笔记本电脑正在取代我们的教科书，在智能手机上可以学习我们想要的一切。社交媒体已经无处不在，使用技术的方式已经改变了人们工作和生活的方式。技术已经成为远程教育的核心组成部分。它加强了教师和学生之间的数字化互联和交流，保持了“人与人之间的联系”，这对年轻人的心智成长很重要。加强联系和定制的经验可以让教育者认识到学习技能的机会，提高学生的潜力。因此，当今时代的教室不仅在扩大，以使用更多的技术和数字工具，而且他们还从事机器学习。       机器学习是一种人工智能（AI）元素，它让机器或计算机从所有先前的知识中学习并做出明智的决策。机器学习的体系结构包括收集和存储丰富的信息集合，并将其转化为标准化的知识库，用于不同领域的各种用途。通过专注于机器学习，教育工作者可以在教育领域的非课堂实践中节省时间。       例如，教师可以使用虚拟助手直接在家为学生工作。这种形式的帮助有助于改善学生的学习环境，促进成长和教育的成功。ODSC称，“去年的报告显示，教育领域的机器学习仍将是推动投资的主要行业之一，到2030年，美国和中国将成为最主要的参与者。像谷歌和IBM这样的大公司正在参与使学校教育更加进步和创新。”机器学习在教育中的应用全面分析材料       机器学习在教育中的应用，使其内容更具时代性和适用性，旨在将在线学习领域推向一个新的阶段。怎样？ML技术评估在线课程的内容，并帮助评估所提供的知识质量是否符合适用的标准。另一方面，了解用户是如何解释数据的，并理解所解释的内容。然后用户根据自己的特定偏好和专业知识获取数据，整体学习体验会显著增加。个性化学习      这是机器学习最大的应用。它适应能力强，能满足个人需求。学生可以通过这个教育体系来指导自己的学习。他们可以有自己的速度，决定学习什么和如何学习。他们可以选择自己感兴趣的话题、想从中学习的导师、想从事的课程、期望和趋势。有效应用       在教育中，机器学习还有另一个应用，它处理成绩和分数。由于大量学生的学习技能都体现在每一门在线课程中，因此给他们打分就成了一项挑战。ML技术使得分级过程几秒钟就成了问题。在这种情况下，人们将更多地讨论精确科学。在有些地方，计算机无法取代教师，但即使在这种情况下，计算机也有助于改进目前的评分和评价方法。       据TechXplore报道，“德国Tübingen大学和科罗拉多博尔德大学的研究人员最近调查了机器学习技术在课堂研究背景下评估学生参与度的潜力。更具体地说，他们设计了一种基于深度神经网络的架构，可以通过分析课堂环境中收集的视频片段来估计学生的参与度。”       他们还提到，“我们使用在课堂上收集的摄像头数据来教授一个基于深度神经网络的模型来预测学生的参与程度，我们根据实地真相数据（例如，根据课堂上录制的视频对学生参与程度的专家评分）对我们的模型进行了培训。例如，在这一训练之后，该模型能够预测在特定时间点从特定学生获得的数据是否表明参与程度高或低。”来源：贤集网

        近日，哈尔滨工业大学发布消息，该校与多国多所高校合作，在“人工肌肉”研究领域取得新突破，解决了人工肌肉驱动性能的电容依赖性问题，为后续设计具有无毒、低驱动电压的高性能驱动器提供新的理论基础。       智能材料是一类可以在外界激励下做出主动响应的新材料，具有自驱动、自监测、自修复等多种功能，在人工智能、智能制造、生物医疗、机器人等领域具有广泛的应用前景。       聚合物纤维与碳纳米管纱线人工肌肉是一种典型的智能材料，主要通过热、电化学两种方式实现驱动。       软性机器人因其较高的柔性、对人体安全等优点，近年来得到广泛关注。3D打印的优势在于制造复杂形体、复杂结构可一次成型，不需要后续加工。打印免组装结构，是3D打印技术制造软性机器人比较典型的应用。      左思洋、刘建彬课题组提出了一种基于薄膜气缸的新型模块化柔性驱动方法，可根据具体应用改变排列组合方式以及合理布置连接方案，将其应用于人工肌肉和管道爬行机器人中。       “每一个薄膜气缸就好比人体的一小块肌肉，或者爬虫的一个‘节’，只不过是用热塑性聚氨酯材料做的。”刘建彬解释说，如果把这个新型薄膜气缸结构比喻成一个基本的肌肉单元，根据不同的应用需求对这些单元的连接方式进行组合，就像是把一个个肌肉单元连接起来形成一整块肌肉，然后再应用于不同场景。        整块“肌肉”的制造过程采用了3D打印技术，一次成型，省掉了传统机电设备加工制造中的装配流程，大幅降低了驱动模块的制造成本和周期，且具备耗气量小、动态响应高、可靠性高、对应用场景适应性强等特点。        基于此创意，课题组首先提出了一种新型气动人工肌肉，可应用于柔性外骨骼等人机交互装备的驱动中。气动即以压缩空气为动力源，带动机械完成伸缩或旋转动作。与传统气动人工肌肉相比，该设计最突出的特点是不会产生厚度方向的膨胀，从而避免了对人体的挤压。       此外，课题组还提出了一种新型气动管道爬行机器人，可应用于工业管道设施的检查和实时监控。该管道爬行机器人采用仿生尺蠖原理，通过巧妙布置薄膜气缸单元之间的连接，实现机器人在管道内、外壁面爬行。柔性驱动方式的应用使该机器人能够适应大范围管道直径的变化，并可应对直管、弯管、竖管、水平管以及各种角度倾斜管的应用场景，同时机器人可承受自重80倍以上负载。        因为采用了气动方法驱动，软性机器人只能拖着长长的气管尾巴工作。如果将传感器集成到设备中，就能去掉这些气管尾巴，使机器人更独立精致。文章来源： 科技日报，北青网

       随着机器人技术行业的不断发展，机器人技术的应用与其他一系列技术创新相结合，这些创新在当今的现代世界引起了轰动。在其他领域，增强现实和虚拟现实可能更好地体现了机器人技术的集成。人们可以通过中等渠道轻松使用基本的AR和VR功能来使用机器人。在医疗、对象检测、制造、安全部门和城市规划等各个行业中，AR、VR和机器人技术可以一起使用。以下是AR、VR和机器人技术协同工作的五种方式：卫生保健       机器人通常用于医疗保健领域。例如，创新的机械臂可以进行敏感的操作，而在药品生产线上也可以使用其他机器人。但是，机器人也可以为患者提供直接支持。除此之外，随着AR和VR的引入，机器人手术将获得进步。为了解释从各种传感器和增强现实获得的数据以扫描人体的不同部位，这些机器人使用了人工智能。对于专业发展，也可以使用基于VR的手术策略。物体检测       机器人可以学习如何使用多种数据方法将相关对象归为一组，如何区分不同的项目以及识别与以前看到的项目相同的新项目。在某些情况下，此技术可以产生准确的答案。       根据《BBN时报》的说法，“加州大学伯克利分校的一组研究人员在接受训练以识别虚拟现实环境中的各种项目后，设法训练机器人拾取研究人员指示的对象。通过这种方法，培训人员和开发人员可以最大程度地减少收集数据和实际对象所需的成本和精力。使用3D模型，还可以训练机器人来详细识别人体中的生物结构。”制造业       借助机器人技术，AR技术可以促进并加快工厂的活动。它使制造商可以展示设计，建筑工地等，而不必费力地展示自己的想法。        虚拟现实模仿了排除危险的现实情况。因此，它成为面对身体伤害的人们的标准准备方法。使用VR进行仿真或建模通常可以减少对3D打印机建模的需求，并进一步改善工作。安全部门       专家认为，在行业中，AR、机器人技术和VR很快就会成为常态。法医专家必须有效地获取证据，并且不得在犯罪现场进行干预。因此，AR批注工具使这些人可以在犯罪现场对证明痕迹进行数字标记，并更新，交换和转移证据清单。另一方面，VR提供了低成本，负担得起的选择。例如，VR技术可明确映射培训目标，并开发和测试虚拟原型以培训代理商，以适应挑战性的工作环境。此外，对于全世界的警察和其他执法人员来说，人工智能机器人在打击犯罪方面都越来越流行，但是它们不可能很快取代人们。城市规划       城市可以通过生成新建筑项目的AR和VR模型，进一步了解新建筑项目如何适应当前的城市环境，并提高整体利润增长。城市还将使市民和当地企业都可以使用这些模型，从而获得提案建议。因此，机器人技术和虚拟现实可以共同开发更复杂的策略来支持员工。来源：贤集网