Artikel nach Tag: robotics
Xynova Flex 2: Roboterhand mit Reflexen und 23 Freiheitsgraden
Das chinesische Unternehmen Xynova stellte die Roboterhand Flex 2 mit Reflexen und 23 Freiheitsgraden vor. Erfahren Sie, wie dies den Robotikmarkt bis 2032 verändern wird.
NVIDIA Jetson T4000 und Cosmos: KI für Roboter
NVIDIA hat auf der CES 2026 das Jetson T4000-Modul und die Cosmos-Modelle angekündigt. Physische Intuition für Roboter, 1200 TFLOPS am Edge. Erfahren Sie, wie dies die Branche verändert.
Physical AI in der Kernenergie: AtkinsRéalis und Oxford
AtkinsRéalis und das Oxford Institute setzen Physical AI und autonome Roboter für Inspektionen in Kernkraftwerken ein. Erfahren Sie, wie die Technologien die Sicherheit und Effizienz in Anlagen wie Sellafield verbessern.
X Square Robot Roboter reinigen Häuser: Dienstleistung in China
Chinesisches Startup startet Reinigungsservice mit humanoiden Robotern Wall-B für 22 $. Erfahren Sie, wie KI Hausarbeiten meistert und wie dies den Reinigungsmarkt verändern wird.
Humanoide Roboter am Flughafen Haneda: JAL und GMO testen
Japan startet Versuche mit humanoiden Robotern für die Bodenabfertigung am Flughafen Haneda. Erfahren Sie, wie dies den Personalmangel lösen und die Gepäckabfertigung verändern wird.
Roboter mit der Kraft des Geistes steuern: Orchestra OS von Wetour
Wetour Robotics hat die Einführung des Orchestra OS zur Steuerung von Drohnen und Robotern mit Gesten und neuronalen Signalen angekündigt. Erfahren Sie am 28. Mai, wie Spatial Intent Fusion die Interaktion mit Technologie verändert.
Honor-Roboter lief Halbmarathon schneller als Mensch
Humanoid-Roboter Honor stellte Halbmarathon-Rekord mit autonomer Navigation auf. Erfahren Sie, welche Technologien es ermöglichten, den Weltrekordhalter zu schlagen.
Quantenbeschleunigung der Roboterkinematics um das 30-Fache
Erfahren Sie, wie D-Wave die inverse Kinematik von Manipulatoren um das 30-Fache beschleunigt. Hybride Algorithmen, Benchmarks, Winkelkodierung. Für Robotik-Entwickler — detaillierte Aufschlüsselung.
Roboter-Imitationslernen: Trajektorien ohne Encoder
Lehren Sie einen servoangetriebenen Manipulator, Bewegungen durch ein neuronales Netz und Potentiometer zu wiederholen. Detaillierte Aufschlüsselung der Datensammlung, MLP-Training und Fehlerkompensation. Für Middle-/Senior-Entwickler.
Dual-Process-Architektur für AI-Agenten
Wie man AI in «Bewusstsein» und «Reflexe» für 16 ms Reaktion aufteilt. Technische Implementierung, Benchmarks, Integration in UE5/Unity.