Manipulation 분야의 논문·뉴스·데모를 모았습니다. 짧은 요약과 원문 링크를 함께 제공하며, 공개된 결과와 확인되지 않은 주장을 구분합니다.
뉴스
Chinese medical-device company Aixam announced that its M1 autonomous blood-collection robot received formal medical-device registration and is entering the market. The system combines vein sensing and feedback, autonomous decision-making, and motion control to locate veins in 3D. Aixam reports that M1 achieved 95% success in rat-tail vein sampling experiments, compared with a cited prior result of 83.9%.
Robot Newspaper논문
OpenTac combines a scalable resistive tactile skin with a CAD tool that generates fabrication files for custom 2D and developable 3D surfaces. Its structured overlay encodes normal force and local shear through taxel responses. The team designed and fabricated more than 30 sensors and demonstrated tactile feedback control and manipulation-policy learning on four real-world robot embodiments. Adaptive readout reached kilohertz rates and was 19.2× faster than full-array scanning at 16 of 1,024 taxels per update.
arXiv논문
Progress Probes는 오픈소스 π0.5 비전-언어-행동 모델의 활성값으로 선형 프로브를 학습하고, 성공적인 시연을 활용해 작업 진행 상황을 추정합니다. 런타임 모니터는 추정된 진행 상황이 예상 궤적보다 뒤처지거나 벗어나는 실행을 표시합니다. 시뮬레이션 및 실제 조작 작업 전반에서 이 방법은 VLM 기반 모니터 및 실패 데이터를 학습에 사용한 방법과 대등하거나 더 나은 성능을 보였으며, 외부 파운데이션 모델은 필요하지 않았습니다.
arXiv cs.RO논문
VecTile은 압저항층과 실리콘 돌기를 사용해 수직력과 전단력을 구분하는 두께 6 mm의 유연 촉각 어레이입니다. 4×4 어레이의 가격은 $35 미만이며, 단일 택셀 테스트에서 수직력과 전단력 오차의 RMS는 각각 0.39 N과 0.16 N이었습니다. 저자들은 풍선을 손상시키지 않는 메스 접촉과 Diffusion Policy 기반 전원 플러그 삽입 성능의 향상을 시연합니다.
arXiv cs.RO논문
FocusVLA는 로봇 조작을 위한 단계 인식형 다중 시점 라우팅 방법입니다. 행동 이력을 바탕으로 미래 상호작용 의도를 예측하고, 행동 생성 중 전역 카메라 시점과 손목/로컬 카메라 시점을 동적으로 조율합니다. RoboTwin 2.0에서 가장 강력한 기준 모델인 π₀.₅보다 평균 성공률이 10.10%포인트 향상됐으며, 실제 환경 평가에서는 보고된 성공률이 71.7%에서 85.0%로 상승했습니다.
arXiv cs.RO논문
GelSlim 5.0은 고정된 손끝 카메라 하나와 UV 반응형 접촉층을 사용해 조명을 전환하며 시각 및 촉각 이미지를 순차적으로 캡처합니다. VisTacFusion 트랜스포머는 평면상의 물체 자세와 접촉 깊이 및 표면 법선을 추정하며, 모달리티 드롭아웃을 통해 쌍별 또는 단일 모달리티 입력을 지원합니다. 알려진 물체 12개에 대한 실제 검증 데이터에서 쌍별 입력은 촉각 전용 추론보다 깊이 MSE를 61.2% 낮췄고, 시각 전용 추론보다 93.7% 낮췄습니다.
arXiv cs.RO데모
DYNAMIXEL을 기반으로 손가락 수가 서로 다른 HX Friends 로봇 손과 그리퍼 디자인을 소개합니다. 라인업에는 단일 액추에이터 그리퍼와 단일 손가락 디자인이 포함됩니다.
ROBOTIS뉴스
ETH Zurich researchers turned an off-the-shelf robotic hand into a self-contained mobile manipulator, adding an 80-gram backpack with a battery, IMU, and Raspberry Pi Zero. Reinforcement learning trained it to crawl and perform separate skills including righting itself, pressing keys, and pushing objects. In tests, it crossed 14 surfaces at an average 9 cm/s and pushed a 41-gram cube to targets up to 40 cm away in 15 consecutive trials.
IEEE Spectrum데모
Agility's Digit rearranges a room with varied objects, demonstrating manipulation for mixed loads and changing layouts.
Agility데모
Agility's Digit robot rearranges assorted objects in a room, demonstrating generalized manipulation.
Agility데모
Unitree presents UnifoLM-OminiA-0.3 for whole-body mobile manipulation and home-care and wellness tasks.
Unitree Robotics데모
Agility's Digit is shown on grill duty; the description highlights precise force control.
Agility