OpenAMRobot 2.0 将开源移动底座、升降机构与两条 OpenArm 2.0 机械臂整合为统一模型，软件栈基于 ROS 2，并使用 MoveIt 做运动规划、Gazebo 做仿真。原文未披露硬件参数、负载、自由度、发布时间或许可证细节。
机器人行业洞察
今日精选
The robotics journal行业消息
威斯康星大学麦迪逊分校人机交互团队提出 SHRIMP 系统，用自然语言自动生成分层机器人基元任务计划，并支持用户通过重新提示和显式纠正迭代修订。每次修订后，用户可在仿真中验证计划，确认后再在物理机器人上执行。研究招募 35 名参与者完成桌面厨房任务规划，结果显示 SHRIMP 提升了用户的感知控制感与机器人透明度。系统视频与源代码已公开。
研究提出一套基于示教的机器人喂食流程：操作者用动作捕捉系统记录勺子舀取与喂食时的位置和欧拉角姿态，轨迹被分割为舀取、喂食两段并分别用动态运动基元编码。执行前由RGB-D相机估计受试者嘴部位置，两个AprilTag完成机器人坐标系配准与托盘定位，托盘位姿用于确定舀取动作位置，嘴部位置作为喂食动作的位置目标。Kinova Gen3机械臂经ROS 2框架依次执行接近、舀取、喂食轨迹，真实环境实验验证了该集成流程可行，学习到的勺子运动可在检测场景中复现。
论文提出一种与底层控制器无关的前馈控制动作负载泛化方法：先推导负载泛化所需的最少示例物体数量，再给出仅凭新负载参数即可执行同一轨迹的算法，无需已知机器人动力学模型，且适用于弹性关节。验证在仿真与实验中完成，实验对象为标准 Franka Emika Panda 机器人及加装弹性腕部的同款机器人，覆盖不同机器人与控制器下的跟踪任务。
NEURA Robotics回顾首次在中国工博会设大型展台，展示LARA协作机器人、MiPA、4NE1人形机器人及Neuraverse平台，并发布基础模型Neuron AI。