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World File Search System机械手
机械臂可以由大脑控制吗？
我们将四个微电极阵列放入志愿者的大脑中。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在控制手和手臂运动的大脑部分放置了两个阵列。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在接收来自手的信息的大脑区域放置了另外两个阵列。这些传感阵列发出神经信号。它们让我们的志愿者知道机械手何时接触到物体。
Kratos AXIS Supra X 射线光电子能谱仪
● 5 轴精密软件控制机械手，精度 2µm（X、Y、Z 轴） ● 样品最大尺寸：直径 32 mm，厚度 7 mm ● 样品加热/冷却温度范围：-100°C 至 800°C ● 磁透镜确保高效收集光电子 ● 光谱横向分辨率 15 µm，并行成像横向分辨率 1 µm ● 检测限 0.1 至 1 原子% ● 深度分辨率：2 至 8 nm ● 使用低能电子进行电荷中和，用于分析绝缘样品
机械臂可以由大脑控制吗？
我们在一名志愿者的大脑中放置了四个微电极阵列。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在大脑控制手和手臂运动的部分放置了两个矩阵。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在大脑中接收来自手部信息的区域放置了另外两个矩阵。这些感觉基质产生神经信号。当机械手接触到物体时，我们的志愿者就会收到警报。
如何引用本文：Sun B, Pang W, Chen M, Zhu D. Development and Experimental Verify of Search and Rescue ROV. Intell Robot 2022;2(4):355-70. http://dx.doi.org/10.20517/ir.2022.23。
本文提出了一种新型搜救遥控机器人（ROV）系统的设计，目标是实现水下目标搜索探测和小目标抓捕及救援的作业要求。首先给出了整个水下系统总体设计和推进系统布局设计。在此基础上对ROV框架结构、电子舱、动力舱进行了设计与分析。为完成抓取任务，基于多功能机械手设计了抓取手，实现水下抓取。为使ROV更加智能化，采用并分析了不同类型的水下物体检测与跟踪方法。最后，在水池和海上进行了试验，验证了所设计的搜救ROV的可靠性和稳定性。
缩小轨道空间机器人的尺寸 - 林肯存储库
小型太空机器人有可能通过以更短的时间和更低的成本促进基础设施的在轨组装，从而彻底改变太空探索。如果这样的系统还能够执行在轨维修任务，那么它们的商业吸引力将进一步提高，这符合当前限制太空垃圾和延长已在轨卫星寿命的动力。虽然成功演示了有限数量的能够在轨道上操作的技术，但这些系统仍然很大且是定制的。最近小型卫星技术的激增正在改变太空经济，在不久的将来，缩小太空机器人的尺寸可能成为一种可行的选择，具有许多好处。这一行业范围内的转变意味着一些用于缩小尺寸的太空机器人的技术，例如电源和通信子系统，现在已经存在。然而，在缩小尺寸的太空机器人能够执行有用的任务之前，仍需要克服动态和控制问题。本文首先概述了这些问题，然后分析了缩小系统尺寸对其操作能力的影响。因此，我们提出了最小的可控系统，以便利用现有技术实现小型空间机器人的优势。本文讨论了基础航天器和机械手的尺寸。所提出的设计包括一个安装在 12U 尺寸卫星上的 3 连杆、6 自由度机器人机械手。我们通过模拟评估了这种 12U 空间机器人的可行性，本文提供的深入结果支持了小型空间机器人是可行在轨操作解决方案的假设。2020 COSPAR。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
移动机器人在现场失效原因分析
第二章 相关文献 9 2.1 机器人故障与定性评估研究 10 2.1.1 多数据源机器人机械手故障分析 11 2.1.2 单数据源移动机器人可靠性研究 13 2.1.3 用于 USAR 的移动机器人定性评估 14 2.2 故障分析方法 15 2.2.1 故障表征与分类 16 2.2.2 可靠性验证方法 18 2.3 容错系统 21 2.3.1 基于模型的容错系统 21 2.3.2 混合容错系统 23 2.3.3 基于专家系统的容错系统 24 2.3.4 以数据中心为中心容错系统 24 2.3.5 自主计算中的容错 25 2.4 总结 28
搜索和实验验证...
本文提出了一种新型搜救遥控机器人（ROV）系统的设计方案，其目标是实现水下目标搜索探测和小目标捕获及救援作业要求。首先给出了整个水下系统总体设计和推进系统布局设计。在此基础上对ROV框架结构、电子舱、动力舱进行设计分析。为完成抓取任务，基于多功能机械手设计了抓取手，实现水下抓取。为使ROV更加智能化，采用并分析了多种水下物体检测与跟踪方法。最后，在水池和海上进行了试验，验证了所设计的搜救ROV的可靠性和稳定性。
手部运动康复的深度学习模型
脑电图 (EEG) 可以控制机器用于人类目的，尤其是对于进行康复锻炼或常规任务的残疾人。机械手的脑机接口 (BCI) 使用深度学习将 (EEG) 大脑活动转换为机械手的命令，使用户可以通过想象的运动向右或向左移动他们的手。它可以使瘫痪者执行基本的手部动作，并帮助康复机器人帮助中风患者恢复手部功能，通过提供基于机器学习对其动作和意图的解释的指导性练习。人工智能算法，特别是深度学习，将隐含的脑波模式和意图分类和识别为脑电图。然而，EEG 信号具有高度的非平稳性，使其分析具有挑战性。因此，选择合适的信号处理策略变得至关重要。本研究旨在建立一个混合模型来指导机械臂运动，该模型应用运动方向和左右分类。通过将预训练的卷积神经网络（CNN）-Inception V3模型与传统的机器学习算法（逻辑回归（LR））（被认为是一种广泛的分类方法）相结合，并确定合适的信号处理方法，短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）以选择最准确的方法对所提模型进行分类。所提出的混合模型的训练结果表明，STFT 比 CWT（0.997）具有更高的平均准确率（0.998），使其对九个受试者的当前数据集进行更精确的分类并提高混合 CNN 模型训练的有效性。同样，在评估指标上，STFT 实现的平均准确率的评估结果高于 CWT（0.997 > 0.797）。这表明 STFT 是特征提取的更好选择，提高了带有逻辑回归的混合 CNN 模型的泛化和鲁棒性。
机器人感知规划：挑战与机遇
机器学习和计算机视觉领域的最新进展显着增强了机器人的感知能力[1]，为新的机器人应用开辟了可能性。然而，设计有效整合感知和行动目标的方法仍然是一个不小的挑战。这对协作机器人 [2]、敏捷四旋翼飞行 [3] 和自主安全机器人 [4] 等有前景的机器人应用提出了要求。虽然现有的移动机器人任务（如检查规划[5]和监视[6]）通常需要实现地标的可见性，但在理解和如何在解决视野约束时整合额外的自由度（DOF）方面仍然存在差距。近期，使用零空间投影和阻抗控制的机械手分层跟踪方法 [ 7 ] 虽然相关，但尚未完全解决这一挑战。在本文中，我们主张采用新方法，生成用于导航或操纵的机器人运动，同时有效地实现感知目标。现有的方法主要集中于如何在存在看不见的[8]或动态[9]障碍物的情况下规划机器人运动，或者如何改进漫游车的机器人定位[10,11]。此外，考虑兴趣点约束的方法仅仅依赖于将被跟踪特征的质心保持在图像平面的中心[3,12]。最后，大多数现有的方法都是为无人机设计的[3,9-12]，不能轻易推广到高自由度机器人，如移动机械手或具有运动约束的机器人。我们认为，需要全面考虑感知和运动目标的方法，才能实现有效的多任务机器人——即同时具有感知和行动目标的机器人。我们通过进行实验来支持我们的机器人，这些机器人必须完成基本任务，例如操纵或导航，同时保持对物体的连续监控。等他环境。到
自主精确组装分段镜面砖，用于
组装大型空间结构意味着将模块化组件有序地组装在一起，这由指示每个部件相对定位的高级总体规划决定。在空间应用中，常见的机器人系统在执行任务方面具有较低的自主性。操作通常依赖于远程命令，这需要为操作员提供适当的反馈渠道，通常会受到相当大的时间延迟的影响。共享自主性的概念提高了此类机器人系统的灵活性，并减少了操作员在复杂任务中的工作量。尽管如此，由于组装任务的精细度，远程操作方法在组装复杂结构时使用有限，因为操作员命令和机械手动作的同步会消耗