Vídeos: Tênis Jogando Robô Humanóide, Cavalo Quadrúpede

Video Friday é a sua seleção semanal de vídeos incríveis de robótica, coletados por seus amigos em Espectro IEEE robótica. Também publicamos um calendário semanal dos próximos eventos de robótica para os próximos meses. Por favor, envie-nos seus eventos para inclusão.

ICRA 2026: 1–5 de junho de 2026, VIENA

Escola de verão em sistemas multirobôs: 29 de julho a 4 de agosto de 2026, PRAGA

Aproveite os vídeos de hoje!

Atletas humanos demonstram habilidades de tênis versáteis e altamente dinâmicas para conduzir com sucesso ralis competitivos com uma bola de tênis de alta velocidade. No entanto, reproduzir tais comportamentos em robôs humanóides é difícil, em parte devido à falta de dados de ação humanóide perfeitos ou de dados de movimento cinemático humano em cenários de tênis como referência. Neste trabalho, propomos LATENT, um sistema que aprende habilidades de tênis humanoides atléticos a partir de dados de movimento humano imperfeito.

[ LATENT ]

Um robô lindamente projetado inspirado em Strandbeests.

[ Cranfield University ]

Acreditamos ser a primeira empresa de robótica a demonstrar um robô descascando uma maçã com duas mãos hábeis, semelhantes às humanas. Este avanço preenche uma lacuna importante na robótica, alcançando uma manipulação bimanual rica em contato e indo muito além dos limites das simples garras.

Os atuais modelos de IA (VLMs) são excelentes em termos de percepção, mas têm dificuldade em agir. Controlar as mãos com alto grau de liberdade para tarefas como essa é incrivelmente complexo, e a teleoperação precisa no nível dos dedos é quase impossível para os humanos. Nosso primeiro passo foi um sistema de autonomia compartilhada: em vez de controlar cada dedo, o operador aciona habilidades pré-aprendidas, como uma primitiva “girar maçã ou bola de tênis” por meio de um toque no teclado ou pedal. Isso torna possível a coleta escalonável de dados e o treinamento de RL.
Como a IA gerencia isso? Criamos “MoDE-VLA” (Mistura de Especialistas Dexterous). Ele combina dados de visão, linguagem, força e toque usando uma equipe de “especialistas” especializados, tornando o controle em espaços de alta dimensão estável e eficaz. A combinação dessas duas inovações permite uma manipulação contínua e rica em contato. O ser humano fornece orientação de alto nível e o robô executa a complexa coordenação manual necessária.

[ Sharpa ]

Obrigado, Alex!

Foi ótimo ver nosso nome entre as outras empresas “AI Native” durante a palestra do NVIDIA GTC. O NVIDIA Isaac Lab nos ajuda a treinar políticas de aprendizagem por reforço que permitem ao UMV dirigir, pular, virar e pular como um profissional.

[ Robotics and AI Institute ]

Esta tecnologia Finger-Tip Changer foi pesquisada e desenvolvida em conjunto através de uma colaboração entre Tesollo e RoCogMan LaB na Universidade Hanyang ERICA. O projeto integra a experiência prática de desenvolvimento de mãos robóticas de Tesollo com a experiência do laboratório em manipulação robótica e design de garras.

Não sei por que mais robôs não fazem isso. Além disso, aquelas pontas dos dedos pontiagudas são assustadoras.

[ RoCogMan LaB ]

Aqui está um próximo artigo do ICRA do Fluent Robotics Lab da Universidade de Michigan apresentando um PR2 operacional! Com baterias funcionais!!!

[ Fluent Robotics Lab ]

Este vídeo mostra os testes de campo e os recursos de interação do KAIST Humanoid v0.7, desenvolvido no Laboratório DRCD com atuadores internos. A política de controle foi treinada por meio de aprendizagem por reforço profundo, aproveitando demonstrações humanas.

[ KAIST DRCD Lab ]

Isso precisa vir em tamanho adulto.

[ Deep Robotics ]

Eu não sabia disso, mas aparentemente caixas de sapatos são realmente chatas de manipular porque se você agarrá-las pela tampa, elas simplesmente abrem, então é necessário hardware especializado.

[ Nomagic ]

Obrigada, Gilmarie!

Este artigo apresenta um método para recuperar Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) quadrotor de um lançamento, quando nenhum parâmetro de controle é conhecido antes do lançamento.

[ MAVLab ]

Uh-oh, os robôs podem ver portas de vidro agora. Estamos com problemas.

[ LimX Dynamics ]

Esse drone abraça árvores <3

[ Stanford BDML ]

O lixo eletrônico é um dos problemas ambientais que mais cresce no mundo. À medida que a robótica e os sistemas eletrónicos se tornam mais difundidos, a sua pegada ambiental continua a aumentar. Nesta pesquisa, os cientistas desenvolveram um sistema robótico macio totalmente biodegradável que integra dispositivos eletrônicos, sensores e atuadores, mas que se decompõe completamente após o uso.

[ Nature ]

Desenvolvemos um algoritmo distribuído que permite que vários robôs aéreos se reúnam com segurança em ambientes complexos, sem comunicação explícita ou conhecimento prévio do entorno, usando apenas sensores e computação integrados. Nossa abordagem garante evitar colisões, mantém a proximidade entre os robôs e lida com incertezas (erros de rastreamento e ruído do sensor). Testado em simulações e experimentos reais com até quatro drones em uma floresta densa, ele se mostrou robusto e confiável.

[ RBL ]

O vencedor do Prêmio Presidente de Sustentabilidade da Universidade da Pensilvânia em 2025, Piotr Lazarek, desenvolveu um sistema que usa dados de satélite para identificar ineficiências nos campos dos agricultores, realiza análises de solo em tempo real com drones autônomos para entender por que elas ocorrem e gera mapas precisos de aplicação de fertilizantes. Sua startup Nirby visa aumentar a produtividade em áreas agrícolas com baixo desempenho e reduzir fertilizantes em áreas de alto desempenho.

[ University of Pennsylvania ]

A versão de produção do Atlas se afasta do típico formato humanóide, favorecendo a utilidade industrial em detrimento da semelhança humana. Destinado ao trabalho proposital em um ambiente industrial, o Atlas tem um formato que sinaliza seu papel como uma máquina, em vez de um companheiro ou assistente amigável. Junte-se a dois engenheiros líderes de hardware e ao nosso chefe de design industrial para uma discussão técnica sobre como os principais requisitos do produto, que vão desde o gerenciamento térmico passivo até uma arquitetura modular, ditaram uma nova visão ousada para um humanóide.