本本学论文研究了使Ari人形机器人能够使用机器学习和计算机视觉中的基本概念来学习和识别新对象的任务。该研究围绕着开发和实施直接向前的3D对象检测和分类管道,目的是使机器人能够识别以前尚未遇到的对象。该方法整合了开放式识别和增量学习的基本方面,重点是使用ARI机器人在实用环境中应用这些技术。通过一系列元素实验评估了实施系统的有效性,重点关注其检测和分类新的观察的能力。这些初始测试提供了有关系统在受控环境中的基本功能及其潜在效用的见解。本文在介绍性层面上有助于掌握机器人技术,并在实用机器人背景下对机器学习和计算机视觉的使用进行了初步探索。它为在机器人对象识别领域的未来研究奠定了基础。
什么是AV1机器人,为什么要使用它们?AV1是一个远程敏感机器人,可确保没有学生错过课程。它不仅仅是远程学习,这是亲自在那里的下一个最好的事情。合作学院信托基金打算试行使用AV1机器人,以允许无法上学的长期医疗需求的学生,可以进入教室
摘要 - 植物材料对行星科学,建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是,颗粒材料的动力学很复杂,并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元(GPU)的颗粒材料的系统,并表明该模拟足够快,可以通过增强学习算法进行基础培训,目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学,以及算法技术,用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测,以及用于最小化Warp Divergence的编程技术,以最大程度地构建单层构造(构建多项)。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统,并将模拟器作为开源工具发布。
老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人,与用户自然通信的功能能力至关重要。但是,当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作,例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时,这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子,并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如,它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因,服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语(用户的话语)和非语言(例如,视觉,运动和背景)的信息。使用这些机制,当机器人处理发音时,情况和以前的经历都没有考虑到,因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中,当机器人由于识别误差而执行不良运动时,我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系,我们不处理成功识别用户命令的情况,但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况,但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
CR系列可以通过您的手机,PAD智能终端应用程序,低延迟和严格的干扰免疫来控制。支持Android,iOS,Windows和其他平台,并且具有高性能的WLAN卡,传输速度最多可以达到433Mbps,远大于普通的150Mbps Wireless WLAN卡。
摘要关于实验方法的辩论,其作用,限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。,如果从一方面,诸如可重复性和重复性的经典实验原理,它是发展该研究领域良好实验实践的灵感,另一方面,一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中,为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由,这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳,我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式,在这种情况下,从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明,这一概念源于(并得到)对大量论文样本中报道的实验活动的分析,这些论文已在两个最大,最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
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Visvesvaraya技术大学(VTU),以Bharat Ratna Dr。 M. Visvesvaraya爵士根据卡纳塔克邦政府1994年的VTU法案,于1998年4月1日成立。这所大学是为了促进技术教育,研究,创新和外展计划的计划和可持续发展。大学对整个卡纳塔克邦有管辖权。t的总部位于贝拉加维,为了平稳的行政活动,在班加罗尔(Muddenahalli),Mysuru,Kalaburagi和Belagavi建立了四个地区办事处。大学主校园位于贝拉加维,被恰当地称为“ Jnana Sangama”,“知识的融合”。“ jnana sangama”校园分布在116英亩的宁静氛围上,具有现代的建筑优雅和美丽。
