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服務機器人核心模塊分析

來源:億歐      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/7/15      主題:其他   [加盟]

1、環(huán)境感知技術

環(huán)境感知是機器人技術體系實現的基礎和前提條件,傳感器是機器人感知環(huán)境及自身狀態(tài)的窗口。

2、環(huán)運動控制技術

運動控制技術是機器人實現穩(wěn)定運行的保障,定位導航與運動協(xié)調控制為兩大重點研究方向

3、人機交互技術

人機交互技術是實現人機有效溝通的橋梁,多模特加護是未來發(fā)展方向


附件:

《2020服務機器人產業(yè)發(fā)展研究報告》


  



柔軟的靈巧手的設計、制備及驅動

由于軟體材料的發(fā)展,靈巧手也開始柔軟起來,如柏林工業(yè)大學研制的軟體、欠驅動、柔性多指靈巧手、康奈爾大學研制的軟體多指靈巧手、北京航空航天大學研制的軟體多指靈巧手

假肢腕關節(jié)和機器人腕關節(jié)優(yōu)缺點對比分析

假肢需要直接的人類互動來發(fā)揮功能,而機器人手腕則完全是主動的,假腕還包括外部可調節(jié)功能,如可調節(jié)摩擦或鎖定;機器人手腕的任何調整通常都是在控制系統(tǒng)內完成的

串行腕關節(jié)與并行腕關節(jié)優(yōu)缺點對比分析

具有相同數量自由度的設備之間進行比較時,串行機構往往比并行機構更長,對于串行機構,運動范圍和扭矩規(guī)格通常簡單地由執(zhí)行機構的選擇和基本形狀幾何決定

機器人手腕的系列分享之三自由度手腕

3自由度人工手腕在某些方面優(yōu)于人類的手腕,如運動范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設備在機器人應用中更普遍

機器人手腕的系列分享之二自由度手腕

2自由度腕部由一個與旋轉器串聯的屈肌單元組成,形成一個U型關節(jié)。其中一種設備是OBRoboWrist ,它可以同時鎖住前旋和屈曲,當解鎖時,還可以通過轉動手腕上的項圈來調節(jié)運動產生摩擦阻力

機器人手腕的系列分享之二

旋轉器用于使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動,而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉手腕,被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅動的機構來實現

機器人手腕的系列分享之一

假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動,即旋前/旋后、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關節(jié),其最大活動范圍通常在76度/85度

移動操作機器人Centauro通過融合自身攜帶的多傳感器信息可實現自主移動和抓取操作

德國伯恩大學計算機學院研制的遙操作輪腿復合的移動操作機器人可通過遠程操作平臺完成各種復雜操作任務

移動機器人Wang利用深度強化學習算法和視覺感知相結合的方法完成非結構環(huán)境下的移動

中科院沈陽自動化所的Wang利用深度強化學習算法和視覺感知相結合的方法來完成移動機器人在非結構環(huán)境下的移動操作

一種基于層次強化學習的機械手魯棒操作

在底層通過使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取;在中層使用強化學習進行規(guī)劃,從而實現較長和復雜的手內操作流程

ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評估

人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動或過度形變,但這對于機器人來說仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題

如何搭建一個GPU加速的分布式機器學習系統(tǒng),遇到的問題和解決方法

能快速將現有算法在實際生產環(huán)境落地,并能利用GPU加速實現大規(guī)模計算,我們自己搭建了一個GPU加速的大規(guī)模分布式機器學習系統(tǒng),取名小諸葛
 
資料獲取

服務機器人在展館迎賓講解
新聞資訊
== 資訊 ==
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» 機器人的動力學:拉格朗日法
» 機器人的運動學模型:運動學模型和動力學模
» 機器人的傳動機構:有絲杠傳動機構、齒輪傳
» 機器人的移動機構:車輪式移動機構;履帶式
» 機器人的技術參數:自由度、定位精度和重復
» 醫(yī)用機器人的應用:臨床醫(yī)療用機器人、護理
» 海南省中小學人工智能教育應用指南 (20
» 海南省推進中小學人工智能教育工作方案 (
» 服務機器人的應用:為人類生活和健康提供服
» 機器人的詳細設計:控制方案,設計及驅動方
» 機器人的自由度,直接影響到機器人的機動性
» 機器人系統(tǒng)的結構:機械手、環(huán)境、任務 和
» 2025年智能焊接機器人產業(yè)發(fā)展藍皮書:
» 商用服務機器人控制系統(tǒng)的組成:任務規(guī)劃,
 
== 機器人推薦 ==
 
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