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World File Search System操纵能力
多接触运动规划与控制 - Loria
摘要 人形机器人的本质是它们能够复制人类的运动和操纵技能。人形机器人研究的早期工作致力于双足行走，首先是在平坦的地形上，最近是在不平坦的地形上，而操纵能力则继承自双手和灵巧手操纵的文献。在实践中，这两个问题相互作用很大。在杂乱空间中的运动受益于机器人任何部分与环境之间的额外接触，例如当抓手在爬楼梯时抓住扶手时，而腿可以相反地增强操纵能力，例如当拱起整个身体以增加末端执行器的接触压力时。这两个问题具有相同的背景：它们由非平滑动力学（接触处的摩擦和冲击）在可行性约束（包括动态稳定性）下控制。因此，它们现在是联合解决的。本章重点介绍用于多接触规划和控制的最新技术。
具有严重执行器卡塞故障的飞机的鲁棒跟踪控制
莱特兄弟发明飞机后不久，威尔伯·莱特就设想，当“这一特性（平衡和操纵能力）”被解决后，飞行时代将到来[1]。事实上，飞行时代确实已经到来——民航运输已成为我们长途旅行的主要方式，军用飞机在国防中发挥着重要作用，航空业已成为世界经济不可或缺的一部分。毫无疑问，飞机飞行安全和效率极其重要。航空业、国家运输安全委员会、联邦航空管理局和美国国家航空航天局一直在努力将航空事故率降至最低。飞机设计/维护、导航/制导设备、交通控制系统、飞行员培训等的改进已经
人工智能对学生学业成绩的影响
它是在正式环境中获取知识、发展思维的推理和判断能力、性格和操纵能力的艺术。教育可以被视为国家发展的关键，因为它可以发掘经济潜力，增强和装备社会中的个人，使他们能够充分参与国家政策并从中受益。根据 Agi 和 Yelloiwe (2013) 的说法，教育对于人力资源开发、传授适当的技能、知识和态度至关重要。在创造自我实现的环境方面，教育在国家和整个全球发挥着不可估量的作用。它是唯一一种通过系统的学习过程获得详尽的知识来解放和保护人权的工具。Usha (2007) 认为，教育是教授和培训个人的艺术，为特定行业或职业提供正确的培训和必要的技能，通过更好的学业成绩为社会带来积极影响。
辅助机器人的共享控制模板
摘要 — 轻型机器人操纵器可用于恢复运动障碍人士的操纵能力。然而，操纵环境是一项复杂的任务，尤其是当控制接口带宽较低时，对于有障碍的用户来说可能就是这种情况。因此，我们提出了一种基于约束的共享控制方案来定义在任务执行期间提供支持的技能。这是通过将技能表示为一系列状态来实现的，每个状态都应用特定的用户命令映射和不同的约束集。新技能是通过将不同类型的约束和状态转换条件组合在一起，以人类可读的格式来定义的。我们在一项针对三项日常生活活动的试点实验中展示了它的多功能性。结果表明，即使是复杂的高维任务也可以使用我们的共享控制方法通过低维界面执行。
海岸警卫队 NVIC 6 95 1995 年 7 月 21 日 导航和...
a.从历史上看，海洋工业关于船舶操纵性品质的设计实践仅限于满足监管要求，包括张贴桥梁信息、舵尺寸、舵转速、操舵装置组件和桥梁可见性。通常，在设计阶段很少预测操纵能力和性能特征。尽管人们早已认识到船舶需要具备“良好”的操纵品质，但这些品质从未被定义或量化。随着 20 世纪 60 年代和 70 年代建造更大的油轮，管理机构和公众开始担心这些船舶的安全。1978 年，AMOCO CADIZ 事故发生，1978 年《港口和油轮安全法》通过后，相关研究被高度重视。研究表明，碰撞、撞击和搁浅占所有船舶事故的 70% 以上。已发表的技术文献中记载了一些船舶操纵特性较差的例子，包括容易进行意外 360 度转弯的船舶。
对象6D姿势识别和基于机器学习的抓握
摘要 - 6D姿势估计方法的研究对于增强机器人感知和操纵能力至关重要，尤其是在复杂的环境中。最初，我们在凉亭仿真环境中采用了深对象姿势估计（DOPE）项目来识别和掌握对象。但是，在高度混乱或遮挡的场景中，涂料表现出差的性能。为了应对这些挑战，我们转向了一种更强大的方法，并彻底检查了其基本的纸张和代码。计算资源和时间的限制，我们专注于一个对象，并调整了参数以加快培训和评估过程。我们成功地训练了密集型模型，进行了评估，并可视化了结果。我们将修改模型的性能与官方密集型模型进行了比较，观察到，尽管我们的调整提高了速度和可行性，但官方模型在评估和可视化任务方面的准确性和鲁棒性方面的表现优于我们的表现。此比较强调了在实际应用中模型优化与性能之间的权衡。
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
监管操纵性人工智能
摘要 人工智能科学家正在迅速开发新方法来理解和利用人类决策中的弱点。随着世界各国政府努力应对操纵性人工智能系统带来的威胁，欧盟委员会 (EC) 迈出了重要一步，提出了一项新的特殊法律制度 (AI 法案)，禁止某些具有“重大”操纵潜力的系统。具体而言，欧盟委员会提议禁止使用潜意识技术并利用特定群体弱点的人工智能系统。本文分析了欧盟委员会的提议，发现该方法并不适合解决操纵性人工智能的能力。潜意识技术、群体层面的脆弱性和透明度的概念是欧盟委员会提议的应对措施的核心，但这些概念不足以应对日益增长的能力所带来的威胁，即通过暴露和利用个人决策过程中的弱点，使个人容易受到隐藏的影响。在寻求确保人工智能的好处的同时应对日益加剧的操纵威胁时，立法者必须采用新的框架，以更好地应对机器学习进步带来的新操纵能力。
基于钠的凹入式墨膜，用于通过模板旋转的sodoophic -glass
光学过滤器引起了高级光子仪器和现代数字显示器的巨大兴奋，因为它们的光谱操纵能力具有灵活性。等离子带宽，高光谱对比度和健壮的结构耐受性的等离子元面是光学效果（尤其是在可见的状态），但由于内在的欧姆损失和设计/制造偏差而宽阔的光谱扩大。此处，通过空间脱钩的凹面表面的独特结构设计，通过液体金属的模板固定效率来证明，通过在450至750 nm的光学结构设计中，证明了高性能的跨质面积。由于明显地抑制了金属损失以及界面结构的制造耐受性，因此，经过准备的凹面偏移可以使最小线宽约为15 nm，最大的光学对比度为≈93％，高度衡量的光谱匹配比率高度高度匹配比率≈1500。这些结果在第一次将基于钠的等离子设备的运行波长从红外线推向可见的运行波长，这反过来又表明了迄今为止填写商业介电光学过滤器空白的能力。
sparsedff：稀疏视图特征蒸馏
人类表现出非常出色的技能，可以在不同形状，姿势和外观的对象中传递操纵能力，这是一种植根于他们对不同实例之间语义对应关系的理解的能力。为了为机器人提供类似的高级理解，我们提出了Sparsedff，这是一种新颖的DFF，用于3D场景，利用大型2D视觉模型从稀疏的RGBD图像中提取语义特征，该域与固定设置的许多任务相关，尽管它与许多任务相关。sparsedff生成视图一致的3D DFF s，通过将图像特征映射到3D点云，从而有效地对灵活性操作进行了有效的灵感操作学习。Sparsedff的中心是一个特征改进网络，通过视图和特征连续性的点式缩写机制之间的对比损失进行了优化。这有助于最小化特征差异W.R.T.最终效应参数，桥接演示和目标操作。在现实世界中用灵巧的手验证，Sparsedff证明有效地有效地操纵刚性和可变形的对象，表明对象和场景变化之间具有显着的概括能力。