机器人学术研究前沿 - 新型低型软体旋转气动执行器采用纤维增强弹性体结构和精确分析模型，解决了传统设计体型庞大和建模不准确的问题，实验误差控制在20%以内[1][2][4] - THÖR-MAGNI数据集包含5类场景和40名参与者的多模态数据，支持长期行为预测和复杂避障交互研究，数据量达3.5小时[6][7][11][14][15][17] - FMB基准测试平台提供66种3D打印物体和22,500条人类演示轨迹，验证了多模态数据对任务成功率的提升效果[18][19][20][22][24][26] 机器人操作与控制技术 - 双臂机器人操作可变形线性物体的框架结合全局规划和局部控制，在仿真和真实实验中实现100%成功率，执行时间<60秒[27][28][30][31][34][37] - 大规模异构多机器人系统实时规划方法采用规划决策树结构，任务分配复杂度仅为O(n)，在200个任务状态下规划时间仅16.4秒[38][39][40][42][43][45][47] - 强化学习双足机器人控制框架实现多技能统一控制，在Cassie机器人上完成400米冲刺和0.47米高跳等复杂动作[58][60][61][62][64] 人机交互与学习 - 学习与通信闭环框架通过多模态接口提升人机协作效能，AR+触觉方式使任务正确预测率达100%[48][50][51][53][54][55][57] - 机器人操作研究面临物理复杂性和泛化能力不足的挑战，需要兼顾复杂任务和广泛适应性的解决方案[19][28][39]