课程编号 课程名称 先修课程* 夏季 秋季 春季 525.610 机器人系统的微处理器 525.637 强化学习基础 O 525.642 使用 VHDL 进行 FPGA 设计 O VL/O VL/O 525.645 现代导航系统 OO 525.661 无人机系统与控制 525.609 OO 525.728 检测与估计理论 525.614 VL O 525.777 控制系统设计方法 525.666, 525.609 IP(奇数) 535.622 机器人运动规划 OO 535.630 机器人运动学与动力学 OO 535.642 机械工程控制系统 O 535.645 数字控制与系统应用 535.642 O 535.724 机器人动力学和航天器 O 535.726 机器人控制 535.630 IP 535.741 最优控制与强化学习 535.641 O 605.716 复杂系统的建模与仿真 VL 605.724 应用博弈论 O 605.745 不确定性下的推理 O 625.615 优化简介 OO 625.741 博弈论 625.609*, 625.603* O (偶数) 625.743 随机优化与控制 625.603* VL (奇数) 665.645 机器人人工智能 VL VL VL 665.681 传感系统的应用 AS.110.109, 605.206 VL VL VL 665.684 机器人系统开发685.621, 535.641, 605.613, 535.630 VL VL VL
机器人焊机操作员负责在机器人任务,机器人操作和编程之前和之后准备和完成AMI产品,以在钢铁产品上执行自动化机器功能。阅读,解释和执行焊接技术以制造用于制造产品的零件。
- 字段上的路线(例如,以下线或仅标记)。- 任务的技术复杂性(例如,推动,举重,抓取游戏对象)。- 游戏元素的随机性(例如一种或多个随机情况)。- 各种游戏元素(例如,不同颜色和/或形状的对象的数量)。- 要求解决方案的准确性(例如,一个大目标区域或小位置)。- 之前提到的要素组合的总体复杂性。所有这些方面都对机器人的机械设计和代码的复杂性提出了不同的要求。在参加多个赛季的WRO时,团队可以随着计划的发展而发展和发展,随着年龄的增长,他们可以解决越来越复杂的任务。学习是最重要的WRO希望激发全球与STEM相关的学科的学生,我们希望学生通过在我们的比赛中嬉戏的学习来发展自己的技能。这就是为什么以下方面是我们所有竞争计划的关键:
具有荣誉计划(ERA)的XMUM机器人技术和自动化工程的精心设计,可为学生提供最具动态和有影响力的工程领域之一的尖端技能和知识。已获得马来西亚工程师委员会(BEM)的批准,该计划确保毕业生有资格注册为专业工程师,并为全球机会打开了大门。通过实践课程,可以平衡机器人技术,机电一体化和人工智能(AI)应用程序,并获得了在设计和实施智能自动化系统方面的实践经验。拥有最先进的实验室,现实世界项目和牢固的行业联系,该计划的毕业生为毕业生做好准备,以应对工业机器人技术,智能制造,医疗保健,汽车,航空航天等方面的挑战。
orcaa:一个模拟欧罗巴冷冻ob派任务到阿克尼亚克州朱诺冰菲尔德。E. Lesage 1(Elodie.lesage@jpl.nasa.gov),S。M。Howell 1,S。Campbell2,3,J。Mikucki4,M。Smith1,D。Winebrenner5,T.A.Cwik 1,J。Burnett1,J。Burnett5,B。B。 品牌5,B。Hockman1,M。Pickett5,K。Tighe1,J。Clance4,R。Clavette2,S。Haq1,J。Holmes2,3,J。Shaffer4。 1缅因州2号加利福尼亚理工大学的喷气推进实验室,田纳西大学4朱诺冰菲尔德研究计划3号,诺克斯维尔大学4号,华盛顿大学5号大学应用物理实验室。 简介:对欧罗巴和其他海洋世界的未来探索可能涉及使用自主熔体探针(称为冷冻机器人)的直接原位访问和冰壳和地下液态水的特征[1,2,3]。 海洋世界侦察和天体类似物(ORCAA)项目的侦察和表征是一项多机构的努力,通过NASA的行星科学技术和通过模拟研究(PSTAR)计划资助。 ORCAA旨在通过行星地下探索技术来提高我们对地球上冰圈环境的理解,同时设想为未来的ICY地下访问任务提供科学操作。 我们的整体目标包括陆地冷冻射手通过两个野外活动来展示冰山下湖的通道。 我们计划采样和分析冰川井眼融化和冰川下水,以了解冰冷的宜居环境的演变及其居住的寿命。 1)。E. Lesage 1(Elodie.lesage@jpl.nasa.gov),S。M。Howell 1,S。Campbell2,3,J。Mikucki4,M。Smith1,D。Winebrenner5,T.A.Cwik 1,J。Burnett1,J。Burnett5,B。B。品牌5,B。Hockman1,M。Pickett5,K。Tighe1,J。Clance4,R。Clavette2,S。Haq1,J。Holmes2,3,J。Shaffer4。1缅因州2号加利福尼亚理工大学的喷气推进实验室,田纳西大学4朱诺冰菲尔德研究计划3号,诺克斯维尔大学4号,华盛顿大学5号大学应用物理实验室。简介:对欧罗巴和其他海洋世界的未来探索可能涉及使用自主熔体探针(称为冷冻机器人)的直接原位访问和冰壳和地下液态水的特征[1,2,3]。海洋世界侦察和天体类似物(ORCAA)项目的侦察和表征是一项多机构的努力,通过NASA的行星科学技术和通过模拟研究(PSTAR)计划资助。ORCAA旨在通过行星地下探索技术来提高我们对地球上冰圈环境的理解,同时设想为未来的ICY地下访问任务提供科学操作。我们的整体目标包括陆地冷冻射手通过两个野外活动来展示冰山下湖的通道。我们计划采样和分析冰川井眼融化和冰川下水,以了解冰冷的宜居环境的演变及其居住的寿命。1)。通过这项工作,我们还旨在阐明可以允许营养迁移的水文连通性的重要性,并在行星冰壳中建立宜居或居住的壁ni。统一这些科学和技术演示目标,我们将通过与一个远程行星科学团队在欧罗巴的地下访问科学任务中模拟命令周期来演示科学的操作概念(CONOPS)。虽然没有陆地冰川是欧罗巴的完美物理,化学或生物类似物,但朱诺冰菲尔德提供了多样化的冰川系统,可以在其中研究冰川微生物组,水文和概念操作,围绕熔体探针部署和样品处理(图
我们使用 3DF Zephyr 构建 3D 模型。对于每个序列,我们导入图像并掩盖巨石周围的区域。我们从图像中生成稀疏点云。在此阶段,我们通过创建地面控制点 (GCP) 将特征上的位置与纬度、经度和海拔值联系起来,从而对该特征进行地理参考。我们使用 30 厘米/像素的国家农业图像计划 (NAIP) 图像和 25 厘米/像素的航空激光雷达数字地形模型 (DTM) 在 ArcGIS Pro 中为每个站点标记了 3 个 GCP 位置 (图 1a) [5]。我们使用 ArcGIS Pro 确定 GCP 的坐标以及从 DTM 中提取这些位置的海拔,我们使用简单的双线性插值来完成此操作,以最好地近似该特定位置的海拔。我们导入了这些点并运行了捆绑调整;如果程序报告的不确定性 <0.01 米,我们认为这些是良好的 GCP。如果任何 GCP 残差较高,我们会调整其位置并重新导入。对 GCP 对齐感到满意后,我们继续创建密集点云、网格和纹理网格(图 1b、c)。对于所有步骤,我们都使用 3DF Zephyr 默认设置。模型完成后,我们生成了一份处理报告,其中提供了平均地面采样距离 (GSD)(我们用其作为分辨率的代理)和模型表面积等信息。我们还将计算出的相机位置导出到 ArcGIS Pro(图 1a),并使用测量工具检查到特征的位置距离以及相机位置之间的距离。我们测量了步骤之间的直线距离,并
与此同时,农历科学以及寻求评估和利用可能助长农历经济的资源的工业企业将推动向地下运营转移。地下操作可能是一个可行的解决方案,用于在表面上的极端条件下,在月球上建立持续的长期存在,受到影响较小或根本没有影响,具体取决于深度。在〜30厘米或更长时间的深度时,月球雷果维持稳定的热环境[1],屏蔽设备和潜在的栖息地,从月球表面的恶劣温度变化中。此外,地下区域包含有价值的资源,例如水冰,这对于原位资源利用(ISRU)至关重要,以支持月球上的长期人类存在。调查地下还提供了对Regolith的地质力学特性的见解,从而为未来的月球任务提供了更好的施工,开挖和流动性计划。这项工作提出了一个新颖的概念,该概念是使用适合在地下移动的机器人系统,使用身体和移动性的一部分受到地下生物(例如sand蛇和earth)的启发。所提出的技术将探索地下热特性,地质力学性质的变化以及潜在有价值的储量的检测和表征,包括但不限于冰矿床。通过弥合表面和地下探索之间的差距,这种方法有可能解锁对月球科学和沉降的关键见解。以下讨论是指类似蛇的机器人,用于初始概念插图。应注意的是,在农历之夜生存的能力已被确定为要封闭民间空间探索的#1优先技术差距[2]。
蚂蚁是六足昆虫,可以携带比其体重重十倍的负载。由于有六条腿,它们本质上是稳定的。它们力量强大,可以承载重物。出于这些原因,本文提出了一种用于六足蚂蚁机器人的新型并联运动结构。机械结构在 Solidworks 中设计和优化。该机构有六条腿,只有两个直流电机驱动六条腿,因此从机械角度来看,该设计是最佳设计。由于使用无线模块,该机器人重量轻且半自主。此功能使该机器人适合用于社交机器人和救援机器人应用。发射器程序使用 LabVIEW 在主管计算机中实现,并使用微控制器作为主控制器。电子板在 Proteus Professional 中设计和测试,PCB 板在 Altium Designer 中实现。微控制器编程在 Code Vision 中完成。
蓝牙控制的基于Arduino的障碍物避免了机器人摘要 - 本文是关于避免机器人的障碍物的设计和实现,该机器人由无线蓝牙控制。这是通过将自引导的导航系统结合起来并具有远程操作的能力,以使其对许多领域有用,包括监视,危险环境或教育。该机器人由最突出的Arduino MicroController组成,该机器人最突出地通过超声传感器捕获输入器,以检测到前部的近距离易位。使用此传感器数据,机器人可以做出实时决策并调整其防止碰撞的路径,最终导致无冲突导航。[1]允许其安全地导航环境,而似乎没有什么是此功能。设计包括一个蓝牙模块,允许用户使用智能手机或计算机从远处控制机器人。