随着可观的3D打印的出现,可以按需构建自定义制造的工具,并且添加了低成本的计算机,传感器和执行器,甚至可以构造自定义的机器人。当需要自主系统在新环境中操作或执行新任务时,此功能特别有用。例如,在城市搜救和救援中,通常很难预见如何获得访问权限,以及机器人完成其任务需要什么样的配置。同样,在敏捷制造中,为新任务重新装修自动化设备也消耗了大量资源。降低这一成本使制造商能够对市场变化更容易和有效地做出反应。在本文中,我们描述了用于自动设计和构建3D可打印工具的方法,这些工具可以由机器人用于响应新颖和不断变化的环境和任务。设计源自ILP系统学到的规格。响应机器人在紧急情况下越来越多地使用[5]。目前,他们主要被送入灾难现场,以进行初步监视,然后才进入危险的环境。通常,不可能事先知道机器人需要什么功能来完成其任务。例如,在灾难网站(例如倒塌的建筑物)中获得并在灾难网站上工作是有问题的,因为它们包含意外的障碍,损坏的基础设施,狭窄的空间等。因此,很难预见应该如何配置机器人。而不是使用3D打印,可以创建适合灾难网站独特情况的自定义工具,甚至可以制造完整的机器人[6]。
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中,诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作,但重新研究已开始考虑开放世界任务,在这种任务中,与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中,我们认为必须对手势进行更细微的考虑,因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势,以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中,我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
●模块I差分计算:审查极限,不确定形式和L'Hospital的规则。连续性和不同性。平均值定理和应用,Taylor的定理,Maxima和Minima。●模块II真实序列和序列:序列和串联,LIMSUP,LIMINF,序列的收敛以及一系列实数,绝对和条件收敛。●模块III积分计算:Riemann积分,积分计算的基本定理,确定积分的应用,不正确的积分,beta和γ函数。●模块IV高级演算:几个变量的功能,极限和连续性,部分衍生物和不同性,链规则,均匀函数以及Euler定理。Taylor的定理,Maxima和Minima以及Lagrange乘数的方法。●积分计算的模块V应用:双重和三个集成,Jacobian和变量公式的更改。曲线和表面的参数化。在集成符号下具有恒定和可变限制和应用的差异。
材料研究学会研究生金奖,材料研究学会,2017 年秋季年会美国国家科学基金会 Vizzies 科学可视化奖,Octobot 摄影作品大众选择奖,2017 美国国家科学基金会研究生研究奖学金,2012-2015 乔治 H. 米切尔学术卓越奖,德克萨斯大学奥斯汀分校,2012 德克萨斯大学奥斯汀分校学院理事会月度本科生研究员,2012 德克萨斯大学奥斯汀分校本科生研究奖学金,2011 初级研究员,德克萨斯大学奥斯汀分校初级研究员荣誉计划,2009-2012 大学学者,德克萨斯大学奥斯汀分校考克雷尔工程学院,2009 和 2010德克萨斯大学奥斯汀分校,2007 年至 2012 年十个学期中的九个学期
摘要:这项研究开发了两份问卷,称为技术教学知识知识 - 机器人(TPACK-R)和关于机器人教育(RTBS)的教学信念,以调查94位教师的TPACK-R,并评估他们对机器人教育的态度,信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸(ER)的爆炸,本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先,未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中,我们提出了一组六个学习成果,可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二,本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下,我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法,该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别(包括无代码,基本代码和高级代码)源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三,随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加,该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后,本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究,将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
摘要。已经创建了多个软件框架,以帮助开发人员建模机器人应用程序。这些框架使用适合控制硬件组件(例如传感器和执行器)的低级编程结构,但在抽象复杂性方面受到限制。相反,代理编程语言支持使用更高水平的抽象来实现代理,但是这些语言主要仅限于软件代理的开发。在本文中,我们概述了将代理编程语言与机器人开发框架集成的体系结构和编程构造,以便使用高级抽象来编程自主机器人。由此产生的编程环境旨在使用自主认知剂的抽象来促进机器人对综合行为的建模。
•营业收入和/或运营获利能力下降到10-12%以下,导致低现金应计•营运资本周期进一步不利影响流动性危机评级的政策是将其公认的评级保持在恒定和持续的监控和审查中。因此,Crisil评级寻求公司的业务和财务绩效的定期更新。Crisil评级正在等待Novus Hi-Tech Robotic Systemz PrivateZ(NHTRS; Hi-Tech Group的一部分)的足够信息,这将使我们能够进行评级审查。Crisil评级将继续通过此信用不时提供有关相关发展的最新信息。CRISIL评级还将信息可用性风险确定为评级评估中的关键信用因素,如其标准“信用评级中的信息可用性风险”中概述。关于2012年在哈里亚纳邦Gurugram成立的集团,但是在2022财年开始了商业业务。现有的移动机器人和自主和驱动程序辅助系统的业务已于2023财年转移到NHTR。于2004年在哈里亚纳邦的古鲁格拉姆(Gurugram)成立,并由Anuj Kapuria先生推广,THRSL开发机器人技术,人工智能,汽车嵌入式系统以及计算机视觉和生物识别产品/解决方案。该小组由Anuj Kapuria先生和家人拥有和管理。
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加,但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战,也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口,意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而,这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述,以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS,特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究,描述了 29 种不同的 IDS,并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%),其次是手动触发器,例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%),以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点,并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性,纳入的研究表明,主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外,它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员,它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
摘要 - 金属制造过程的未来,例如激光切割,焊接和添加剂制造,应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器,雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性,以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于,机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器,能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作,在CNR的支持下,重点是部署完整的机器人工作站,其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积,激光金属拆卸,添加剂制造的设计,CAD/CAM
