丽莎老师讲机器人之精度比达芬奇高十倍的新型机器人MUSA

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一个被称为 MUSA 的新型机器人系统帮助医生完成了一项关于乳腺癌的手术实验，这是首次在机器人辅助下完成的 “超显微外科手术”。结果发现，该系统安全可行。相比于大块头的“达芬奇” 系统，这个小型机器人系统或许更具潜力。
重建超显微外科手术是一种高度精确的重建手术形式，是显微外科手术的纵深发展新趋势，旨在将超细的血管、淋巴管连接起来，以使其恢复健康功能。
该手术专注于重新连接直径范围为 0.3~0.8 毫米的血管。因为吻合的血管或神经细小，技术要求高，需要花费更长时间练习才能掌握，所以目前普及率还很低，全世界只有少数外科医生会操作。超显微外科手术的主要应用之一包括解决淋巴水肿。
因为此类实验需要更为精准的手术动作，所以科学家们想到用机器人手臂替代一部分人手的工作以克服人的局限性，消除手部震颤或者其他细微的人类动作对手术造成的影响。
马斯特里赫特大学（Maastricht University）的研究人员进行了此项研究，并将论文发表在 Nature Communications 上。
实验选取了 20 位患有淋巴水肿的女性，手术主要是通过把淋巴管连接到附近的静脉以绕过患处，从而减轻症状。她们被分为两组，一组接受完全人工的手术，另一组在 Muse 的辅助下进行手术。
该系统是荷兰初创公司 Microsure 研发的，该公司孵化于埃因霍芬理工大学和马斯 特里 赫特 大学医疗中心。去年，他们刚刚使用 MUSA 完成在患者手臂缝合细血管的外科手术。
 MUSA 可以使我们在需要手术显微镜的手术过程中非常精确地运动。这个机器人让我们能够对微小的淋巴管和血管进行手术，同时在这些复杂和费力的手术中取得更好的效果。借助 Microsure 的机器人，我们可以在各种尺寸的血管上操作，这非常方便。这对患者来说无疑是个好消息。”

MUSA 是一种轻巧的小型系统，可以安装到手术台和显微镜上。该机器人与标准手术显微镜和显微手术器械兼容。由脚踏板启动，外科医生使用安装在手术台上的钳状操纵杆控制手术器械。在消除震颤方面，外科医生移动操纵杆 1 厘米，机械臂只会移动 0.1 毫米。
结果发现，接受机器人系统手术的小组愈合更快，但除此之外，二者几乎没有差异。不过该实验的目的不是证明机器人系统的优越性，而是证明该系统的安全性和可行性。
作者评估了术后 1 个月和 3 个月的情况，他们证实了使用 MUSA 机器人辅助完成超显微手术是可行的，这提高了患者的生活质量。
在 MUSA 辅助下，微血管吻合手术的平均吻合时间小于达芬奇机器人。论文还指出，在重建显微外科手术中，必须使用精巧的小尺寸器械进行细微处理。达芬奇的手术器械很大，功能强大适用于显微外科手术。但在高放大倍数下，视觉放大倍数有限并且分辨率很差。
达芬奇系统是市场上比较畅销的微创手术机器人，早在 20 年前就获得美国 FDA 批准，其精度可低至 1 毫米。有数据显示，到 2018 年 11 月，达芬奇机器人在中国已完成了 10 万例手术。达芬奇系统的平均售价为 130 万美元，加上维护费用要 200 万美元。
安装达芬奇需要一间专门的大型手术室。而且机械臂是一种高值耗材，每条机械臂都有使用次数限制。不同的机械臂价格不同，平均在 1000~2000 美元，每台手术至少需要 4 条机械臂。而且， 这一块市场长期被 Intuitive 公司垄断，价格居高不下。

丽莎老师讲机器人之深入隔离污染区的AI机器人

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在医护人员的战斗一线，污染区是与病患直接接触的地方。进入污染区的负压病房，医护人员必须全副武装，穿上厚重的防护服、戴上口罩和护目镜，这里的空气必须经过过滤才能排出病房。
医护人员入驻工作后，有时甚至要几周后才能出来轮班，再进行自我隔离观察，排除感染风险。而在污染区的工作状态，正如前线记者镜头下的照片那般触目惊心，口罩和护目镜在他们的脸上烙下一道道深深的血印，双手则被汗水浸泡得发白起皱。
如何保护一线医护工作者，帮他们减轻工作负担、降低与病患接触的风险，是迫在眉睫的问题。不怕病毒、不怕劳累的AI机器人站上了战疫第一线。
广东省人民医院启用了两位送药AI机器人，它们的外形如同一台迷你小冰箱，通过无人驾驶技术，它们能在隔离区病房中自主行进，为患者送药送餐，递送患者提供的化验标本，或是收集医疗垃圾和换洗被服。
不仅如此，AI机器人还可以使用实时摄像，监控每个病房的病人情况，将影响信息发送到医院的控制中心，还可以自主开门、搭乘电梯、躲避障碍物和自主充电。
每台机器人预计可替代3名医护人员配送药品的工作量。与此同时，由于机器人内部有自动消毒净化功能，外壳材质也是用抗腐蚀的医疗材料制成，只需用酒精喷洒或消毒巾擦拭十几秒即可完成消毒。
这样的送药机器人，已成为隔离区医护人员的好帮手，帮助医护人员减少与病患接触的次数和工作负担，最大限度地保护医护人员的安全。
智能消毒机器人为重症污染区杀毒
在湖南，隔离病房的女护士，因长期接触消毒液、酒精和滑石粉，双手布满了血口子，看得令人心痛。然而，这只是一线医护人员在日常消毒工作中的一个缩影。
智能消毒机器人，已在武汉6家医院投入临床使用。这款智能消毒机器人也在全天不间断地工作。与真人消毒相比，它不仅工作效率更高，更重要的是可以确保医护人员的安全。
这款智能消毒机器人将过氧化氢设备结合在机身内，内部装置消毒系统产生消毒气体，可在无人操作环境下自主导航、自主移动，对室内进行360°无死角消毒防疫，还可以模拟人类自由移动的能力，代替人深入污染区，减少因为"消毒"而造成人员感染传播的可能。
相比传统的固定设备消毒，智能消毒机器人的消毒效果更为彻底。因为它能够一边移动一边消毒，不会造成消毒不均、空隙死角未清理的问题。
机器人消毒效率比人工消毒高
一台消毒机器人携带消毒液1500毫升，可单次连续工作3小时以上。机器人对环境物表的芽孢以及各种多重耐药菌达到99.9999%的杀灭效果。
自今年1月消毒机器人在全国的订单就开始翻倍，如今的需求量已是往常的7-8倍
远程问诊机器人减少医患近距离互动
美国西雅图北部的一家医院，也收治了一名被确诊为新冠肺炎患者的30岁男子。
这名男子目前一直由一个配备摄像头、麦克风、测温仪和听诊器的机器人辅助护理，这个机器人名叫Vici，它会记录病人的生命体征，医生可以在病房外操纵机器人，并通过机器人的电子大屏幕与他交流。
这个特殊的设备最初是为了应对埃博拉病毒而研发，没想到首次使用却是因为新冠肺炎。
"护理人员需要在隔离病房内提供护理，但新的技术可以让我们减少近距离互动的次数。""在我们尚未研发出任何对于该病毒的免疫药物时，将病毒的传播可能减为最低尤其重要。"
目前，国内的机器人企业也在为一线医护工作者提供安全可靠的沟通方式。在隔离病房，医生拿着对讲机，在玻璃窗前与病房内的病人沟通病情，是当前的常用方式。而远程问诊机器人，则能让医生和病患远程面对面用视频沟通。
有远程问诊功能的医疗服务机器人在北京大学首钢医院服务
北京大学首钢医院正在使用智能服务机器人"豹小递"。它有类似美国Vici机器人的功能，可以实现医生对病人的远程问诊。同时，它还集成了送药机器人的功能，配备了麦克风，多摄像头和激光雷达，可实现无人驾驶移动。
测温巡逻机器人排查疑似病例
除了在医院第一线，为阻击新冠肺炎，机器人也在机场、广场、车站和社区等卡口开始广泛应用。广州黄埔2月5日上线了全国首批5G红外线热成像测温巡逻机器人。
这一机器人可借助移动式红外线测温筛查、在5米外快速发现人群中体温异常的人，一次可测量10个人的体温，误差在0.5度。此外，该机器人还可以识别过往人员是否戴口罩，如果没有遇到戴口罩的人，就会启动循环播报提醒功能提醒佩戴。
"请大家戴好口罩、不要前往人流密集场所，身体不适及时就医……"在火车站、广场上，这一机器人用一口响亮的女声不停地来回喊话，而坐在工作台的执勤人员可以通过全景摄像头查看在红外测温仪中出现的异常情况，这款机器人成为了执勤防疫人员的助手。

丽莎老师讲机器人之波士顿动力Atlas机器人完美自主导航

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即使是能走会跑、甚至会做360度后空翻的波士顿动力Atlas机器人，也很容易摔倒。而且，它们走的每一步都是人类操作的。但美国人类与机器认知研究所 放出的一则视频显示，Atlas机器人已经能够在崎岖、狭窄的环境中自主导航了！

大家对 Atlas 机器人一定不陌生。2013 年，波士顿动力公司为美国国防部高级研究计划局的一项挑战赛创造了 Atlas 机器人，它能走能跑，草地、雪地、碎石地都不在话下，甚至能做 360 度后空翻。它被称为 “逆天机器人 Atlas”。
尽管有如此惊人的敏捷度，Atlas 机器人在走路时仍然很容易摔倒，尤其是当地面不平整时，双足机器人很难计算他们的脚应该放在哪里才能保持平衡。
这是因为，Atlas 机器人走的每一步都必须由人类操作员决定，并通过用户界面输入。
编程让机器人在平坦的地面上行走已经够困难的了，但是佛罗里达人类与机器认知研究所 (IHMC) 正在解决一个更大的挑战：确保双足机器人能够成功地在崎岖的地形上行走。
该研究所自 2016 年以来一直在研究这个问题。
IHMC 发布的最新视频，展示了这个领域的最新进展：机器人可以通过自主步伐规划算法，在狭窄的地形中自主导航了！
IHMC 开发的自主步伐规划 程序正在波士顿动力公司的 Atlas 机器人和美国宇航局开发的 Valkyrie 机器人上运行。   
视频展示了机器人在一堆煤渣块上面行走，甚至能穿过更窄的路径，由于导航选项有限，路径越窄导航就越困难。   
操作人员为机器人指定一个开始点和一个结束点，然后映射所有可能的路径，评估每个路径的成本，选择一个最好的路径，最终到达目标点 —— 所有这些都发生在快速的现代硬件上。   
利用 IHMC 的算法，这些机器人还可以快速适应环境变化和路径障碍，甚至能够在一条 “独木桥” 式的狭窄路径上行走。
该算法使用机器人的传感器对环境进行调查，并将环境分割成多个部分。每个部分都被分解成一系列的多边形，从而创建一个环境模型，这样机器人就可以规划出从起点到目标点的每一步。   
研究人员表示，还有很多工作要做 ——Atlas 机器人在狭窄小路上自主导航行走的成功率是 50%，在崎岖地形的成功率达到 90%，而在平坦地形的成功率接近 100%。
研究人员计划提高路径规划的速度和能力，在迷宫和看不见的目标环境中测试，第一步是加入一个身体路径规划器。
为了在一个杂乱或复杂的环境中行走，双足机器人必须要能够找出他们可以把脚放在哪个位置，而且需要快速完成这个过程。在参加 DARPA 机器人挑战赛时，IHMC 团队需要让人类操作员通过一个用户界面来指导 Atlas 的每一步放在什么位置，这个过程非常缓慢，给操作员带来了很大的负担。
一旦脚步放错，机器人就会跌倒    
在这个最新研究中，研究人员使用传感器获取机器人周围环境信息，生成点云，然后将点云分割成平面区域，以更紧凑的形式表示来自传感器的大量数据。   
点云环境模型。有了这个环境模型，目标就变成了规划一系列的脚步，让机器人的初始点走到最终目标。   
为此，研究人员使用基于图的搜索技术，如 A* 算法，图中的每个节点代表一个脚步。当展开一个节点时，对 x 和 y 平移进行网格搜索。

在此基础上，考虑前一步的平移和旋转，并评估每一步的成本，确定下一步的最佳位置。   
通过正确的调优和检查，这种方法适用于各种各样的环境。例如与平地上，它可以很快地规划目标，成功率接近完美。
当穿越崎岖的地形时，规划速度也相当快。目标位置的改变会机器人避障的最佳路径。机器人还能够利用规划算法挤着穿过狭窄的通道。
在这种环境下，为了避免与环境发生碰撞，机器人不得不几乎完全转向一侧。部分脚印在环境中提供额外的落脚位置，允许机器人在更复杂的地形中行走。
机器人还可以重新规划路径。
例如，当 的路径被阻挡时，它可以重新回到目标的新路径。
最后一个例子是台阶高低不平的环境，目标地址是较高的平台。
Atlas 能够规划它的路径先踩较高的煤渣块，然后回到较低的煤渣块，一高一低地走，直到到达目标。
Atlas 机器人拥有了在平坦、粗糙和狭窄的路径上自主导航的能力，有望成为身手灵活、自主导航的灾区救援机器人，因为在灾区，倒塌的瓦砾使得传统的救援服务难以进入。

丽莎老师讲机器人之波士顿动力机器狗敏锐度测试

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　有海外买家在网络平台上传了购买的波士顿动力大黄狗机器人训练视频，对机器狗Spot的敏锐度进行了测试，看起来十分有趣。
　　波士顿动力公司的大黄狗机器人Spot Mini可以走路、爬坡、奔跑、跳跃、搬运重物、开门、后空翻以及跳舞。这只四脚机器人重约55-66磅（25-30公斤），可携带31磅（14公斤）重物。SpotMini为纯电动机器人，一次充电最长可运行90分钟。
　　波士顿动力公司对它的机器狗项目做了很大的规划。2019年底，该公司开始提供机器狗租赁服务，至少有75家建筑和采矿行业的公司想试用机器狗的服务。根据OneZero的报告，波士顿动力公司的机器狗Spot仍有一些问题需要解决。

丽莎老师讲机器人之无人配送机器人助攻武汉疫区

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一台外形灵巧可爱的无人配送车，向着疫情核心区域武汉第九医院出发了。
这辆小车从物流站出发，沿着道路一路前行，灵巧地躲避着车辆和行人，顺利将医疗物资送进医院。这是疫情爆发后武汉智能配送的第一单，完成这一重任的是京东物流自主研发的智能配送机器人。
无人配送，似乎距离我们还很遥远？我们的记忆还停留在前几年亚马逊的无人配送飞机上，又或许是活跃在大学校园里的美团无人配送机和复旦团队研发的智能机器人“蓝朋友”。而疫情触发的“无接触”需求，是否会又一次激活技术更替和应用落地？
京东无人配送车去的这家医院，是武汉市收治新冠病毒感染肺炎的定点医院，里面有大批确诊患者，其中不少还是重症甚至危重患者，是疫情核心区域的核心，人们都不敢接近。
京东物流武汉仁和站，距离武汉第九医院这个疫区核心只有600米。疫情爆发后，这个站点几乎支撑起了第九医院医疗物资的所有配送需求，一刻也没有停歇过。
疫情爆发后不久，立即开始在疫情核心区尝试智能配送筹备，为了实现常态化配送，公司从各地抽调配送机器人驰援武汉。京东物流的工程师第一时间奔赴武汉，为智能配送机器人进行地图勘测。
不仅是自主研发的配送机器人助攻，京东物流还能将L4自动驾驶技术与套件对外开放，为其他机器人厂商提供技术支持和升级，让更多其他厂商的配送机器人也快速实现无人跟随模式下的L4级别自动驾驶。
随着机器人的不断集结，这些“机器人逆行者”还可以做更多。如果一些特殊的医院或是隔离小区有需求，企业也将考虑通过配送机器人来提供服务，让这支奇兵成为一支重要增援力量。
而同属于腾讯系的美团，也在进行这方面的考虑。早在2018年，美团就宣布推出无人配送开放平台，除已经投入试运营的无人车“小袋”外，无人配送新款概念车和无人机也首次亮相。
曾公开展示了一次无人配送车的工作过程：一辆无人配送车驶入发布会现场，将外卖咖啡送至人的手里，这是其首次公开完成从B端到C端的配送全流程。
无人配送的落地，是对技术的挑战，但最难的是将技术与用户体验有效结合。目前各平台正在构建完整产业生态圈，希望通过开放自身多重场景，联合各界合作伙伴共同打通无人配送的“产学研用”全生命周期链，用无人驾驶技术打造友好交互智能配送系统。
“未来很长时间内，都会是人车混送的方式。”无人配送车是对骑手的有效补充，双方各有优势，机器人的优点是可以持续工作，比如承担更多夜间配送任务；而骑手更为灵活，可以处理一些较为复杂的场景，两者“双打”才能更有效提升效率与优化用户体验。这种服务目前每天在松江大学城试用，试点期间由无人车配送的外卖订单超过1000单／天。
承接“最后三百米”，补缺传统物流配送“末端弊端”
纵观人类历史上抗击传染病的经验，“隔离”被视为最有效的预防和控制手段。一些互联网从业人员认为，由于每一次“面对面”接触都增加了被传染的可能性，人们可以尽可能压缩社会活动，但终归需要直面衣食住行基本需求，因此人们从未像现在一样强烈需要无人配送服务。
传统物流配送末端存在的问题暴露无疑：诸如自动存取系统、自动拣货货架、自动化输送设备等等，这些手段在仓储物流体系中被广泛应用，但到了“最后一公里”，依旧无法摆脱对人力的依赖。就比如智能快递柜一定程度上替代了快递小哥的部分工作，但“最后三百米”末梢环节还是科技尚未染指的空白地带。
针对这种情况被开发的无人配送，并不是一个新鲜词汇。早在2013年，亚马逊就提出了无人机送货计划，2016年Prime Air无人机送出第一笔订单，2019年亚马逊又对外展示了无人配送车Scout，普通用户享受这种服务的时间似乎已不再遥远。
去年现身中国国际工博会的第三代智能配送机器人“蓝朋友”，如今又一次吸引了人们的注意。
“蓝朋友”去年开始在校园场景进行运营测试。这台机器人拥有多传感器融合的自主导航系统，具备对周围环境的高精度建模、识别、避障等功能，甚至可以在道路阻塞时由后台调度系统自动切换配送路径。“蓝朋友”运行速度为每秒0.7米-1米，最高可提速至2米每秒，和汽车开得一样快。
为了“提性能、降成本”，团队曾在“蓝朋友”的底盘和导航系统两方面投入大量精力。仅硬件结构设计就经历20余次改版和测试验证，最终才研发出这样结构紧凑、性能稳定的低成本底盘。“这种底盘由四驱转为前轮两驱，创造性地从软件层面解决了前轮两驱底盘在5厘米左右小台阶上容易打滑的问题。种种努力之下，三代“蓝朋友”的硬件成本降低到了一代机器人的六分之一。
如果将无人配送在这场疫情中的表现比作一次“突击考”的话，虽然没能给出满分答卷，却已然显示出满满潜力。
除了京东物流以外，其他无人配送机也在抗疫战争颇有存在感：比如，广东省人民医院引进了两台集成无人驾驶的机器人，可实现自主开关门、自主搭乘电梯、自主避开障碍物、自主充电等功能，在医院中承担送药、送餐、回收被服和医疗垃圾等工作；在杭州市第一人民医院，机器人从病毒洁净区承载餐食或物资出发，自动前往各个隔离区房间进行配送，试图通过机器人自动化免接触配送的方式，阻断“人传人”的新型冠状病毒传染链条……
“这个领域的繁荣值得期待。” “这是趋势，是未来。”随着人力成本的上升，人力配送将无法满足日益增长的物流需求，而智能配送机器人的大规模使用将辅助“电瓶车+人”的传统配送模式，实现人机协同。除此之外，机器人更可配备保温保鲜设备，为食品、隐私安全提供有力保障。
然而，无人配送领域还有许多难关需要克服。我们先来回顾一下服务机器人的时间线——2017年，是机器人市场融资遍地开花的一年；但2018年，资本市场进入冷静期，国内服务机器人行业中B轮阶段中后期的融资只有10轮；2019年则继续“降温”，仅有少数企业完成了B轮以后融资……
资本市场从狂热转向冷静，与无人配送领域的两个现实问题不无关系。
其一，是自动驾驶的技术局限性。无人配送本质上属于自动驾驶技术的分支应用场景，但2019年并没有等来自动驾驶汽车的规模化落地，而是多家车企将量产的时间节点向后推迟，症结恰恰在于技术的不成熟。
其二，也有商业模式上的制约。当下服务机器人的盈利模式以租赁为主，其中可以算两笔经济账——从机器人服务商的角度来看，租赁模式毛利高但营收增速慢，属于典型的“高收低租”；对于快递公司或生活服务平台而言，倘若机器人的配送成本高于人力、时效性不及人工，处于商业的考量自然会偏向于后者。
从某种程度来说，服务机器人行业的拐点，正是由肺炎疫情激发出的需求，这为无人配送带来了新的变量，这段时间成为电商平台培养用户习惯的时间期。

丽莎老师讲机器人之德黑兰类人机器人登场

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十几年前，德黑兰大学的研究人员就介绍了一种名为Surena的基本人形机器人，不久后，又推出了一种改进的可行走模型Surena II，随后在2015年推出了性能更强大的 Surena III。
近前，伊朗的机器人专家揭幕了Surena IV，这款新机器人是对以前设计的重大改进。突出显示其功能的视频里，展示了机器人能够模仿人的姿势，能抓住水瓶，以及将其名字写在白板上，与此同时发布的是科学家们还展示了Surena与人类友人的合影留念。
谁开发了Surena？
由50多名研究人员组成的团队在德黑兰大学先进系统和技术中心（CAST）上建造了Surena IV 。该小组在过去的四年中一直致力于开发新的机器人。
改善机器人与环境的互动是Surena IV项目的主要目标之一。”该机器人现在可以更精确地跟踪物体，而新（抓）手则使其具有更高的灵活性。这些增强功能使其可以操纵各种物体，包括一些精致的物体，以及操作电动工具。
Surena IV也更灵活。脚底的自定义力传感器可通过调整每只脚的角度和位置来帮助机器人跨过不平坦的表面。步行速度从上一代的0.3 km / h提高到了每小时0.7 km。
尽管Surena IV并非像Atlas（波士顿动力公司著名的敏捷类人机器人）那样的高动态机器，但它依赖于全身运动控制器，该控制器不断调整其姿势以避免跌倒。在总体设计上，Surena可能更类似于UBTECH的Walker、本田的Asimo、Pal Robotics的Talos、KAIST的Hubo和AIST的HRP-2等人形机器人，目前这些机器人已经公开展示了更广泛的功能。
Surena IV配备了新手，可以抓住各种各样的物体。为了使他的机器人能被人们所知，尤塞菲-科马（Yousefi-Koma）教授曾寻求将其带到国际会议和贸易展览会上，并且他的小组发表了有关人形机器人设计，双足运动和其他主题的论文。他曾表示，他的团队希望使Surena]更具竞争力，并可能参加国际挑战以及寻找真正的合适应用场景和用户。”
为去年Surena IV揭幕的一部分而发布的镜头中，有人形机器人被举起了一个盒子，盒子里面是Surena Mini，这是CAST团队于2017年开发的膝盖高机器人。
在外网的另一个视频幕后花絮介绍了Surena的开发情况，也向研究人员展示了测试新硬件，编写代码以及在机器人迈出第一步时提供帮助的研究人员。
Surena的演变
自2008年首次发布以来，最新的Surena型机器人已经走了很长一段路，从最初的版本只有8个自由度（DoF），脚上使用轮子可以移动，到Surena II具有22 DoF，这也是其第一个能够行走的版本，而拥有31 DoF的Surena III展示了攀爬台阶和踢球等技能。
Surena IV具有更多的运动轴，另外还有12个自由关节，这些大多数集中在手上，因此使总数达到43个自由度。为了这款产品，科协团队重新设计了几个组件，开发新的轻型结构元素和小但功能强大的自定义驱动器。最后结果是，虽然这种新的机器人高1.7米，重68公斤，但比1.9 m高，重98公斤的 Surena III更轻巧，也显得也更紧凑。

这个由50多名研究人员组成的团队在德黑兰大学先进系统和技术中心（CAST）上宣布开发了Surena IV。Aghil Yousefi-Koma表示，走到今天，Surena IV的运动能力和交互能力都达到了目前世界上的顶级水平。
另一个进步是机器人的控制器。现在，由于新添加了FPGA板，控制环路现在可以在更高的频率（200 Hz）下工作。传感器包括立体摄像机，脚踝中的6轴力/扭矩传感器，所有关节上的编码器以及惯性测量单元（IMU），同时配备文本转语音系统，允许机器人识别并生成基本语音。
为了使所有传感器，控制器和执行器协同工作，研究人员还为Surena配备了机器人操作系统（ROS）。他们还使用 Gazebo，Choreonoid和MATLAB来模拟机器人的运动并评估不同的行为，包括向后和侧向行走，转身和推动恢复等。
但升级并不只是体现在机器人内部。Surena IV的外观采用了新的塑料盖，使机器人看起来更圆滑，而且看起来不那么危险。

丽莎老师讲机器人之乔治亚理工发明出模仿人类步态的机器人

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对于机器人专家来说，人类运动模仿从来都是一个难以攻克的难题。来自乔治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的研究团队希望凭借他们的最新研究成果来突破这个难关——DURUS 是一台人形机器人（准确来说是四分之三的人形），它能够像真人一样在 AMBER Lab的跑步机上行走。
跟以往的行走机器人相比，DURUS能够更为准确地模仿人类的行走姿态。它在行走时会先用脚跟着地，然后旋转脚跟用前脚掌向前推进。这台机器人其实是最近才实现这种行走方式的，它在一周之前还在使用扁平的足部进行移动。
后来这支团队为 DURUS 加入了一对金属弓形足部，在经过了 4 天的试验之后，他们终于让这台机器人学会了“走路”。为了庆祝这一历史性的时刻，学生还为 DURUS 穿上了一双时尚的阿迪达斯滑板鞋。
乔治亚理工学院的研究成果将可以应用于新型机械假肢和外骨骼的研发，为需要辅助行走的人群提供帮助。

丽莎老师讲机器人之乔治亚理工大学研发出会写歌、演奏、唱歌的机器人

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乔治亚理工大学研究人员发明了一种名叫西蒙的机器人，它可以写歌、演奏音乐和唱歌。这位木琴演奏机器人正在巡回演唱，为他创作并演唱的新专辑提供支持。这张专辑将有8到10首歌，由西蒙与人类合作创作，人类首先给机器人一个主题，然后Shimon将围绕该主题写歌词。
机器人还能够产生一些旋律，供研究人员编曲时使用。机器人唱歌时，一个人类乐队将和西蒙一起演奏歌曲。从事该项目的研究人员使用来自爵士、摇滚和嘻哈音乐流派的5万首歌词数据集训练机器人。机器人使用深度学习来生成与数据集中给定主题对应的歌词。
西蒙采用全新新硬件，以改善在舞台上的演奏和动作。该机器人大部分是静止的，但嘴巴，眉毛和头部运动会不断变化，以传达情感并与乐队成员互动。升级的硬件使机器人的播放速度比以前快得多，范围为25到30赫兹。它还可以播放柔和的动态范围强大的音乐。

丽莎老师讲机器人之东京奥运机器人助手来了

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丰田与日本东京奥组委和残奥会合作推出了2020年东京机器人项目。支持这一体育盛事的机器人阵容，包括吉祥物机器人、全尺寸机器人、用于现场支持工作和人类支持工作的机器人等。
在2020年的奥运会上，人们将会看到机器人做各种各样的事情，包括捡起标枪和铅球，给观众送饮料，以及帮助残疾人进入座位区等。
场地支持机器人能够自动行走，并负责回收投掷的体育器械如标枪，以此来减轻人类工作者的负担，同时还能让他们远离伤害。

丽莎老师讲机器人之受蛇启发科学家研发出能滑行越过障碍物的蛇形机器人

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约翰·霍普金斯大学的工程师们研究了蛇如何四处滑行，从而为灵活的新型机器人的设计提供了信息。研究人员希望这一进展可以导致搜索和救援机器人能够轻松解决各种障碍。
“从这些令人毛骨悚然的生物获得灵感，因为它们已经非常擅长稳定地解决日常生活中的障碍。研究人员希望机器人能够学习如何像蛇一样在表面快速摆动推进身体前行。”
研究人员观察到王蛇如何爬上不同高度的台阶和不同表面。当面对台阶时，这爬行动物似乎将其身体运动分成三部分-前后都来回移动，而中间部分则保持僵硬。接近台阶时，前段的长度将增加，中间段的长度将保持不变，而后段的长度将缩短。对于较高的台阶或那些具有光滑表面的台阶，速度将降低，并且摆动不那么明显，以帮助保持稳定性。
在查看了蛇的视频之后，研究人员开始着手建造蛇形机器人。十段轮式履带车的早期版本在遇到台阶时经常遇到稳定性问题，经常翻倒或卡住。工程师通过在每个单向轮与车身各部分之间插入一个悬架机构来降低其侧倾不稳定性。如今，这种蛇形机器人能够在攀爬时将自己推向地面，几乎可以爬上“高度是其身体长度38％的”台阶。
机器人前行的速度几乎与蛇的速度不相上下。但是，悬架的增加确实意味着它需要比其他研究中的早期机器人更多的动力来运行。工程师将继续研究蛇形机器人，以使其能够在3D地形上承受更复杂的障碍。