I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用(PHRI)的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中,表征人类操作员的行为成为关注的中心,尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时,与人类操作员相比,完全自动化的机器人系统在精确,可重复性和负载能力方面表现出更高的性能,许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下,协作系统旨在结合机器人力量和精度,以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发(称为Cobots),人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预(例如康复机器人)[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中,以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得,从而导致经典阻抗
摘要 - 近年来,由于诸如提高生产力和劳动力降低等福利,对农业机器人技术的兴趣已大大增加。但是,与非结构化环境相关的当前问题使机器人收割机的发展具有挑战性。大多数农业机器人技术的研究都集中在单臂操纵上。在这里,我们提出了一种双臂方法。我们提出了配备了RGB-D相机,切割和收集工具的双臂果实收集机器人。我们利用合作任务描述来最大化双臂机器人的功能。我们设计了一个基于分层的二次编程控制策略,以实现与机器人和环境相关的一系列硬约束:机器人联合限制,机器人自我收集,机器人 - 水果和机器人树的碰撞。我们结合了深度学习和标准图像处理算法,以检测和跟踪现场的树干。我们验证了对现实世界RGB-D图像的感知方法以及对模拟实验的控制方法。
Valery Labou是一位经验丰富的物理治疗师,也是体育和神经康复的专家,拥有超过15年的国际经验。He holds advanced degrees in neuroscience and neurobiology from the University of Bordeaux and the University of Alexandria with several certifications Valery has led the Physiotherapy Department in Neurology and Neurosurgery at Yaoundé Central Hospital lectured at several universities and institutions in Cameroon and contributed to groundbreaking innovations at Egzotech, a leading European robotic neurorehabilitation company.作为Physio Clinic的创始人,他开创了创新的康复方法。 他曾担任喀麦隆国家排球队的物理治疗师,并领导了PhysioCamer和Labson Education等倡议,并连接了1000多名从业者。 WFNR和MDS的成员,以及喀麦隆神经康复学会的创始主席,瓦莱里致力于通过研究,教育和临床创新来推进整个非洲以及超越的神经康复。 瓦莱里(Valery)的一些研究实习生是毕生神经塑性,神经调节,负担得起的机器人技术,AI康复。作为Physio Clinic的创始人,他开创了创新的康复方法。他曾担任喀麦隆国家排球队的物理治疗师,并领导了PhysioCamer和Labson Education等倡议,并连接了1000多名从业者。WFNR和MDS的成员,以及喀麦隆神经康复学会的创始主席,瓦莱里致力于通过研究,教育和临床创新来推进整个非洲以及超越的神经康复。瓦莱里(Valery)的一些研究实习生是毕生神经塑性,神经调节,负担得起的机器人技术,AI康复。
深海环境的科学探索代表了水下技术的持续更新挑战。调查和研究与主要社会问题有关,例如生物多样性,全球变化,生活资源,矿产或化石水库,以及与人类活动对我们星球的影响有关的问题。主要依靠远程操作的深海车辆(ROV),实现水下研究任务取决于精确导航的技术能力,以提供可靠的视觉和空间信息,以进行精确的测量,以进行精确的测量,以收集各种性质,矿物质,矿物,水上,水上的代表性样品,并将其置于海上设备上。ifremer用于科学研究的ROV如图1所示。
摘要 - 自然灾害的日益复杂性需要创新的技术解决方案,以支持急救人员的努力。本文介绍了Triffid System,这是一个全面的技术框架,将无人接地和航空车与先进的人工智能功能相结合,以增强野火,城市洪水以及地球后的搜索和救援任务的灾难响应。通过利用最新的自主导航,语义感知和人类机器人交互技术,Triffid提供了一个复杂的系统,该系统包括以下关键组件:混合机器人平台,集中式地面站,定制通信Infrastrastructure和智能手机应用程序。定义的研发活动表明,深层神经网络,知识图和多模式信息融合可以使机器人能够自主浏览和分析灾难环境,降低人员风险并加速响应时间。建议的系统通过提供高级任务计划,安全监控和自适应任务执行功能来增强应急小组。此外,它可以确保在复杂和风险的情况下实现时间情境意识和运营支持,从而促进快速,精确的信息收集和协调的行动。索引术语 - 动物学,污点后,人工智能,增强现实,情境意识,第一响应者
地址:巴西里约热内卢电子邮件:md.cepalacios@gmail.com摘要手术机器人技术已经大大提高,提供了更高的精度和效率。本综述研究了有关机器人技术的最新证据,强调了其收益和局限性。机器人手术表明准确性提高,失血降低和术后恢复的加速。与传统方法相比,腹股沟疝机器人修复和机器人胰腺切割术的并发症发生率较低,恢复率更高。此外,机器人胸外科手术等微创技术(例如侵入性技术)还具有显着的好处。但是,机器人平台的高成本以及对专业培训的需求是重大挑战。这些成本可以限制技术的采用,而学习曲线会影响程序的初始有效性。机器人系统的设置时间也可以增加总操作时间。机器人手术代表了准确性和恢复的重要进展,但是克服成本和培训挑战对于采用至关重要
学生除了获得工程领导力的研究生证书(https://catalog.northeastern.edu/graduate/graduate/engineering/multidegrinary/multidegrinary/engineering-leadiuth-leadiuth--leaduter-gradeperion-gradeperion-gradiate-certiperate/)外,还可以完成机器人技术硕士学位。学生必须申请并被录取进入戈登工程领导力计划,以便追求此选项。该计划需要完成16个学期的课程,以赢得工程领导力的研究生证书,其中包括一个基于行业的挑战项目,该项目与多个导师。综合的40个学时学位和证书将需要24个学期的顾问批准的机器人技术课程。
近年来,计算机视觉,机器人技术,机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践,其中涉及异国情调的术语,例如内核PCA,脊回归,套索回归,支持向量机(SVM),Lagrange乘数,KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗?不!,但是人们会很快发现,在术语后面,总是带有新的场(也许是为了使局外人远离俱乐部),这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战:为了了解和使用机器学习,计算机视觉等的工具,需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说,还应包括一些概率理论和统计数据,但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架,那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么?同样,如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式?简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者,那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括:但是,这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做,我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题,因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域,但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础,请注意机器学习,机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成,第一卷是线性代数,第二个是一种优化理论和应用,尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数,直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外,我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
摘要 - 空气编程(OTAP)是操作大型低功率无线部署(例如无线传感器或群机器人)时的重要功能。OTAP,以考虑到与网络的低功率无线性质相关的有限的通信带宽,不可靠性和较大的延迟,以及正在更新的微控制器的约束性质。本文介绍了一种针对机器人群的OTAP解决方案Robotap,可作为开源实现。Robotap设计为简约,OTAP模块和引导加载程序的闪光足迹分别低于1 kb / 4 kb。它被设计为快速:我们在不到2.3 s的时间内显示了18 kb图像的完整更新。最后,Robotap是安全的:我们在使用ARM CryptoCell-310硬件加速度,相同安全程序的软件实现或根本没有安全性的软件实现时,在NRF52840和NRF5340上进行了比较。索引术语 - otap,microcontroller,swarm,security,robotics