摘要 - 金属制造过程的未来,例如激光切割,焊接和添加剂制造,应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器,雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性,以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于,机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器,能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作,在CNR的支持下,重点是部署完整的机器人工作站,其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积,激光金属拆卸,添加剂制造的设计,CAD/CAM
机器人及时通过传感器数据构建持久,准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时,避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面,更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务,例如烹饪,自主是至关重要的。因此,迫在眉睫的问题是,手头机器人任务的合适场景表示是什么?这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾,这在机器人空间感知领域推动了进步,并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型(公式,公式和指标 - 语言流行),我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式,这些模型包括更高级别的概念,例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射(SLAM)的方法,它们与深度学习的集成,以增强了鲁棒性和场景的理解,以及它们处理场景动态性的能力,作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论,以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月,加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天,涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳,2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者,工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件,以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠,并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德,2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性,耐力,通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具,以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社,Integrated Play -Pawtucket,RI,2017年1月至2017年6月•使用高级技术,诸如语音交互之类的高级技术,为动画,连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络,用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络,使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中,设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件,包括面向现场的控制,RS485上的串行通信以及实施
摘要:该项目旨在开发一个旨在在室内环境(例如购物中心,公交车站和电影院)操作的自主垃圾机器人。机器人的主要目标是在浏览空间并避免障碍的同时检测和收集垃圾项目。利用传感器和图像处理技术的组合,机器人可以识别垃圾对象,并调整其在不误认为障碍物的情况下将其捡起的路径。通过采用具有成本效益的硬件组件和简化算法,我们旨在创建一个实用的解决方案,以解决公共空间中的垃圾污染,这证明了机器人技术在环境可持续发展方面的潜力。关键字:Raspberry Pi,垃圾检测,对象识别,避免障碍物,节点MCU,机器人,Arduino IDE
本课程全面介绍机器人探索和人工智能驱动的测绘和采样技术,专为太空探索和地球观测而设计。学生将获得计算机视觉、同步定位和测绘 (SLAM)、多机器人协调以及使用先进人工智能工具在极端环境中操作等关键领域的专业知识。课程强调现实世界的实施,将讲座与使用移动自主系统的动手项目相结合,包括可作为数字孪生和物理存在于 DREAMS 实验室中的自主地面、空中和水上机器人。课程以小组为基础的期末项目结束,学生将设计和演示用于未来太空探索、行星科学和地球观测的端到端机器人系统。
国会法案规定成立肯尼亚机器人和人工智能协会;规定其职能和权力;促进肯尼亚共和国境内机器人和人工智能技术负责任和合乎道德的发展和应用;并用于相关目的。
●学生对机器人技术的基本技术,系统级别和社会/经济挑战表示感谢。●学生通过探索尖锐的学术研究和现场剥夺系统,在不同的次级区域(例如,感知,计划,控制,受生物启发的设计和多代理互动)中对当前的艺术状态(例如,感知,计划,控制,受到生物启发的设计和多代理互动)进行了了解。●学生通过将该领域的问题,挑战和解决方案与工程,自然科学,社会科学,人文和艺术的其他学科联系起来,探索机器人技术的多学科和跨学科性质。●学生考虑具有社会意义的问题(例如隐私,公平,经济挑战,对环境的挑战和政策),并在这些问题上进行集中课程工作的机会。●学生通过在包括设计和机器人硬件的动手体验以及高级独立工作项目或论文的课程中,通过基于项目的作业将这些课程付诸实践。
许多科学家 [Lynch,1960;Piaget 和 Inhelder,1967;Siegel 和 White,1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层,并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点;路线控制知识(从一个地方到另一个地方的过程);连通性、顺序和包含的拓扑模型;以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来,认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型,如 TOUR 模型 [Kuipers,1978]。该模型由一组节点和弧组成,其中节点代表环境中可识别的位置,弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
On-On-On-On-Orbit服务(OO)包括一系列服务类型,以增加卫星的寿命及其性能,并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起,避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中,使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人(例如在维修和升级到哈勃太空望远镜(HST)和国际空间站(ISS))中,使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起,避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中,使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人(例如在维修和升级到哈勃太空望远镜(HST)和国际空间站(ISS))中,使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
