想像一台列車駛離月台後，其真正目的是與高速列車作連結。讓我們擺脫等待高速列車減速進站停等的時間，自此，您將更快速地抵達目的地，而省下列車進站停等時間。 與高速列車接軌，減少進佔停等的時間是「行動月台」(Moving Platforms)的基本概念，增加列車與列車間的連結通道，減少了高速列車進站減速、停等時間、可以降低高速列車減速進站後又須加速離開所消耗的能量。 此一想法自1960年代便以提出，可以節省乘客大多數的時間，讓乘車舒適性更為提高，且目前多數高速鐵路並不會真正進入大城市，而是需要與城市間行駛的列車接軌，讓高速列車只需在非經常地在某些主要車站進站停等。 這不是個不可能的任務，當然，也不是輕易可以實現的，目前為止還是值得努力的理想。 http://youtu.be/-Sn7q1Qvp6w Moving Platforms Moving Platforms
我們喜歡競爭，這次豐田給我們帶來的這款產品，秉承了日系廠商小巧的特點，和Segway比起來是有些許的可愛，名字也起得不錯， Winglet，雙翼。你可以馬上聯想到造型酷似昆蟲的翅膀，同時這個系列的產品提供了3個型號，S，M，L，顯而易見是為那些不同身高的人準備的；和 Segway的原理是一樣的，配置了許多感應器，包括平衡感應，可以感知人體的傾斜度從而實現前進後退，同時還增加了一個障礙物感應功能，可以在你看不 見或者是開小差的時候幫助躲閃，在接下來的2009，Winglet會在日本國際機場和酒店等場合進行進一步測試，在2010年量產，我們已經迫不及待要 知道價格了。 Winglet S:265×464×462mm，重9.9公斤，最高速度6 km/h，充電時間1小時，可巡航5 km。 Winglet M:265×464×680mm，重12.3公斤，最高速度6 km/h，充電時間1小時，可巡航10 km。 Winglet L:265×464×1,130mm，重12.3公控，最高速度6 km/h，充電時間1小時，可巡航10 km。
這是由日本製作的一台可變形機器人，它主要是利用八隻腳來進行形變和克服地形障礙，腳上共有約56顆馬達，讓它可以變形成像蜈蚣般的昆蟲、任一方向行走的車輛、或者是其他造型等不同的運動模式。 其機械人具有兩個雷射偵測器和約30個距離感測器，並藉由回授控制來達成克服很多地形障礙，操作者也可用攝影機藉此操控。 參考資料： http://wn.com/Eight-Legged_Robot_That_Can_Transform_DigInfo
由AUVSI協會（國際無人機系統）推動。桑迪亞國家實驗室研發，主要用於發生礦災事件時，所使用的探路遠端操控系統。 並且於機器的上方，有加裝一個氣體檢測系統。
YikeBike是一個全電子動力的產品，充一次電最遠可騎10公里，而最大時速是23公里。 他的作非常方便最棒的地方是它大約十公斤重，而且可以摺疊收起。 規格: 最高速度: 23km/hr 充電所需時間: 55 min 充滿電的情形下可行駛10km http://www.yikebike.com/
豐田汽車公司與日本理化研究所設立的理研BSI-豐田聯合中心(BTCC)開發出使用腦波控制電動輪椅系統。此輪椅系統利用訊號處理的技術分析腦波，並向使用者傳送神經回饋(neuro-feedback)，使輪椅達到向左、向右、向前及向後的移動。 腦電波偵測技術(EEG)並非一項新技術，通常由一頂連接著許多感測器與線路的「帽子」所構成。透過監測腦電波的變化與電腦分析大腦產生的電脈衝，對輪椅下達移動的指令。一般來說，腦波量測需使用將近100個電極，但此次開發的感測系統僅需5個電極即可(右手相關*2、左手相關*2、腳相關*1)。 訊號處理方面，使用空間-頻濾過濾法和線性分離的技術基礎，融合理研BSI所研究累積盲訊號分離腦波訊號技術，使得腦波分析的結果可同步出現在顯示器上，構建與使用者意識相比較的測試系統。此感測系統，也讓此輪椅系統創下了最短的反應時間紀錄：125毫秒！使用者幾乎可立刻左轉、右轉、向前或向後。若使用者想停止的話，則可透過臉頰的部分肌肉進行控制。研究人員表示，普通殘障人士在每天3小時、共一週的時間訓練後，對輪椅的控制精準度可達到95%！！ 由於此輪椅系統反應時間相當的快，豐田公司正設法讓這款輪椅成為商業性的健康照護產品。最實際的用途就是曾經癱瘓過、因重擊或其它原因導致肌肉控制出現障礙、正在復健的病人使用。目前的研究重著在腦波與想像出來的手腳控制為主，未來期望這套系統可發展成利用情感來操作。
東京工業大學(Tokyo Institute of Technology)的長谷川團隊(Hasegawa Group) 創造出擁有學習力的機器人，能應用所學概念來完成新任務。 此技術使用一種他們稱之為「自我組織增量神經網路（Self-Organizing Incremental Neural Network，SOINN）」的自我複製神經技術，藉由將資訊儲存在一個被建構成用來仿效人類腦部的網路中，能夠「想出」下一步該做什麼。 影片中，機器人被要求執行將瓶中的水倒入杯子的任務，此動作是預先編譯好的，因此機器人能迅速而熟練的完成任務；在第二階段，機器人則被要求將杯中的水冷卻，由於新任務是未被編譯的，因此機器人便暫停動作並思考如何完成新任務，發現到自己沒辦法直接完成新任務(雙手各拿著瓶子和杯子)，便將手中東西放下，取得冰塊後投入杯子。 此外，機器人可透過網路向其他機器人學習，這意味著，往後新的機器人被製造後不需要被賦予足夠的知識，僅需賦予「能夠學習」的技能，便可以自行發展。影片中舉了一個例子，當機器人被要求泡日本茶，由於沒有相關的知識便向網路中發問，雖然提供答案的機器人只會泡英國茶，也能夠去因應環境需求，同樣泡的出日本茶。 此突破意味著只要有足夠的時間和經驗，往後機器人便能像真正的人一樣藉由學習達成各種不同的新任務。 參考資料： http://www.physorg.com/news/2011-08-robot-ability.html http://pansci.tw/archives/6258
這是由DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency’s)和Johns Hopkins University歷經五年和1億所開發出來的機器手，從植入腦部表面的微晶片接收大腦的”想法”然後再發送訊號去控制各個馬達作動，目前其行為已經非常的接近人類的手臂，可以彎曲、旋轉和27種不同扭轉方式，甚至手掌和手指的行為也可以說是完整的重現。 現在這個計畫也加入食品藥物局中，將晶片植入五個病患中，並作一年的觀察，如果一切順利的話，這個機械手將會在4到5年內出現在市面上。 參考資料： http://healthland.time.com http://www.popsci.com
Google將其研發以及創新能力從網路搜索引擎領域延伸到汽車領域了！而且這次的目標還是在汽車的「自動駕駛」上。 以下為ABC的新聞報導 在Google的自動駕駛車內有著一台及時運算的電腦，電腦內有GPS導航系統，駕駛只要將開車路線告訴電腦就可以開啟自動駕駛模式，使車輛到達您要的目的地，路程中遇到紅燈還會停下來呢。 而能夠安全駕駛的秘密在於在車頂上不時在360度旋轉的雷射感測器，可以感測四周環境，包括行人、路上的障礙物，使得突然偵測到障礙時可以馬上煞車。 然而，目前的自動駕駛車並不能完全取代駕駛，只能算是幫助駕駛罷了，像是突然要接個手機、喝杯水的情況下即可開起自動駕駛，避免照成交通事故的發生。 另外下面影片是Google’s Self-Driving Car 遇到障礙彎道駕駛時的實測，只能說的確是能有效的避開障礙物，但電腦不會考慮到乘車舒適性問題，未來仍有很大的改善空間。 參考資料： 1. POPSCI-Google’s Self-Driving Car Performs Like a Precise Maniac
如果你正在找尋更刺激、更新穎的移動載具的話，下面要介紹的 ”EDWARD” – the diwheel 保證顛覆你對移動載具的定義。 以下為 7 news報導 EDWARD 由University of Adelaide, Australia的機械工程系研究團隊所研發出的EDWARD，其輪胎的安裝位置，有別於以往2輪的交通工具，如：腳踏車、摩托車的2個輪胎分別在車體一前一後的位置。EDWARD的大輪胎安裝於駕駛座的左右2側，並且相互平行。 在駕駛EDWARD的過程中，可以盡情肆意的滾動或者平穩的直線前進，其關鍵就在駕駛如何控制2側大輪胎的作動。要滾動的時候，就對大輪胎煞車，鎖住大輪胎，只讓內側的的駕駛座隨著小輪胎的運轉而產生在大輪框內滾動的現象；要平穩前進時，就解鎖大輪胎，使其被小輪胎所帶動而前進。 另外在駕駛座的兩側，還裝置了平衡機構，並利用Slosh Control來保持駕駛座的平衡，在平穩前進的操作模式下以防止小輪胎啟動時內部駕駛座的擺盪情形。 以下為示範影片 參考資料： 1. http://www.geeky-gadgets.com/ 2. http://en.wikipedia.org/wiki/Slosh_dynamics/