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通过大脑实现双手机械臂的共享控制......
智能机器人系统和脑机接口 (BMI) 的进步帮助患有感觉运动障碍的个体恢复了功能和独立性；然而，由于通过用户输入以协调的方式控制多个肢体的多个自由度 (DOF) 的技术复杂性，需要双手协调和精细操作的任务仍然未得到解决。为了应对这一挑战，我们实施了一种协作共享控制策略来操纵和协调两个模块化假肢 (MPL) 以执行双手自我进食任务。一位在感觉运动大脑区域有微电极阵列的人类参与者向两个 MPL 发出命令来执行自我进食任务，其中包括双手切割。从双侧神经信号解码运动命令，以一次控制每个 MPL 上的最多两个 DOF。共享控制策略使参与者能够将其四自由度控制输入（每只手两个）映射到多达 12 个 DOF，以指定机器人末端执行器的位置和方向。通过使用神经驱动的共享控制，参与者成功同时控制了两个机械肢体的运动，从而在复杂的双手自主进食任务中切开和进食食物。通过 BMI 与智能机器人行为协作实现的双手机器人系统控制的演示对于恢复感觉运动障碍患者的复杂运动行为具有重要意义。
视觉注意力与操作员绩效相关...
手动控制航天器与空间站对接是一种高度安全的操作。3,9 对接成功取决于控制具有 6 个自由度 (DoF) 的物体的能力。航天器可以沿三个平移轴导航并绕每个轴旋转，这对认知功能、运动控制和视觉注意力提出了巨大挑战。6df 训练工具已被引入以帮助操作员获得并保持自主控制 6 DoF 的技能。16,17 软件由 SpaceBit GmbH（德国埃伯斯瓦尔德）开发，手动控制器由 Koralewski Industrie-Elektronik oHG（德国汉布伦）开发，作为德国航空航天中心 (DLR) 的研究工具，用于研究基于俄罗斯 TORU 手动对接平台的运行性能。为了进一步提高学习效率和对接可靠性，有关底层信息处理的更多信息将是有益的。
模块化电力电源和可重新配置电路存储，能源转换和电源管理
模块化电子设备不依靠一个昂贵的高功率单元，而是通过使用多个相同的模块来利用尺度效果的好处。同时，电力电子越来越多地探索并增强了传统上坚硬的结构，例如存储和能源，例如电池或燃料电池，它可以在其中启用动态重新配置或主动的电源分布。这种方法具有多种优势，包括通过模块化系统的固有冗余，更高的自由度（DOF）来管理其他属性，更高的功能整合，改善功能和能量分配控制，增强的热管理，更高的效率和利用率提高。尽管如此，这些结构中的大量DOF数量在设计，控制和集成方面面临着挑战。管理不同目标之间的权衡需要创新和灵活的拓扑，控制和监视方法。这些方法应利用系统的功能，同时将成本保持在可接受的限制范围内。此外，模块化结构的动态性质需要持续的研发工作，以应对新兴挑战并优化系统性能。
确定性生成三个自由度的大规模超牢房
摘要。纠缠是量子信息协议的基本资源，而超越来越性的人因其高容量特征而受到了越来越多的关注。增加了超牢房的尺度，即超牢房系统中的模式数对于增强其在量子信息处理中的能力至关重要。在这里，我们证明了三个自由度（DOF）的大规模连续变量（CV）超牢房的产生，包括Laguerre的方位角和径向指数 - 高斯（LG）模式和频率。在我们的实验中，在原子蒸气中从四波混合过程确定生成216对超牢房模式。此外，我们还表明，也可以从该系统中生成相干LG叠加模式之间的纠缠。在三个DOF中，如此大规模的简历超牢房呈现出一个有效的方案，可显着提高简历系统的信息能力。我们的结果为研究简历量子信息提供了一个新的平台，并为构建高容量平行和多道CV量子信息方案的途径开放了途径。
白皮书
电气接口 I2C、CAN、总线电压 I2C、CAN、总线电压 5.2 6 DOF 推进模块 为了满足当前对更大、更强大的立方体卫星的需求，有时需要六自由度 (6 DOF) 推进能力，GomSpace 可以提供具有定制推力方向的推进系统，每个模块最多 6 个推进器。这种推进系统（通常每个卫星有两个模块，因此有 12 个推进器）旨在沿 3 个正交轴（即 x、y、z 航天器轴）中的每一个提供直接平移推力，并围绕 3 个正交轴中的每一个提供直接旋转推力。这可以实现一系列高度先进的立方体卫星任务，例如自主编队飞行、会合对接、近距离检查等。我们的 6-DOF 推进解决方案基于标准 3U 和 6U 模块，因此具有相似的技术规格。举例来说，下图 2 展示了 ESA 任务 RACE 的 6DOF 推进模块设计。其中两个推力矢量与坐标系中的 Z 轴对齐，而其他四个推力矢量与 X 轴形成 48 度角。
飞机的自主机器人无损检测 ARNDIA
自主机器人飞机无损检测 (ARNDIA)：飞机部件无损检测 (NDI) 平台 Adam Brant 博士、Jonathan Brown、Reeg Allen RE2 Robotics，宾夕法尼亚州匹兹堡，15201 RE2 Robotics 开发了一个新颖的平台，用于对飞机涂层和部件进行自主和遥控无损检测 (NDI)，以提高生产率、减少人为错误并改善操作时间和飞机准备情况。该平台名为“自主机器人飞机无损检测 (ARNDIA)”，将计算机视觉和机器学习算法与轻便的 7 自由度 (DOF) 自主机械手系统融合，可轻松安装到飞机表面。来自第三方供应商的各种传感器和末端执行器，如超声波设备和时域太赫兹传感器，可通过其接口控制文档 (ICD) 轻松与 ARNDIA 集成。传感器集成完成后，ARNDIA 可以自主扫描飞机部件以检测关注区域。此外，由于其 7 DOF 功能，ARNDIA 可以轻松访问难以接触的组件并对其进行 NDI，而如果由人工检查，则需要花费数小时的劳动来移除其他组件才能访问感兴趣的组件。ARNDIA 利用路径规划算法来绘制对相应飞机组件执行 NDI 所需的轨迹。通过使用计算
自主假肢
上肢假肢的半自主 (SA) 控制可提高性能并减轻用户的认知负担。在这种方法中，假肢配备了额外的传感器（例如计算机视觉），可提供上下文信息并使系统能够自动完成某些任务。自主控制与用户的意志输入相融合，以计算发送到假肢的命令。尽管已经提出了几种展示这种方法潜力的有希望的原型，但是尚未系统地研究整合两种控制流（即自主和意志）的方法。在本研究中，我们实现了三种共享控制模式（即顺序、同时和连续），并比较了它们的性能以及对用户施加的认知和身体负担。在顺序方法中，意志输入会禁用自主控制。在同步方法中，对特定自由度 (DoF) 的意志输入激活了其他 DoF 的自主控制，而在连续方法中，除用户控制的 DoF 外，自主控制始终处于活动状态。实验在十名身体健全的受试者中进行，这些受试者使用 SA 假肢执行伸手抓握任务，同时对音频提示做出反应（双重任务）。结果表明，与手动基线（仅意志控制）相比，所有三种 SA 模式都在更短的时间内完成了任务，并且导致意志控制输入更少。同步 SA 模式的表现比顺序和连续 SA 方法更差。当在自主控制器中引入系统错误以产生用户和控制器目标之间的不匹配时，SA 模式的性能会大幅下降，甚至低于手动基线。顺序 SA 方案在错误方面受影响最小。本研究表明，整合意志和自主控制的特定方法确实是显著影响性能和身体和认知负荷的重要因素，因此在设计 SA 假肢时应考虑到这些因素。
自动控制系统的开发和测试
摘要。本文描述了自主农业机器人的控制系统，并使用实验室支架和数字环境评估其运营。Agrobot是一种自主的海卡克索恩浆果收集机器人。它会自动找到灌木分支来收获，切割它们并将其存储在盒子中。Agrobot由一个3 DOF（自由度）的笛卡尔移动平台和一个带有6 DOF的现代HH7工业机器人组成。控制系统是专门设计用于实时操作的，使农民能够适应使目标跟踪复杂化的动态环境条件（风，变化的光）。控制系统由两个单独程序运行的两个模块组成。第一个模块是计算机视觉模块（CVM），该模块具有对农作物操作的高级控制。它使用来自摄像头的进料来查找切割点，并发送命令接近，切割，存储和搜索。该模块用Python编写。第二个模块是机器人控制模块（RCM），该模块从CVM接收高级命令并管理现代控制器（HC）的低级控制。RCM将机器人轨迹计算到目标位置，并在并行线程中与CVM和HC通信，并处理错误。作为HC需要时间关键控制，RCM用C + +写入。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。 由于移动平台硬件处于开发阶段，并且目前尚不可用，因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。由于移动平台硬件处于开发阶段，并且目前尚不可用，因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。数字双胞胎的输入与实际机器人相同。使用欧拉角是x，y，z位置和方向a，b，c。数字双胞胎可视化是在Unity游戏引擎中开发的。MATLAB机器人工具箱与Levenberg-Marquardt求解器算法一起使用，以计算9 DOF机器人的反向运动学。本文重点介绍了机器人控制模块体系结构和控制系统的测试。
公共部门收购、租赁和服务法
本段落添加于 DOF 11-28-2008。公共研究中心利用《科学技术法》规定的科学研究和技术发展基金中的自有资源进行的收购、租赁和服务，应受该基金的运营规则、这些中心的管理机构发布的相关标准和程序以及公共职能秘书处或秘书处在其各自权限范围内认为必要的行政规定管辖，以有效、高效和诚实地管理上述资源，实现其预期目标，并确保该中心在价格、质量、融资、机会和其他相关情况方面获得最佳条件。
7- ...
七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。