机器人

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协议转换的‘魔法转换器’！耐达讯自动化Ethernet/IP转Devicenet如何让工业机器人‘听懂’不同咒语？”工业机器人作为智能产线的“核心执行者”，其高效协作依赖于精准的指令传输。然而，当Ethernet/IP与Devicenet协议“语言不通”时，机器人常陷入“指令延迟”或“动作失步”的困境——焊接错位、装配误差、物流卡顿等问题频发。如何让不同协议的设备“无缝对话”？耐达讯自动化Ethernet/IP转Devicenet协议转换器以“解码”之力，打通通信壁垒，让工业机器人指令传输“零延迟”，重塑自动化效能！

【人工智能与机器人研究】人工智能算法伦理风险的适应性治理研究——基于浙江实践与欧美经验的整合框架人工智能算法伦理风险正成为制约技术赋能实体经济与包容性增长的关键瓶颈。本文以浙江省数字经济实践为研究场域，聚焦自动驾驶、AIGC等高频应用场景中的伦理治理挑战。基于“技术–社会–主体”三维分析框架，研究系统揭示了算法伦理风险的生成逻辑与多维呈现。研究发现，浙江在治理实践中虽展现出多元协同与敏捷治理特征，但仍面临治理科技鸿沟、标准缺失与协同梗阻等“系统性迟滞”。通过对欧盟刚性规制与美国柔性治理范式的比较与反思，本文构建了以监管沙盒为核心引擎的“基于风险的适应性治理”框架。该框架依托规制、技术与市场三大支柱，

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航空航天制造升级：机器人高精度力控打磨如何赋能复合材料加工？在航空航天领域，碳纤维等复合材料因其轻而强的特性被大量使用。然而，其打磨却是一道世界性难题：手工操作质量不稳定，而传统刚性机器人又极易因力度失控导致昂贵的材料分层或损伤。

【IEEE出版】第五届高性能计算、大数据与通信工程国际学术会议(ICHBC 2025)官网：https://ais.cn/u/A32iEv时间：2025年12月19-21日地点：中国-广州-西安电子科技大学广州研究院

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基于JETSON/RK3588+FPGA+AI农业机器人视觉感知方案作物行视觉导航系统场景需求：作物行视觉导航系统是农机在田间实现自主导航的关键技术。通过前视和后视相机实时捕获作物行列图像，并利用视觉算法快速识别和跟踪作物行中心线，从而引导农机沿作物方向精确自主移动。适用于精准农业应用。

机器人“极限挑战”登陆香港——四足机器狗夺冠，展示具身智能新突破！12月6日至7日，香港中文大学携手北京大学、北京师范大学、蚂蚁集团等机构，在岭南体育场及其周边的“小桥流水”生态区成功举办了第五届ATEC科技精英赛线下赛。此次赛事以“户外极限挑战”为主题，首次在无遥控干预的前提下，让机器人走出实验室，完成垃圾分拣、自动浇花、定向越野和吊桥穿越四大真实场景任务。赛场上，四足机器狗表现尤为抢眼，浙江大学的Wongtsai团队夺得冠军，上海交通大学IRMV与北京理工大学CyberPrime分获亚军、季军。

发那科机器人相机补偿篇移程序!-------------------------------------------------! 程序名：CAM_COMP_MAIN

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【翻译】从生成的人体视频到物理可行的机器人轨迹################################################################### 论文标题：From Generated Human Videos to Physically Plausible Robot Trajectories

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基于JETSON/RK3588+FPGA+AI商用自动割草机器人方案场景需求：当前，商用自动割草机器人整体方案尚处于预研阶段。针对研究团队与开发者群体，其核心诉求聚焦于一套适配割草场景的视觉感知解决方案：需要能高效应对非结构化草坪中光照变化、障碍物多样、边界模糊等复杂环境，具备高性价比、开放易开发的特点，支持密集算法迭代与真值验证，且能稳定实现实时语义分割、障碍物识别、精准边界判断三大核心能力，以加速实验室原型向稳定产品的转化进程。

Isaac Sim vs. Isaac Lab vs. Isaac Gym：一文厘清NVIDIA机器人仿真工具链面对一堆名称相似的NVIDIA机器人工具，开发者常常感到困惑，不同的应用场景需要的工具完全不同。掌握这三者的区别，是高效开展机器人仿真与学习的第一步。

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JETSON orin+FPGA+GMSL+AI协作机器人视觉感知场景需求：协作机器人常需要在高精度、高灵活性的作业中实现 “实时、稳定、精准 ” 的视觉反馈，同时能适应复杂多变、存在电磁干扰的工业环境，并要求系统部署灵活、成本可控。传统视觉方案常受限于传输带宽、距离、抗干扰能力及布线复杂度。

第五届计算机、物联网与控制工程国际学术会议（CITCE 2025)官网：https://ais.cn/u/Q3IBre时间：2025年12月19-21日地点：中国 · 广州

FAST-LIO 部署（二）——脚本解析和ROS2升级FAST-LIO 在宇树 G1 上部署可以分为两种方法：1. 源码部署2. docker 部署由于 FAST-LIO 使用环境为 ubuntu 20.04 + ROS1，而 G1 通用环境为 ubuntu 22.04 + ROS2，所以使用第二种方法可以直接上手，但是考虑到后续源码升级，选择第一种思路的升级版本

ROS NOETIC 安装教程这里强烈安利鱼香ROS 大大的ROS一键安装教程！接下来我将按照大大的安装教程走一遍ROS的安装流程。

第七届国际科技创新学术交流大会暨机械工程与自动化国际学术会议（MEA 2025）官网：https://ais.cn/u/6Fbuee时间：2025年12月19-21日地点：中国 • 广州-保利洲际酒店

【论文速递】2025年第33周(Aug-10-16)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准标题: GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models

强化学习 Policy 的 Tracking 能力全解析，以Legged_gym为例解说Policy的训练流程Legged Gym 的强化学习 Policy 本质上是一个通用的多模态跟踪系统。通过设计不同的观测空间和奖励函数，Policy 可以学习跟踪各种目标：