XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPR2
暗影灵巧手 - 技术规格
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。
弹性体和高级热塑性塑料参考指南
我们的 FF/HH 化合物经过认证的性能的一个具体例子是 Gazguard® 728 化合物，它已经通过 ISO 10423:2009 和 ANSI/API 规范 6A 第 21 版的材料等级 FF/HH 认证，适用于以下气体混合物：• 10% H 2 S / 10% CH 4 / 80% CO 2 • 喷气燃料 A、2 号柴油 • 庚烷/环己烷/甲苯的 70/20/10 混合物此外，由 Gazguard® 728 组成的 S 密封件和 FS 密封件已在不同尺寸和温度范围内获得了符合 ISO 10423 F1.11 的 10,000 psi PR2 认证。
模块化移动机器人平台可帮助不同程度的残疾人士
摘要：支持老年人独立生活和帮助残疾人独立进行日常生活活动的机器人技术已显示出良好的效果。基本上有两种方法：一种是基于移动机器人助手，例如 Care-O-bot、PR2 和 Tiago 等；另一种是使用固定或安装在轮椅上的外部机械臂或机器人外骨骼。本文介绍了一种模块化移动机器人平台，该平台基于安装在机器人轮椅上的上肢机器人外骨骼，用于协助中度和重度残疾人。该移动机器人平台可以利用其模块化特性根据每个用户的需求进行定制。最后，为了模拟用户与家庭不同元素的互动，在带有客厅和厨房区域的模拟家庭环境中展示了实验结果。在这个实验中，一位患有多发性硬化症的受试者使用该平台在由护士、医生和职业治疗师组成的临床医生组面前进行了不同的日常生活活动 (ADL)。之后，受试者和临床医生回答了一份可用性问卷。结果相当不错，但也出现了两个需要改进的关键因素：平台的复杂性和繁琐性。
构建具有互动感知的负担能力图
机器人需要了解他们的环境才能执行其任务。如果可以在封闭环境中预先编程的视觉场景分析过程，则在开放环境中运行的机器人将从与环境的互动中学习它的能力。此功能进一步为获得提供的图表开辟了道路，在该图中，机器人的动作能力结构了其视觉场景的理解。我们提出了一种方法，通过依靠互动感知方法和在线分类来建立此类负担图地图，并为配备两个具有7个自由度的武器的真正机器人进行在线分类。我们的系统是模块化的，可以从不同技能中学习地图。在提议的负担形式化中，行动和效果与视觉特征有关，而不是对象，因此我们的方法不需要事先定义对象概念。我们已经在三个动作原语和真实的PR2机器人上测试了该方法。
请引用已发表的版本 Cassidy, B , Yap, Moi Hoon ...
a 曼彻斯特城市大学计算数学系，John Dalton 大楼，曼彻斯特 M1 5GD，英国 b 兰开夏郡教学医院 NHS 基金会信托，普雷斯顿 PR2 9HT，英国 c 曼彻斯特大学 NHS 基金会信托，曼彻斯特 M13 9WL，英国 d 索尔福德皇家 NHS 基金会信托，Stott Lane，索尔福德 M6 8HD，英国 e Te Whatu Ora Health New Zealand Waikato，彭布罗克街，汉密尔顿 3240，新西兰 f 联合林肯郡医院 NHS 信托朝圣者医院内分泌和代谢系，波士顿 LN2 5QY，英国 g 泽西综合医院，The Parade，St Helier，JE1 3QS 泽西，英国 h 伊斯特本地区综合医院，Kings Drive，伊斯特本 BN21 2UD，英国 i 曼彻斯特城市大学科学与工程学院，John Dalton 大楼，曼彻斯特 M1 5GD，英国
robotlar ve hazirgİmümümi（1）...
自我：目的：本研究的主要目的是检测用于在现成的服装生产或在开发阶段发现的机器人技术。从稍后确定的相关机器人技术开始，它的目的是将机器人技术的最新状态提供给Ready -to -to -Wear业务，并提供有关对该领域感兴趣的人员或机构确定的缺陷的信息。方法：在研究范围内扫描相关文献。的发现：由于文献筛选，织物的屋顶（PR2 RO-BOT，抓地力和采摘垫），缝纫（Kuka LWR 4和机器人臂），熨烫（Baxter和humanoid Robot Motoman SDA10D）开发和//要么开发和//要么/要////eres///eres//eres/。但是，没有发现用于切割和质量控制程序的机器人技术。结论：尽管已经开发了一些机器人系统以用于现成的服装生产中，但已经得出结论，在该领域需要进行新的研发研究，以确保生产仍然能够机器化。
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。