在这项工作中,我们提出了一种新颖的歧视性框架,用于灵巧的掌握生成,称为d外部g rasp tr ansformer(dgtr),能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务,并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是,我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战,并导致限制性能。为了解决这些问题,我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先,提出了动态静态匹配训练(DSMT)策略,以增强训练阶段的光学稳定性。第二,我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应(ABTTA),以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是,在保持质量高的同时,DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标,而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。
我们介绍了Cyberdemo,这是一种用于机器人模仿学习的新方法,该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强,CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示,从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何,Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面,并具有以前未见的对象的普遍性。例如,尽管只有人类的示范插入三瓣,但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
DEXO - 德克斯特附近的威拉米特河中支 (inst) DEXO - 德克斯特附近的威拉米特河中支 平均值 (1 天) 美国陆军工程兵团生物参考最大值* 美国陆军工程兵团生物参考最小值*
所有版本的 Hand 都使用 EtherCAT 总线。EtherCAT(用于控制自动化技术的以太网)是一种基于 100Mbps 以太网的现场总线。它目前用于许多系统,例如 Willow Garage 的 PR2 机器人,这使得这些版本的 Hand 与 PR2 以及任何其他与 EtherCAT/ROS 兼容的研究或工业控制系统兼容。EtherCAT 总线加 ROS 需要一台功能强大的多核 PC(随附)和标准以太网端口。由于位置控制回路发生在主机中,因此 Hand 使用的 EtherCAT 协议很简单。
警告:必须对照明器进行接地。如果拆除盖子,则LED板的电击风险。灯具外部的安装 /操作预期的示波器无效保修。仅适用于EN55015范围内的国内 /轻型工业 /工业应用。测试符合BSEN 60598:一般要求和测试的规范。必须根据所有相关立法的适当合格的人安装。环境工作温度为0°C至25°C。如果超过最大工作温度,则灯具将自动调光 /关闭。终端块的额定值为16a。光源是不可更换的。带有紧急包装的照明器:当电池连接时,电池输出端子隔离时,电池输出端子可能会有效。维修前隔离电源和电池。紧急照明需要与切换供应相同阶段进行无关的实时连接。当不交往的供应连接状态指示器时,指示器会亮起绿色,当未交换的供应被断开指示器熄灭时,灯具在紧急模式下运行。进行全排放测试之前需要24小时充电期。所提供的紧急测试表应用于记录所有紧急测试。未达到3小时持续时间时应更换电池。永久实时的过度切换可能导致过早电池故障。电池电解液可能有害于眼睛 /开放的伤口,如果电解质触摸皮肤 /眼睛用水冲洗,请不要刺穿。不要焚化电池。
摘要 - 本文介绍了Robodexvlm,这是一个用于机器人任务计划的创新框架,并掌握了配备灵敏手的协作操纵器的检测。以前的方法着眼于简化且有限的操纵任务,这些任务通常忽略了以长期培训方式抓住各种对象相关的复杂性。相比之下,我们提出的框架利用灵巧的手能够抓住不同形状和大小的对象,同时根据自然语言命令执行任务。所提出的方法具有以下核心组件:首先,设计了一个具有任务级恢复机制的稳健任务计划器,该机制设计了视觉语言模型(VLMS),这使系统能够解释和执行长序列任务。第二,基于机器人运动学和正式方法提出了语言引导的灵活掌握感知算法,该方法是针对带有多种物体和命令的零摄像的灵巧操作量身定制的。全面的实验结果验证了Robodexvlm在处理长层场景和执行灵巧抓握方面的有效性,适应性和鲁棒性。这些结果突出了该框架在复杂环境中运行的能力,展示了其进行开放式灵巧操作的潜力。我们的开源项目页面可以在https://henryhcliu.github.io/robodexvlm上找到。
背景:免疫性血小板减少症 (ITP) 是一种后天性疾病,其特征是血小板破坏和血小板生成受抑制,可引起一系列出血症状。地塞米松与泼尼松龙在治疗免疫性血小板减少性紫癜方面的应用仍存在争议。系统评价可以证明一致的模式和成果。目的:评估地塞米松与泼尼松龙治疗 ITP 的有效性和安全性。搜索方法:我们通过 Ovid 界面搜索了 Embase 数据库,搜索时间从 1946 年到 2024 年 9 月 24 日。主要搜索概念包括诊断(免疫性血小板减少症)、干预(类固醇),以及两个概念的相关同义词和 RCT 过滤器。没有语言、出版日期或任何其他限制。已识别出数百万个匹配项(干预和 RCT 过滤器),因此添加了一个过滤器以涉及非动物研究,RCT 过滤器的匹配项数量有所减少,但仍以百万计。然后搜索组合过滤器再次运行,并识别出 4611 个匹配项。
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他留下了儿子 Jamey Brown 和妻子 Tina(住在密苏里州德克斯特);姐姐 Betty Dalton(住在密歇根州庞蒂亚克);六个孙辈:Christina Orr(住在德克斯特);Amanda Hopkins(住在阿拉巴马州伯明翰);Laci Eaton(住在德克斯特);Steve Kirkpatrick、Jason Williams 和 Trevor Williams(住在密苏里州伯尼);十六个曾孙辈:Payton Kirkpatrick、Piper Kirkpatrick、Jase Kirkpatrick、Rylee Eaton、Ryan Eaton、Brynlee Pence、Taylor Williams、Jaelyn Williams、Nicholas Williams、Nolan Williams、Nora Williams、Reese Williams、Zayn Williams、Lynnie Williams、Xander Moore 和 Noah Kirkpatrick。
摘要 - 我们介绍了Dexo,这是一种新型的手部外骨骼系统,旨在教机器人灵巧的操纵。与传统的远程操作系统不同,由于缺乏触觉反馈和可扩展性的限制,Dexo可以通过运动镜像和力透明性来实现自然和直观的控制。系统的被动外骨骼设计使人类用户可以直接控制机器人的灵巧手,传输精确的运动和强制数据,以在实际环境中学习复杂的任务。配备了集成的触觉传感器,Dexo捕获了高保真互动数据,促进了操纵学习,而无需昂贵的硬件或仔细的工程。我们评估了跨多个灵巧任务的系统,证明了其复制人类水平的操纵的能力及其扩展收集高质量演示数据的潜力,以培训高级机器人学习模型。与现有的远程处理方法相比,我们的实验显示了任务成功率的显着提高,这使得Dexo成为推进机器人敏捷性的强大工具。
