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Science Robotics顶刊重磅：人机通信的具身智能范式
《Science Robotics》最新研究提出人机通信的具身智能新范式，从动物交流中获得启发，强调身体不仅是工具更是智慧载体。研究团队基于香农信息论扩展了交流模型，提出五大设计原则：传感器形态学、欠驱动与柔顺性、多模态与冗余性、时间尺度匹配和行为协调，并通过四个递进应用场景展示如何让机器人交流更自然流畅。
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伦敦大学多机器人运动规划新方法登《Science Robotics》
伦敦大学学院与Google DeepMind等机构合作在《Science Robotics》发表创新研究，提出基于图神经网络和强化学习的多机器人运动规划方法。该方法通过GNN模型在数百万合成场景中训练，将机器人、任务和障碍映射为图结构，实现自动生成无碰撞轨迹，可泛化至新环境布局，仅需CAD文件和高级任务描述即可生成运动计划，大幅减少人工编程和调试需求。
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