机构名称：
¥ 12.0
控制人形和类动物机器人仍然是一个重大挑战。机器学习方法已经在模拟中表现良好。但模拟与现实之间的差异有时使得很难在真实机器人上获得同样好的结果。此外，学习算法需要大量的训练数据。这项工作的目的是构建一个沙箱，使模拟机器人和真实机器人能够进行比较，并支持受控和连续收集模拟和真实数据。沙箱由动作捕捉组件和模拟组件组成。动作捕捉组件负责数据收集。为此，使用了带有六个高精度红外摄像机的 OptiTrack 系统。仿真组件使用Simulink和Simscape Multibody Library实现，负责仿真数据与真实数据的探索和比较。这项工作使用了 ROBOTIS 的四足机器人，由 15 个 Dynamixel 伺服电机控制。为了将机器人集成到沙箱中，必须对其控制器进行重新编程。这简化了向机器人传输运动数据的过程，并使得远程控制机器人成为可能。然后为机器人提供反光标记及其运动
文凭论文- 计算机图形学|维也纳工业大学
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