特拉维夫大学（TAU）的研究人员成功地将蝗虫的耳朵连接到了一个机器人，该机器人利用耳朵接收电信号，并做出相应的反应。该研究的视频揭示了非凡的结果：当研究人员拍手一次时，蝗虫的耳朵听到了声音，机器人向前走了。当研究人员拍手两次时，机器人向后移动。这项研究发表在著名的《传感器》杂志上，旨在研究如何将生物的优势整合到机器人技术中。        “我们选择了听觉，因为它可以轻松地与现有技术进行比较，例如，与嗅觉相反，例如在挑战更大的情况下，” Iby和Aladar Fleischman的Ben M. Maoz博士说。工程学院和萨戈尔神经科学学院，与来自动物学学院和萨戈尔神经科学学院的专家Yossi Yovel教授和Amir Ayali教授一起对研究进行了监督。       “我们的任务是用一只死虫的耳朵代替机器人的电子麦克风，利用耳朵的能力检测环境中的电信号，在这种情况下是空气中的振动，并使用特殊的芯片将昆虫的输入转换为机器人。”毛兹博士说。这项跨学科研究由联合研究生伊丹·菲舍尔（Idan Fishel）领导，研究人员包括安东·谢宁（Anton Sheinin）博士，约尼·阿米特（Yoni Amit）和内塔·沙维尔（Neta Shavil）。       在多学科合作中，研究人员能够利用蝗虫的耳朵，并使其保持“活动”状态（即功能正常）足够长的时间，以将其成功连接至机器人。在研究的最后阶段，研究人员成功地找到了一种方法来拾取蝗虫耳朵接收到的信号，从而使机器人可以使用它来做出相应的响应。莫兹博士强调了这项研究对能源行业的潜在影响，他说：“应该理解，与电子系统相比，生物系统消耗的能量可以忽略不计。它们是微型的，因此也非常经济和有效。”        他说：“总的来说，生物系统比技术系统具有巨大的优势，无论是在灵敏度还是在能耗方面。这一举措为机器人和昆虫之间的感官整合打开了一扇大门。”毛兹博士还详细阐述了这类研究可以采取的未来感官方向，包括视觉和嗅觉。已经知道某些动物看到的光谱超出了人眼的能力。其他人则可以嗅出毒品，炸弹，某些疾病甚至地震。来源：贤集网

       由马德里卡洛斯三世大学(UC3M)协调的欧洲研究项目BADGER，已经提出了一个自主地下机器人的原型，可以为城市环境提供智能导航。这个机器人系统由两个主要部分组成:一个带有geo-radar的地面车辆，用于扫描地面，以便探测到地下障碍物;还有一个自主的地下机器人来做钻孔的工作。       UC3M系统工程和自动化系机器人实验室的研究员，BADGER项目的技术经理Santiago Martínez de la Casa解释说：“一旦探测器使用项目软件扫描了底土，就会制定工作计划，并确定要进行的工作的进入和退出点。接下来的任务包括将机器人带到要进行工作的地方，并使用它从一个点钻到另一个点。”据估计，欧洲每年进行约50万项民用工程，安装电线、管道和其他小直径地下划线。这些工程通常是通过开沟，延长管道，然后填沟来进行的。研究人员指出:“这种机器人的优点是，它可以进行同样的钻探工作，而不必开沟，这样就避免了噪音、污染和给市民带来不便。”       在这个由欧盟研究、技术发展和创新框架计划(GA 731968)资助的项目框架内，来自德国、西班牙、希腊、意大利和英国的科学家参与了该系统，该系统已在实验室条件下进行了测试。特别是，在德国北部和马德里社区进行了几次陆地地下钻探试验。该系统原型已经引起了欧洲和北美公司私营部门的注意，目前正在继续开发，目的是在真实的城市环境中开始测试。研究人员估计，该项目将在两到三年内在城市投入使用。       UC3M系统工程和自动化系教授、RoboticsLab主任之一、项目协调员卡洛斯·巴拉盖尔(Carlos Balaguer)解释说:“创新的定位、绘图和导航技术，以及传感器和地理雷达的使用，使系统能够适应不同的领域。”引进这些具有认知和控制能力的先进机器人技术有多种可能的应用，Balaguer教授补充道:“它将增加欧洲在搜索和救援行动(山体滑坡)、采矿、民用应用(如水、天然气、光纤线路)、勘探技术、绘图等方面的竞争优势。”来源：贤集网

       韩国研究所成功研制出全方位夹具技术，使机器人各种形状和刚度保持的对象。借助新技术，单个抓具可用于处理螺丝刀，灯泡和咖啡壶等不同物体，甚至可处理表面较细腻的食物（如豆腐、草莓和生鸡肉）。预计将扩大在非接触式服务（例如家务、烹饪、服务、包装和制造）中的应用。抓取器：一种使机器人能够握住和处理物体的设备，类似于人的手。先进制造系统研究部下的机器人和机电一体化系的Chanhun Park领导的团队开发了全方位的夹具，这些夹具可促进非接触式服务。非接触式服务要求夹持器技术使机器人能够自由处理物体，而不管物体的形状和材料如何。       全方位夹持器的开发旨在容纳各种形状，尺寸和刚度的物体。与物体接触的抓取器表面的刚度足够柔软而蓬松，足以与豆腐相提并论。这种极低的刚度可以固有地防止损坏物体。另外，仅被物体按压的区域选择性地变形，因此抓握器的接触表面可以变形以与目标物体轮廓完美匹配，这可以帮助实现牢固的抓握。负责开发夹具表面结构的高级研究员Sung-hyuk Song说：“柔软的结构技术使夹具表面能够使用蜂窝状结构和可拉伸的网状结构以极其柔软的状态完美匹配目标对象。”       抓取动作后，抓具表面会变硬，从而使物体在抓握过程中保持稳定。此功能使其可以安全地握住物体，包括表面脆弱的物体。抓手提供的稳定感使用户会感觉到好像已为特定对象定制了抓手。全方位夹持器可以牢固地固定目标物体，而不会使其悬吊不稳，因此夹持器的优势在于不仅可以转移物体，还可以执行复杂的任务，例如用柠檬汁调制鸡尾酒，制作鸡肉汤和鱿鱼料理，而现有的抓爪都无法实现。       “传统的抓手只适用于少数几个物体，但是我们的全方位抓手可以应用于形状和大小不同的各种物体，因为抓手的表面形状和刚度可以根据目标对象进行变换。我们希望开发出所有的抓手。圆形夹持器在非接触式服务的发展中起着关键作用，在这种情况下，夹持器技术非常需要创新。”机器人和机电一体化部负责人Chanhun Park说。       该研究是“开发用于人机协作的高效，安全的工业机械手”项目的一部分。韩国机械材料研究所（KIMM）是科学和信息通信技术部下属的政府资助的非营利研究机构。自1976年成立以来，KIMM通过对机械和材料的关键技术进行研发，进行可靠性测试评估以及将开发的产品和技术商业化，为国家的经济增长做出了贡献。来源：贤集网

       3月1日消息，苏黎世联邦理工学院（ETH）的研究表明，使用超声波可以在微型蜂群中驱动和操纵微型磁珠机器人对抗血流流动。瑞士的研究人员通过超声波创造了磁动力微型机器人，可以逆着血流成群传播。        心血管疾病死亡率和致残率高，严重威胁着人类健康。大尺寸血管的血栓可置管溶栓，而对微血管血栓却束手无策。随着医疗机器人趋于微型化，有望为微血管血栓清除提供新手段。微型机器人在人体中处于低雷诺数环境，需要提供连续的外部驱动力来实现驱动。       苏黎世联邦理工学院的团队使用由氧化铁和直径为3微米的聚合物制成的磁珠，磁场使这些颗粒聚集成直径为15至40微米的机器人蜂群。苏黎世联邦理工学院机械与工艺工程系教授丹尼尔·艾哈迈德（Daniel Ahmed）和布拉德利·纳尔逊（Bradley Nelson）领导的团队研究了这种在细玻璃管中的磁驱动行为。玻璃管的直径为150至300微米，与肿瘤血管的大小相似。       为了推动微群对抗管中的水流，ETH研究人员使用了与在河上划独木舟的人相同的方法。抱住船的侧面意味着水流比河中间慢。科学家首先使用特定频率的超声波，将微珠簇引导到靠近管壁的位置。然后，研究人员切换到旋转磁场，以推动群体逆流而行。下一步是探索微载体在动物血管中的反应。“由于超声波和磁场都能穿透人体组织，因此我们的方法非常适合控制体内的微车，”艾哈迈德教授说。       这一研究方向，为超微创血栓清除提供了一种新型医疗手段， 未来将积极推进这一成果转化应用。该技术可用于显微外科手术，例如疏通阻塞的血管，或通过血管将抗癌药物传递至肿瘤并将其直接释放到肿瘤组织中。此外，该技术未来将可以药物从血管转移到大脑组织中。来源：贤集网

       今年夏天，名为Ai-Da的机器人艺术家将在伦敦的设计博物馆举办首次大型展览。艾达（Ai-Da）的作品基于机器人眼睛中的相机拍摄的照片。然后，算法将图像转换为一组坐标，以指导机器人的绘图手。       艾达的共同发明者艾登·梅勒（Aiden Meller）将艾达的支离破碎的风格描述为“破碎”。尽管我们可以对其进行编程，但我们并不需要严格的代表性摄影图像，如果这样，人们只会认为它是某种昂贵的复印机。不仅如此，我们还想展示算法中创造性的表现力。但是，并非所有人都相信机器人具有真正的创造能力。哲学家认为，人工智能无法产生真实的艺术，因为它永远不会像自由意志的人那样成为“自主创意代理”。相反，它仅通过程序员开发的算法来模仿艺术。       梅勒不同意。画廊老板说，艾达的算法旨在反映出苏塞克斯大学认知科学教授玛格丽特·博登提出的创造力定义：创造力是指提出新颖，令人惊讶且有价值的想法或人工制品的能力。“实际上，它比我们预期的要好，因为当艾达（Ada）用相机注视着您，进行绘画或绘画时，她每次都会做不同的事情，”梅勒说。“即使她面临着相同的形象或相同的人，也将是完全不同的结果。”       这些艺术品的销售额已经超过120万美元。艾达的新展览将展出一系列“自画像”，这是机器人通过在镜子前拍摄自己的照片而创造的。在无知的装置中刻意讽刺，没有自我产生自画像的感觉。Meller希望在机器与人之间界限日益模糊的世界中，这挑战着我们的身份观念，在此世界中，算法越来越多地影响着我们的观点和行动：       这些自画像非常引人注目，因为它们使我们真正面对的事实是，我们正在与技术建立关系，而不是有意识的，有见识的人。艾达（Ai-Da）的出现是这种动态的另一种体现。该机器人以编程先驱Ada Lovelace的名字命名，具有女性女性的外表和声音。       以这种方式拟人化AI是一个有争议的主题。研究表明，我们更有可能相信看似人的机器，这可以加快机器的采用。但这也可以说服我们他们比真实更真实，并在此过程中使我们不人道。梅勒说，艾达被赋予人性化的外观，以使其更具吸引力。他补充说，该机器人还设计了一种新字体，以表示其创作是由机器完成的：       当她做任何写作时，她都会使用它，以便您知道那是她而不是人类。需要更详细地提出这个道德问题。Ai-Da是越来越多的AI艺术创作系统之一。梅勒认为，这项技术可能会对创造力产生与相机发明类似的影响。       最初，许多画家担心这种媒介会破坏他们的职业生涯。但这很快就使艺术家摆脱了复制现实，而去探索摄影无法做到的想法。最终，梅勒期望人工智能将成为艺术家的另一种工具：一开始它非常危险，因为它太新了。但是，正如他们了解它并看到它的细微差别和功能一样，它将变成它内部的一个事物，就像摄影是它内部的一个事物一样。艾达的展览将于今年5月和6月在伦敦的设计博物馆举行。来源：贤集网

       “在美国弗吉尼亚州的垃圾回收中心，两个蜘蛛状的、重达300磅的机器人正在一排排的垃圾中进行分类。”“其中一个机器人依靠它‘长腿’上的计算机视觉检测可回收物，它从传送带上扯下一大块蓝色塑料，而另一个机器人则从传送带上吸起一个旧水瓶。然后，机器用夹钳将这些碎片放入分拣箱。”       这是老牌媒体福布斯近期起底垃圾分类机器人公司AMP Robotics时所写道的文字。福布斯的报道中写道：AMP在美国部署了600多个垃圾回收设备，能处理约6700万吨垃圾，这些长着“长腿”的机器人是解决垃圾分类行业面临招工难、效率低等瓶颈的措施之一。▲AMP公司的蜘蛛状机器人每分钟可以对80片废弃物进行分类，是员工分类效率的两倍       “垃圾分类”逐渐成为了全世界共同关注的话题，作为人口大国，我国对垃圾分类实施的举措也从2019年开始兴起。2019年7月1日，上海施行了《上海市生活垃圾管理条例》，后来包括北京、天津、重庆等在内的各大城市都在逐步严抓垃圾分类。       “面包是湿垃圾，用过的湿巾是干垃圾，一杯没喝完的奶茶需要把吸管、纸杯、珍珠、奶茶分别倒入不同的垃圾桶……”，因此要准确实行垃圾分类确实是个不小的难题。每当面对着一排彩色的垃圾桶时，我就分外想拥有“瓦力”（《机器人总动员》电影中地球上最后一个垃圾机器人）来帮助我进行垃圾分类。面对垃圾分类的难题，甚至一个称为“代扔垃圾”的新兴职业“火”了起来：上门收垃圾，一元一次，包月也行。▲“瓦力”进行垃圾分类 来源：电影《机器人总动员》        当然，人类为了在环保的前提下不用特意区分不同垃圾，早就开始想办法了。早在2012年，芬兰的ZenRobotics公司就公开了其首款垃圾分类机器人ZenRobotics，并在2017年推出了一种基于视觉判断的垃圾分类机器人Next Generation ZenRobotics Recycler。近几年，美国、日本也纷纷涉足垃圾分类机器人领域，经过几年的技术积累，包括AMP Robotics在内的多家公司产品已经开始落地使用。        国外垃圾分类机器人市场如火如荼，但主流的分拣机器人设备厂商依靠技术垄断获取收益，单台设备的价格通常都在人民币500万~1000万元之间。之前国内这一领域机器人市场还一片寂静，直到近两年，国内的垃圾分类机器人才逐渐露头甚至开始落地，而且性能不输国外。▲来自广东弓叶科技的生活垃圾智能分拣机器人Picking AI正在进行垃圾分拣 来源：凤凰视频       国外的垃圾分类机器人普遍集中于处理站的垃圾分类，国内能在哪些垃圾处理环节实现垃圾分类？国内的垃圾分类机器人靠谱吗？对此，智东西通过深入调查发现，目前我国垃圾分类机器人覆盖了垃圾收集和中转站分拣阶段，并且国内针对这一领域机器人的研发阶段不同，一类已经在现实场景中落地使用，一类已经推出但仍未落地，还有一类则出身于高校。一、 从“源头”到“末端”，垃圾分类或将实现无人化       国际上垃圾分类机器人的工作几乎都覆盖在垃圾收集后进入垃圾场的阶段，机器人通过机器视觉或大数据将垃圾分类，再通过机械臂抓手或吸盘将不同类别的垃圾装入各自的垃圾桶内。目前我国大部分的垃圾分类机器人具备的功能也在这一范围内，但不止局限于此，部分已落地机器人的功能更是覆盖到了垃圾收集的前端场景。1、落地北京大兴的人工智能分拣机器人       今年在北京大兴落地的，就是首个应用于混合垃圾中转站的国产人工智能分拣机器人。垃圾到达这个中转站后不会直接被运去填埋或焚烧，而是让智能机器人将其中的可回收物分拣出来，并对其中的高值可回收物和低值可回收物进行精准分类，剩余大约30%不可回收的垃圾才会被进行填埋或焚烧处理。       这台中国制造的垃圾分类机器人叫做“Picking AI”，来自于广东弓叶科技，是一个人工智能分拣机器人，搭载了弓叶科技包括深度学习、AI算法、大数据分析、机器人控制以及云平台等多项核心技术。从正面来看，“Picking AI”呈外八字状，这种结构可以减少机器人因告诉运动而产生的振动；从侧面来看，它呈长方形，这样的结构可以确保多台机器人能够无缝拼接。       机器人与机器人之间共用一个大脑，前端内置视觉系统，类似于人的眼睛一样对物料进行识别，如果碰见没见过的物料，它还能通过大数据训练机器人加以识别。大脑还内置“空调”，确保内部始终能够保持恒温工作。这个机器人针对不同类别的垃圾配备吸取和抓取两种分选方式，是对前端机械物理筛分方式的一个智能化补充，能够7×24小时不间断工作，可以保持每分钟85~95次的分拣效率，是人工分拣效率的2~3倍。在恶劣的环境下进行如此高强度的工作，这是普通工人所无法承受的。       “Picking AI”不仅可以将不同材质的废弃物分成玻璃、易拉罐、衣服、鞋子等20多种可回收物，还能挑出废纸中的塑料袋、塑料膜等杂志以及分拣二维物体，能够大大提高废纸回收再利用的纯度。不仅如此，“Picking AI”还具备强大的迁徙学习能力，可以通过云端大脑，与部署在各地的机器人实现数据共享和远程智能提升。例如部署在北京的机器人可以向部署在浙江、上海等地的机器人学习，还能互相“交流”垃圾分拣经验。除了“Picking AI”，弓叶科技还有一款叫做“Picking Easy”的建筑垃圾智能分拣机器人，可以从建筑垃圾中挑选出残次品，提升建筑垃圾回收利用的价值。2、现身杭州的特殊“环卫工”       “我是201号环卫机器人，请自觉保持环境卫生，不能乱扔垃圾哦！”这句温馨提示来源于浙江杭州江干区街道上的一个特殊“环卫工”——自主训练垃圾分拣机器人。这个机器人是由江干区城管局和浙江博城机器人科技有限公司联合开发的。它的外观黑白相间，长宽高大约都在1米左右。大到可乐罐或矿泉水瓶，小到烟头或纸巾，机器人都能经过“手臂”抓取后准确投放在标有“其他垃圾”或“可回收物”字样的垃圾箱中，识别精度可达98%，每天持续工作8小时，可以拾取35斤左右的垃圾。       博城机器人技术总监张少波说，这款机器人用于垃圾处理的前端阶段，可以在大型的清扫车大面积清扫一遍后替代人工巡检，在一些路段、公园、广场等地识别零散垃圾，分类捡起来再集中处理。这个机器人应用了视觉学习、导航定位等前沿技术，还可以通过大数据收集信息，为后续的城市环卫工作提供大数据分析，有效规划分配环卫资源。江干区城管局的相关负责人称，为了实现自主巡逻，技术人员在实现机器人避障的基础上，加配了差速转向轮，能够让它在非机动车道自如行驶穿梭。此外，通过后台，技术人员还能提前设置它的行驶路线，以及记录沿途拾取的垃圾照片和视频。       目前，江干区已经投放了两台垃圾分类机器人，能够代替4~6名环卫工人的基本工作。此外，博城机器人公司还有一款智能视觉垃圾识别分拣机器人，用于垃圾处理的后端流程，替代人在相对恶劣的工作环境下完成垃圾最终的分类处理。这款机器人今年也首次在杭州落地使用。有了这些机器人的帮助，未来废弃物回收工作将完全有可能实现无人化，从而解决垃圾分拣中心长期存在的人员短缺问题，大大减少因为疲劳造成的人工分拣误差，提高垃圾分拣的效率。  二、展会亮相的垃圾分类机器人，资源利用率能大幅提高       国内垃圾分类机器人这一领域刚刚起步，实际落地的产品并不多，但有很多产品已然从各大展会开始纷纷亮相。        1、ABB与华为合作打造AI垃圾分类工作站;这个垃圾分类机器人严格上不能说是纯“国产”，它是由全球500强企业ABB和华为合作研发的AI垃圾分类工作站，今年在中国国际服务贸易交易会（服贸会）会场中亮相。从垃圾的倾倒、传送到分类一气呵成，两只机械臂可以在4秒左右完成一次分拣，投放垃圾准确率高达98%……这些数据无一不证实着“大厂”的实力。ABB（中国）公司研究院杨洋博士介绍说：“这是一套基于人工智能的垃圾分拣系统。当垃圾通过灯箱，摄像头会对于传送带上的垃圾进行拍照，图片会传送到机器内部内置的AI加速芯片上。利用人工智能的目标检测算法，对图片当中的垃圾种类以及它的坐标进行推理，推理结果传送给机器人，机器人再将垃圾拾取、投放到相对应的垃圾桶里。”       据了解，这一整套系统背后集成了边缘计算、云计算、机器人自动化等前沿技术的综合运用。机器人经过训练会后，能够对垃圾进行准确的分类，从而实现整个垃圾识别和分拣过程的自动化和自主化。目前这套垃圾分拣系统尚未投入市场，但从其仅需要100毫秒的推理时间可以看出，它的日处理能力相当可观。       2、模块化智能资源分拣，干湿分离很重要;在今年的科博会和环博会上，来自北京安麒智能的模块化智能资源分拣机器人也吸引了不少人的眼球。不规则的木头、砖头，各式各样的塑料瓶、易拉罐等源源不断被送上传送带，设备正上方的机器人通过摄像头“眼睛”一扫，识别出来物体的大小、特征，“大脑”通过迅速判断，张开机械手，把垃圾抓起，分类放到不同的箱子里。一连串流畅的动作也是这个机器人性能的体现。据安麒智能公司总经理李高强称，这款机器人每小时能抓取2400次，相当于抓取一次仅需1.5秒。       无论是50厘米长的大块木头还是10厘米长的易拉罐，只要在机器人的抓取范围内，这个机器人都不会放过任何一个物体。在抓取重量上，这个机器人目前的最大抓取重量能够达到20斤。从2017年开始，安麒智能的团队在选择踏入人工智能机器人领域时就选择了当时的“冷门”产业——垃圾分类。       李高强认为：“混杂的是垃圾，分开的就是资源。通过把机器人编组，将6个机器人组成一套装修垃圾智能分拣处置线，有的拣木头、有地拣混凝土，就可以实现每年15万吨的装修垃圾资源化精细分拣规模。”此外，安麒智能对垃圾分类的干湿分离非常重视。李高强说，如果生活垃圾在前端能够做好干湿分离，就能产生70%~80%的资源。这样的话湿垃圾可以拿去堆肥，干垃圾通过转运站还可以进行分类再利用。三、 高校创意垃圾分类机器人不止局限于模型        在2019年举办的世界机器人大赛中，河北农业大学的学生展示了他们仅用两周提出创意，并设计制作完成的垃圾分类机器人模型。按照他们的设计，小区内只需要摆放一种大的垃圾桶，居民们提前将垃圾分好类并装入不同颜色的垃圾袋内，最后全部丢进一个垃圾桶即可。        尽管这一设计相对简易，但其理念已与中转站的垃圾分类机器人无二。除了模型实验类的概念机器人，上海交大中英国际低碳学院固体废弃物资源化技术与智能装备团队研发了超视觉垃圾分拣机器人于今年亮相。这款超视觉垃圾分拣机器人能够高精度分拣不同品类的干垃圾，通过CCD视觉、激光视觉、近红外视觉等识别传感器相耦合，综合判断目标物的颜色、形状、纹理等外部特征和材质等内部特征，实现垃圾精准定位与细分判别。       而后，机械臂会迅速抓取传送带上的废弃物，在判断其类别后准确放入对应的收集器内 。这台机器人的最高分拣速度达到每小时5400次，能每天24小时连续工作，分类准确率高达95%。此外，其生产线上每套设备布置两个机械手，相当于代替54个分拣工人的工作量。这一项目的负责人李佳算了一笔账，他说：“如果每台设备每天正常工作20小时计算，可挑拣200吨垃圾，挑中率按照90%计算，可挑选纸类3.6吨，塑料类18吨，玻璃1.8吨，可使垃圾减量约10%，减少垃圾分类管理费用约1万元（每吨400元计算），回收物料价值6.8万元，每天为客户提高收益共计7.8万元。”目前，这款机器人已进入产学研技术推广阶段，团队将与国内环保头部企业对接合作与共同开发，尽快推进市场应用。四、 破除“表面功夫”，“机器人”或成垃圾分类好帮手       自从上海打响了国内严格实施垃圾分类的“第一枪”后，国内主要的大城市对垃圾分类的重视程度也越来越高，但依旧不可避免“理想很丰满，现实很骨感”的现状。政策上，我国住建部要求：到2020年底，全国46个试点城市要基本建成垃圾分类处理系统。国家发改委等机构印发的《城镇生活垃圾分类和处理设施补短板强弱项实施方案》也表明我国2020年要全面实行生活垃圾分类处理、处置目标。发改委、住建部发布《“十三五”全国城镇生活垃圾无害化处理设施建设规划(征求意见稿)》还提出，到2020年底，直辖市、计划单列市和省会城市(建成区)生活垃圾无害化处理率达到100%；直辖市、计划单列市和省会城市垃圾得到有效分类，城市生活垃圾回收利用率达到35%以上。       如今，2021年已经开启，多省市垃圾分类系统及生活垃圾无害化处理已达要求。垃圾分类政策的落实从各省市传达到社区再传递到个人，以北京市部分小区为例，除了居委会经常和居民强调“垃圾分类”知识外，社区阿姨有时还会在小区门口立张桌子，让每家住户填写垃圾分类保证书。但实际上，且不论小区经常存在类似面向马路的垃圾桶是一排“分类垃圾”的彩色垃圾桶，背对马路的是一整排“其他垃圾”的黑色垃圾桶，或是不同种类垃圾桶内的垃圾最终还会倒进同一个垃圾车这种“表面功夫”行为，就算每个人都有垃圾分类意识，但要让所有人把每样垃圾都精准区分也是一个不小的难题。       除此之外，垃圾回收也是一项大工程，如果只注重对所有垃圾进行无害化处理而相对忽视了可回收垃圾的再利用环节，也会造成很大的资源浪费。再从垃圾总量和人员分配上看，我国许多城市人均生活垃圾产量已经超过了每人每天一公斤的水平线，目前我国城市生活垃圾年产生量过亿吨，占世界垃圾总产生量的26.5%，且每年以8%~9%的速度增长。        2019年全国337个一至五线城市的生活垃圾生产量达约3.43亿吨，预计2020年中国城市垃圾产生量达3.6亿吨。垃圾的产生数量正在飞速增长，但环卫工作却面临着“招工难”的现状。此外，按照正常的工作量来算，人工分拣垃圾每人每天只能处理150公斤到300公斤垃圾，并且这份工作对人体的伤害也极大。种种原因表明，推行“垃圾分类”非常有必要，但要真正达到想要的垃圾分类效果要比想象中难得多，而垃圾分类机器人或许能够成为人类推行垃圾分类的好帮手。结语：机器人助力垃圾分类自动化       从杭州街道拾取垃圾并分类的机器人，到北京垃圾中转站使用机器视觉技术和机械臂将传送带上的垃圾分类，让人苦恼的垃圾分类从“源头”到“末端”各环节正在逐渐趋于自动化。使用机器人进行垃圾分类不仅能够减少有害垃圾对人类员工身体的损害，还能极大提高垃圾分拣效率，提高可回收垃圾的利用率。随着我国对垃圾分类不断重视，我们也希望未来科技能够为垃圾分类出一份力，通过人工智能技术让人们了解垃圾的分类方式，通过机器人技术进行垃圾更精准的分类，以提高可回收垃圾的利用率。文章来源： 智东西

       近日消息称，十年来，工业机器人的年度安装量增加了两倍多，在全球工厂中达到了381,000台。如今，国际机器人联合会（IFR）已宣布了未来全球工业机器人行业的五大趋势。IFR秘书长Susanne Bieller博士说：“将传统生产与'数字化战略'相结合的使命使机器人处于领先地位。”1、机器人学习新技巧        结合视觉和其他传感系统的人工智能软件，可使机器人完成艰巨的任务。这样的任务之一就是垃圾箱捡拾，在过去，这种捡拾只对人类的手是可行的。新一代机器人更易于安装和编程，并且可以连接。通信协议的进步将机器人无缝集成到自动化和工业4.0策略中。2、机器人在智能工厂中的应用       汽车行业率先使用智能机器人解决方案，在整个装配线中使用工业机器人，这些装配线在传统汽车生产中占据了100多年的历史。未来属于机器人和自动驾驶车辆（或更确切地说是自动移动机器人）的网络交互。配备了最新的导航技术，与传统生产线相比，这些移动机器人更加灵活。        车身通过无人驾驶运输系统进行运输。它们可以与流水线分离，并重定向到装配工位，在装配工位可以装配单独装备的变型。完全更改模型后，只需要对机器人和AMR重新编程，而不必拆除整个生产线。随着人机协作工作站的集成势头增强，机器人供应商报告说，机器人与人并驾齐驱，没有栅栏。3、机器人进入各行各业       连通性的突破有助于增加机器人在制造行业中的采用率，这些领域直到最近才转向自动化，例如食品和饮料、纺织品、木材产品和塑料。正在进行的数字化转型将带来全新的商业模式，因为生产商可以比以往更轻松地实现多元化。在智能工厂中，不同的产品随后通过相同的设备组装，传统的生产线将不复存在。4、机器人减少碳排放量       对更小的碳排放量的需求也将推动对现代机器人技术的投资。现代机器人具有高能效，因此直接降低了生产能耗。通过更高的精度，它们还产生更少的次品和次品，这对资源投入与产出之比产生积极影响。此外，机器人有助于以成本效益的方式生产可再生能源设备，例如光伏电池或氢燃料电池。5、机器人帮助保护供应链       大流行使全球化供应链的弱点可见。制造商有机会以完全不同的观点重新考虑供应。通过自动化提高生产率后，制造商可以提高灵活性，这在大多数欧盟，北美，日本或大韩民国等高薪国家可能是无法获得的。机器人自动化可提高生产率，灵活性和安全性。Bieller博士说：“机器人技术的进步正在促进机器人的采用。新冠肺炎大流行尚未开始任何新趋势，但它已超越既定实践，加速了机器人技术的使用。在这方面，大流行被证明是推动行业变革的最大因素。”来源：贤集网

       机器人技术将成为人们未来生活和工作方式的最大改进之一。而这一点正在迅速逼近。下一个十年将是一个令人难以置信的有趣的时代，有可能完全重塑科学、医疗保健、生产、发现和人们的日常生活。随着冠状病毒疫情的影响迫使科技发展到更高的水平，2020年机器人技术在所有领域的应用都得到了加速，这使得人们能够保持安全。2021年将扩大这些创新，从而解决某些独特的障碍。以下是机器人技术在2021年将面临的几个主要挑战：减轻隐私和保护威胁       每一项技术都有隐私、道德和保护的问题。通过修复或改变它，用于准备机器人的数据可能被误用，使机器人崩溃。同样，机器人在其项目生命周期中获得的数据，如录音、照片和位置数据，也可能被欺诈者侵入并用于非法活动。因此，使用机器人解决方案和维护数据保护仍然是一个严重的问题。此外，机器人拥有的细节所有权并不一致。关于哪一方可以将信息的哪一部分用于什么特定目的，也没有可靠的信息。这就提出了一个问题，即掌握信息的一方是否会负责任地使用这些信息。多用途       不断推动机器人做更多事情的扩展概念是多功能性。无论是收集更多的数据，进行更多的活动，还是为更多的需求提供服务，能够做更多事情的机器人都将不可避免地带来更高的生产率。例如，制造过程中的机械臂可以组织商品的两个组件，而不是一个。这是朝着正确方向迈出的一步。机器人技术需要更多的人类协作和更多的功能，但也需要在设备和过程本身。如果它们能够相互作用，就可以减少冗长的过程。测绘和导航       机器人在执行既定任务时，必须在各种环境中安全机动，才能有效地工作。机器人创建模型或地图、确定其当前位置并移动到相应的点非常重要。对于机器人来说，地图、导航和路由是典型的复杂问题。随着机器人实现完全自主，对新情况做出反应，扩大其应用范围，寻找解决这些问题的好方法就显得尤为重要。扩展有效人工智能       机器人的设计一般采用人工智能技术和机器学习。尽管这些技术有所发展，但我们仍然没有达到完全信任这些技术的程度。首先，训练机器人完成任务需要大量的数据。除此之外，由于机器人通常是在受管制的环境中训练的，因此不能保证它们会像预期的那样工作。对于机器人来说，要理解并采取有效的行动，现实世界的场景往往会变得困难。人工智能目前不能代替人类的逻辑，机器人的解决方案也不能完全有效或完全准确。社会关系       随着机器人进入人类环境（如医院）的能力不断增强，机器人学家应对复杂的社会关系至关重要。来自我们的声音、身体和面部的信号相当微妙和复杂，因此制造一个能够检测这些信号并做出适当反应的机器人是一项重要任务。此外，必须考虑到基本的道德和社会价值观以及社区内部的差异，这些关系必须是多方面的和持久的。来源：贤集网

       两名毕业于印度卡努鲁VR Siddartha工程学院的学生发明了一种虚拟的临场感机器人，用户可以看到远处发生的事情，就好像他们真的在那里一样。他们的项目由V.N.Prudhvi Raj教授指导，提供了一个很有价值的例子，说明如何利用机器人实时捕捉视频数据，并监控人类暂时或永久无法进入的地方。       制造机器人的两位研究人员Mani Babu Gorantla和Grandhi Sathya Venkata Krishna告诉记者，我们开发了这个机器人作为我们的最终项目。它的灵感来自我们在一本叫《电子为你》的杂志上读到的一篇关于网真机器人的文章。       Mani Babu、Krishna和Prudhvi最近的研究的主要目的是让用户实时地看到发生在偏远地区的事情。为了实现这一目标，他们发明了一种具有车载摄像头和Wi-Fi功能的机器人，这种机器人可以捕捉视频，并允许用户通过智能手机、互联网浏览器或虚拟现实（VR）耳机即时观看视频。       Mani Babu和Krishna解释说：“我们的机器人摄像头捕捉到的任何东西都可以直接传送到用户的智能手机，智能手机也可以放在VR盒或耳机中，用户可以在VR中查看环境，就好像他们真的在导航一样。当机器人的车载摄像头根据用户的头部动作移动时，用户感觉他/她好像就在那个位置。”       最初，研究人员用Arduino微控制器和Raspberry Pi（一种没有屏幕的微型计算机）控制机器人的动作，并将其摄像头拍摄的视频流化。他们希望确保机器人的动作与使用者的头部动作相匹配。为此，他们利用了加速计和陀螺仪（即可以确定物体位置和方向的传感器），这是大多数现有设备的关键部件。研究人员发明的虚拟临场感机器人       基本上，用户智能手机中的加速计和陀螺仪收集的数据被用来确定他/她的头部运动。这些数据被传输到Raspberry Pi设备，然后用于控制机器人摄像头的运动，以确保它们与用户的头部运动相匹配。“我们用Arduino来来回移动我们的机器人，以及左右移动。”Mani Babu和Krishna解释道。我们决定使用两种不同的控制器（Raspberry Pi和Arduino），因为虽然Raspberry Pi也可以控制机器人的电机，但它的RAM会更高；因此，我们给它更多的时间来处理视频和流媒体，这会减轻 Raspberry Pi设备的负担。       尽管机器人的第一个原型是用Raspberry Pi和Arduino制造的，但随后，研究人员用一种更复杂的设备MyRIO替代了这两个部件。MyRIO是一种便携式设备，既可以作为数据处理器，也可以作为控制器；因此，它可以结合Raspberry Pi和Arduino设备的功能。       Mani Babu和Krishna说：“最初，我们使用Raspberry Pi和Arduino控制机器人，但最终，我们决定尝试使用MyRIO替代，后者价格更高，但处理能力更高；因此，它可以同时完成Raspberry Pi和Arduino的任务。我们的机器人有很多应用。以我们大学为例，校长或系主任可以用它来监控走廊。”虽然Mani Babu、Krishna和Prudhvi目前还没有计划将他们创造的机器人商业化，但他们的工作可能会对其他研究团队起到启发作用，最终导致类似虚拟临场感机器人的开发。在未来，这些机器人可以用于从远处监视僻静或危险的地方（例如，在地震或其他自然灾害期间寻找幸存者），在度假时虚拟查看家庭或办公室环境，以及一系列其他应用。来源：贤集网

       康奈尔大学的研究人员创建了一种低成本的方法，使柔软、可变形的机器人可以检测各种物理交互，从拍子到拳头再到拥抱，而无需完全依靠触摸。取而代之的是，位于机器人内部的USB摄像头捕获手势在机器人皮肤上的影子运动，并使用机器学习软件对其进行分类。       该小组的论文“ ShadowSense：使用阴影图像分类在社交机器人中检测人的触摸”发表在交互、移动、可穿戴和普及技术的计算机协会论文集上。该论文的主要作者是博士生胡玉涵。新的ShadowSense技术是人机协作与同伴实验室的最新项目，该论文的资深作者盖伊·霍夫曼（Guy Hoffman）是Sibley机械与航空航天工程学院的副教授。       该技术起源于开发可在紧急疏散过程中引导人们安全的充气机器人的一部分。这样的机器人将需要能够在极端条件和环境下与人类通信。想象一下，一个机器人通过检测人的手的压力来实际将某人引导到嘈杂，烟雾smoke绕的走廊上。该团队采取了一种违反直觉的方法，而不是安装大量的接触传感器-这会增加机器人的重量和复杂的布线，并且难以嵌入变形的皮肤中。为了衡量触感，他们望向远方。       胡说：“通过在机器人内部放置一个摄像机，我们可以通过观察阴影图像来推断出该人是如何触摸它的，以及该人的意图是什么。” “我们认为那里存在着有趣的潜力，因为有许多社交机器人无法检测触摸手势。”原型机器人由一个柔软的尼龙皮充气囊组成，该囊皮围绕着圆柱形骨架（大约四英尺高）伸展，该骨架安装在可移动的基座上。机器人皮肤下是一个USB相机，该相机连接到笔记本电脑。研究人员开发了一种基于神经网络的算法，该算法使用先前记录的训练数据来区分六种触摸手势-手掌触摸，打孔，两只手触摸，拥抱，指向和完全不触摸-的准确度为87.5至96％，取决于照明。       可以对机器人进行编程以响应某些触摸和手势，例如滚开或通过扬声器发出消息。机器人的皮肤有可能变成交互式屏。胡说，通过收集足够的数据，可以训练机器人识别更大范围的交互词汇，这些词汇是根据机器人的任务量身定制的。机器人甚至不必是机器人。ShadowSense技术可以并入其他材料（例如气球）中，从而将它们转变为触敏设备。        除了为复杂的技术难题提供简单的解决方案，并使机器人更易于启动之外，ShadowSense还提供了在当今高科技时代越来越罕见的舒适性：隐私。胡说：“如果机器人只能以阴影的形式看到你，那么它就可以检测到你在做什么，而无需拍摄高保真度的外观图像。” “这为您提供了物理过滤和保护，并提供了心理上的舒适感。”来源：贤集网