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移动机器人的神经形态感知和导航
随着机器人技术和人工智能的快速和不可阻挡的演变，在现实世界中有效的统一导航已成为文献中最紧迫的挑战之一。但是，苛刻的要求，例如实时操作，能源和构成效率，鲁棒性和可靠性，使最新的解决方案不适合现实世界中的挑战。因此，研究人员被迫寻求创新的方法，例如生物启发的解决方案。的确，动物具有有效感知，理解和浏览其非结构化环境的内在能力。这样做，他们在认知过程中利用自我运动提示，本体感受和视觉流程来绘制其环境并将自己定位在其中。计算神经科学家的目的是回答“如何”和“为什么”这种认知过程发生在大脑中，以设计模仿生物学处理的新型神经形态传感器和方法。这项调查旨在全面审查脑启发策略在自主导航中的应用，考虑：神经形态感知和异步事件处理，能量和适应性学习，或模仿大脑领域的工作原理，在导航中起着至关重要的作用，例如hippococappampumant或hippocappampumant nectorhinal cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort。
自主机器人简介...
特征值提供了有关系统的稳定性，控制和动态行为的见解。在控制理论中，它们通过分析系统矩阵的特征，例如代表机器人动力学或控制定律的特征来帮助确定系统的稳定性。特征值指示系统将如何随着时间的推移而响应状态，这对于运动计划，操纵和反馈控制等任务至关重要。如果特征值具有负实际零件，则系统是稳定的；如果阳性，它可能是不稳定的，这对于设计健壮的机器人系统至关重要。
采用人形机器人的科技巨头
但是，使用当今的技术，高盛的研究预测了对结构化环境（如制造业）的人形机器人的巨大需求。可能包括用例，例如电动汽车组件和组件排序。行业研究表明，中国约有70％的制造业已经通过机械和自动化来完成。由于类人动物更加灵活，能够适应复杂的特征，因此高盛分析师认为他们可以扩大工业自动化市场。
用家庭护理机器人授权老年人
图片来源：闪烁的州长汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）https://www.flickr.com/photos/governortomwolf/51038559263/图像许可证：CC by 2.0使用限制：在没有医学许可的情况下，无法重复使用人类longevity。估计表明，到2030年，全球每六个人中的每六个人都将在60岁以上。老龄化人口的迅速增加意味着需要护理的年龄较大的个体。家庭成员和专业护理人员可能无法满足这种日益增长的需求。此外，报告表明，在几个发达国家，包括护士在内的劳动力短缺，强调了满足老年人需求的其他策略的需求。简单有效的技术（例如机器人）可以弥合这一差距，并为老年人舒适地提供所需的护理。尽管具有很大的潜力，但社会接受辅助家庭护理机器人在衰老社会中仍然是一个问题。此外，考虑到文化，道德和财务差异，可以满足需要在不同国家 /地区需要长期护理的老年人的特定需求来迎合需要长期护理的老年人的特定需求的挑战，从而阻碍了他们的广泛使用。在一项新的研究中，日本千叶大学的研究人员试图阐明影响用户使用家庭护理机器人的意愿的因素。先前的研究表明，公众参与研究对研究设计和患者参与产生积极影响。这种方法考虑了现实生活中的期望和用户面临的问题。在此基础上，研究人员研究了一种以用户为中心的方法，该方法涉及潜在用户参与家庭护理机器人的研发过程。在2024年11月12日发表在科学报告上的作品进一步见解，该文章的相应作者Sayuri Suwa教授说：“在人口老化的国家，使用家庭护理机器人将使许多人能够实现“老化”。每个国家都有自己独特的历史，文化和法律制度，因此我们想澄清如何以尊重这些差异的方式开发和实施家庭保健机器人。”这项研究由东京大学的Hiroo Ide博士积极地进行，来自Tokyo Healthcare Healthcare Healthcare Healthcare Secult of Naonori Kodate的Naonori Kodate博士的Yumi Akuta博士。科学;该团队对日本，爱尔兰和芬兰的护理人员和看护人进行了调查表调查。调查表评估了用户意愿的四个不同方面，即 - 对机器人的熟悉，有关家庭护理机器人的重要观点，由家庭护理机器人期望的功能以及通过48个不同的项目进行道德上可接受的用途。研究人员分析了525个日本人，163位爱尔兰人和170名芬兰参与者的反应，以影响他们使用机器人的意愿的常见和不同因素。
单元4068：工业机器人| Unicourse
Indu abor aboti c s I是自动制造商的前期和未来，这是一个不可思议的现实。w li g hter，s marter和sfer in Indu Indu Indu Indu Indu Indu Indu s型模型，这些机器人在g ly ea s y to Interfa c e中，需求从来都不是Hi g h h hi g h，并且我一年都会持续到G行。p opular appli c ation s用于c lude weldin g，paintin g，a ss embly和材料s handlin g中的Indu a aption s。现代Indu的试验机器人现在是C YBER -Phy s i c al Me c Hatroni c s y s tem s c ontributin g to Indu s try 4。0 Manufa C Turin g。
机器人自动导航的最新进展
摘要：机器人自主导航的最新进展在强大而有效的导航系统的发展方面取得了重大进展。传感器融合技术，机器学习算法和计算机视觉技术的突破已推动了这些进步。这使机器人能够以更高的精度和适应性为导航复杂和动态的环境。关键的进度领域包括同时本地化和映射（SLAM）算法，导航的深入强化学习以及多传感器数据的集成，以改善本地化和避免障碍。这些发展有可能通过使机器人能够在现实世界中更自主，有效地运行，从而彻底改变包括制造，物流和服务机器人技术在内的各种行业。此外，机器人的自主导航算法的最新发展已大大提高了它们在多样化和充满挑战的环境中自主运营的能力，使我们更接近了一个未来的机器人可以无缝地导航和与周围的世界互动。接下来，我们将讨论机器人在各个行业中的不同应用。我们还将解决尚未解决的挑战和未来的前景。得出结论，我们将总结主要发现，并强调自主导航对机器人技术的未来的重要性。
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。
机器人触觉感应：下一步是什么？
摘要 —本文讨论了机器人触觉感知研究的现状、主要挑战以及未来研究的可能方向。在本文中，我将简要介绍人类触觉感知的机制，多年来，人类触觉感知的机制为机器人专家设计触觉感知框架提供了许多灵感和指导。显然，人类的触觉感知能力非常强大，主要是因为它是一个集成动态和静态压力感知、运动感知和肢体运动的系统。同样，机器人的智能触觉感知系统也应该是一个包含多模态感官输入和与机器人运动系统集成的系统。问题在于如何构建系统，以及需要什么系统。
生产物流的自动移动机器人
塔林技术大学机械与工业工程系，Ehitajate Tee 5，19086 Tallinn，Estonia，Estonia于2024年2月7日获得，于2024年3月8日接受，在线获得，2024年4月2日在线获得©2024年作者。这是根据创意共享归因的条款和条件分发的一份开放访问文章4.0国际许可CC（http://creativecommons.org/licenses/4.0）。摘要。数字解决方案对于制造公司在全球市场上提高其生产率，有效性和竞争力而变得越来越重要，这需要低价，高质量和快速交付时间。为了提高生产效率，还必须通过数字化和自动化这些过程来优化生产层中的运输活动。许多公司已经使用或计划使用自动移动机器人（AMR）更有效地管理生产物流。物联网（IoT）的快速开发以及AMR的高级硬件和软件使它们可以在动态环境中执行自主任务，在该环境中，它们可以与其他资源（例如机器和系统）进行交流并独立协调，从而分散了制造过程的决策步骤。分散的决策使制造系统能够动态适应系统状态和环境的变化。这种发展影响了传统的计划和控制方法以及决策过程，但它们还要求软件和嵌入式人工智能（AI）算法更有能力执行这些决策。在这项研究中，我们描述了如何使用3D虚拟工厂概念将具有AI功能的AMR系统整合到食品行业的生产后勤中。本文提出了一种方法，可以根据3D布局的创建和模拟，关键绩效指标（KPI）的监视以及AI在生产计划中主动决策中使用AMR在制造工厂地面运输中的性能。对食品行业的案例研究证明了拟议方法的相关性和可行性。关键字：自动移动机器人，生产物流，物联网，虚拟工厂，人工智能。
培训时间，机器人和技术失业
近几十年来，美国的职业结构发生了很大变化，高技能的职业相对于中低技能的角色增加了其就业份额。尽管大部分文献都研究了这些长期模式，但对职业组成的短期动力学的关注较少。在本文中，我们记录了对高技能劳动力的需求飙升，但获得这些职业所需的培训要求也增加了。相比之下，对低技能和中产阶级职业的培训要求保持相对恒定。使用职业信息网络（O*NET）和人口普查数据，我们计算出，由于高技能职业的增长，从2006年的6.29岁增加到2019年的6.29岁到2019年的7.04年。这样的变化可以通过影响长期职业结构，并通过使流离失所者的短期职业流动性通过使他们过渡到扩大高技能的职业的长期来增加失业率。职业转换的障碍在很大程度上被某些职业流离失所的时期中更加相关。最近的技术进步表明，可以迅速采用制度（AI）和机器人技术，从而重塑了发达经济体中劳动力的职业结构。1个机器人已经可以在人工干预的情况下可能在各种职业中执行各种任务，包括焊接，绘画和包装。机器人便宜2因此，虽然劳动力替代技术被迅速而广泛地采用，但职业流动性的障碍会增加。在本文中，我们研究了这两个因素之间的相互作用如何导致技术失业的出现。在（i）技术的到来可以使某些职业中的工人取代以及（ii）培训障碍阻碍职业流动性的环境中，我们建立和校准了动态的多占用增长模型。我们将职业建模为构成一组任务的生产单位。具有类似的精神，与不断增长的有关基于任务的技术变革的文献相似，我们假设当前的技术允许广泛定义的资本（即机器人）执行现有任务的子集，并且在这些任务中，劳动力和资本是完美的替代品。