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塑料太阳能电池技术的调查文件
电子和电信工程部Vishwakarma理工学院，浦那，印度4111037，印度4111037摘要：这项研究介绍了一种新型的自主on公路机器人的新型自动驾驶算法，该算法旨在实现Dustbins的实时垃圾收集。所提出的系统结合了一个名为Yolo的尖端对象识别框架（您只看一次），以识别道路，障碍物和垃圾箱。配备有强大的硬件平台和相机的自主机器人有效地导航城市环境，以确保无缝避免障碍物和精确的Dustbin定位。我们的方法利用实时处理来促进自适应决策和动态路径计划，从而提高了机器人的操作效率。实验发现说明了算法在各种环境中的功效，强调了其在智能城市努力中可扩展实施的潜力。自主城市清洁系统的最新进展构成了这项研究的基础，该研究的重点是实时处理能力，以实现自适应决策和平稳的导航。实验验证说明了建议的运动算法在各种城市环境中的性能，从而强调了其在自主垃圾管理系统中的实际应用。本研究旨在解决废物管理困难，并为自动城市清洁技术的发展做出贡献，从而支持更智能和清洁城市的实现。通过为与城市废物管理相关的问题提供长期解决方案，该研究可以提高自主城市清洁系统。关键字：自主机器人，实时响应，运动算法，YOLO，对象检测，城市导航，避免障碍物，垃圾箱定位，智能城市，废物管理。
酒店中机器人的实施是否会影响整体TripAdvisor评级？来自行业的文本挖掘分析5.0方法
Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div> 西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div> C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div> d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div> e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div> 感兴趣的声明：无。 div> 资金：无。 div>Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div>西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div>C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div>d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div>e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div>感兴趣的声明：无。 div>资金：无。 div>
在公共街道上遇到自动机器人
部署在公共设置中的机器人输入人类生活和工作的空间。公共HRI的研究倾向于优先考虑直接和故意的互动。但这错过了对机器人的最常见响应形式，范围从微妙的相互作用到几乎忽略它们。从视频录制的基础上采用民族方法学方法，我们展示了从物理环境的社会集会（街景）和日常街头生活的社会环境的社会集会（街道景观）的角度来看，机器人如何嵌入城市空间中。我们表明，由于街道的实际工作，这种机器人是如何通过这些空间“授予通道”的。我们详细介绍了街景的偶然性，引起人们对其各种成员以及他们正在做的住宿工作的关注。我们证明了在整个部署过程中研究机器人的重要性，并侧重于成员的互动工作。
关于成对的代数观点 - ...消费电子中AI机器人的兴起
2024年3月18日，NVIDIA宣布了GR00T，这是一种专门用于训练类人动物机器人的通用多模式生成AI模型[1]。在此事件之前，特斯拉于2023年12月12日对Optimus Gen 2 Humoid机器人的揭示强调了强烈的影响机器人技术对重塑我们日常生活的各个方面有所帮助[2]。尽管机器人长期以来一直占据工业环境，但它们在我们家中的存在是一种新兴的现象。这可以部分归因于国内环境的复杂性以及创建可以无缝集成到我们日常日常工作中的机器人的挑战。但是，人工智能（AI）的重大进步正在弥合这一差距。AI使机器人能够导航动态环境，了解用户命令，甚至随着时间的推移学习和适应。这种AI和机器人技术的汇合在一个智能家居机器人的新时代都引入了。我们目睹了负担得起的，用户友好的机器人的激增，专门设计用于解决日常任务。机器人真空
患者护理中的远程敏感机器人：收益和挑战
抽象的触觉机器人正在成为弥合医疗保健提供差距的创新解决方案，尤其是对于偏远地区或需要持续护理的患者而言。这些机器人使临床医生能够进行远程咨询，监控患者的进度并从事治疗方法，而无需进行身体存在。本文研究了与将远程机器人整合到患者护理中相关的好处和挑战。它讨论了关注机器人的类型，它们在各种医疗保健环境中的应用以及对患者预后的潜在影响，尤其是在农村或服务不足的社区中。强调了有望提高可访问性，效率和患者参与度的提高，但本文还解决了技术局限性，道德问题以及对这些技术进一步发展的需求。对医疗保健中远程敏感机器人的未来进行了研究，重点是不断发展的技术，例如人工智能和智能家庭整合，及其改变患者护理的潜力。关键字：触发机器人，医疗保健提供，远程咨询，患者护理，机器人技术，医疗技术。
为什么会有自由存在以及为什么机器人不是有意识的
我们有这样的程序吗？首先，很明显，对于随机移动的“大量”对象，我们的方程式无法求解。实际上，我们只有一种方法可以获取有关系统进一步发展的知识：由于我们知道引力领域，因此我们可以计算每个物体在该领域的一定时间间隔之后会移动的每个对象 - 在这里，在这里需要进行虚拟语气，因为它当然不仅在此领域中移动：实际上，我们不仅要看的对象都在移动所有其他对象，而且还在不断变化，并且本身都在不断变化。，但是为了能够完全计算任何内容，在很小的时间间隔内，我们必须将字段视为静态。然后，我们对所有身体进行相同类型的计算。然后，我们重复此过程的下一个时间间隔等。
开放式学习机器人的目的
摘要 - 1个自主开放式学习（OEL）机器人能够通过与环境的直接互动来累积地获取新技能和知识，例如重新指导内在动机和自我生成的目标。oel机器人对应用程序具有很高的相关性，因为他们可以使用自主获取的知识来完成与人类用户相关的任务。oel机器人遇到了一个重要的限制：这可能导致对知识的获取与完成用户的任务无关。这项工作分析了对这个问题的可能解决方案，该解决方案涉及新颖的“目的”概念。目的指示设计师和/或用户从机器人想要什么。机器人应使用目的的内部表示形式（在此称为“欲望”），将其开放式探索集中在获得有关实现知识的知识的获取。这项工作有助于通过两种方式建立一个计算框架。首先，它根据涉及三级动机层次结构的目的形式化了一个框架：（a）目的； （b）独立领域的欲望； （c）特定领域依赖性国家目标。第二，这项工作突出了框架以下框架的关键挑战，例如：“目的示威问题”，“目的目标基础问题”以及“欲望”之间的“仲裁”。随后，该方法使Oel机器人能够以自主的方式学习，但也可以集中精力符合符合目标和用户的目标的目标和技能。
基于分布式触觉传感器的人形机器人的全身多接触运动控制
摘要 - 为了使人形机器人能够在共有的环境中稳健地工作，多接触运动不仅在四肢（例如手脚），而且在四肢的中间区域（例如膝盖和肘部）的中间区域进行接触。我们开发了一种实现这种全身多接触运动的方法，该运动涉及人形机器人在中间区域的接触。可变形的板状分布式触觉传感器安装在机器人四肢的表面上，以测量接触力，而无需显着改变机器人体形。较早开发的多接触运动控制器（专门用于肢体接触）扩展以处理中间区域的接触，并且机器人运动通过反馈控制稳定，不仅使用力/扭矩传感器，还可以使用分布式的触觉传感器来稳定。通过对Dynamics模拟的验证，我们表明，开发的触觉反馈提高了全身多接触运动的稳定性，以防止干扰和环境错误。此外，寿命大小的人形RHP kaleido展示了全身多接触运动，例如向前走，同时通过前臂接触支撑身体，并在坐着的姿势和大腿接触中平衡姿势。
设计和制造低成本，肌腱驱动的软机器人
软机器人是在其机械结构中包含符合符合性组件的机器人[6]。近年来，这些系统在不同学科的研究人员中引起了极大的兴趣，因为它们在食品工业，机器人手术，人类机器人相互作用以及探索危险和非结构化环境等领域的潜力[6，7]。这些系统中的大多数受自然的启发，例如，在[16，17]中开发的机器人 - 在动物和其他生物中罕见的僵化行为。说明性的例子是大象树干，海星尸体，变色龙尾巴和章鱼臂。软机器人的一些特定功能是他们执行任务的潜在效率（以其合规性的性质）以及适应非预期的环境变化的能力。尽管这些特性很吸引人，但它们尚未在当前应用中发挥全部潜力，因为软机器人技术仍然是一个相对较新的领域，涉及刚刚建立的刚性机器人的理论和方法[19]。仍然处于范围内的软机器人技术的一些基本方面是对这些系统的设计，驱动方法，建模和控制[7，19]。本文介绍了几种低成本，肌腱驱动的软机器人设计。这项工作的总体目的是通过提供可访问的原型设计来帮助弥合当前差距，这些设计可用于教育和
通过数据驱动的共享控制方法降低机器人群的认知负载
摘要 - 多种机器人系统在医学，环境监测等各种领域的多种影响都增加了。尽管有明显的优势，但群体的协调对人类运营商带来了重大挑战，尤其是关于有效控制机器人所需的认知负担。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，可以使人类操作员有效控制多个机器人的运动。利用共享控制数据驱动的方法，我们使单个用户能够控制与群体的姿势和形状相关的9度自由度。我们的方法是通过在模拟的3D环境中进行的实验运动进行了评估的，该环境具有狭窄的圆柱路径，可以代表例如血管，工业管道。使用经验后的问卷评估了认知载荷的主观测量，并比较了系统的不同级别的自主权。结果表明，与传统的远程操作技术相比，操作员认知负载的大幅减少，伴随着任务绩效的提高，包括减少完成时间和与障碍的接触实例更少。这项研究强调了我们方法在增强人类机器人相互作用和提高多机器人系统中运行效率方面的效率。