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精英机器人CP Series_modular协作palletizer_4
Elite机器人提供多种机器人手臂，有效载荷可达25公斤，并且在部署级别（单个机器人组合和与AGVS的单个机器人组合以及静态和移动的全合一解决方案），可用于多种播放应用。
由Berry阶段在双层石墨烯谐振器中驱动的可移动山谷开关
近年来，大语言模型（LLM）的整合彻底改变了机器人技术领域，使机器人能够以人类的熟练程度进行交流，理解和理性。本文探讨了LLMS对机器人技术的多方面影响，以应对在各个领域中利用这些模型的关键挑战和机会。通过对核心机器人技术元素（通信，感知，计划和控制）中的LLM应用进行分类和分析，我们旨在为寻求将LLMS集成到其机器人系统中的研究人员提供可行的见解。我们的调查重点是开发了GPT-3.5后的LLM，主要是基于文本的模式，同时还考虑了多模式的感知和控制方法。我们提供了迅速工程的全面指南和示例，从而促进初学者对基于LLM的机器人解决方案的访问。通过教程级别的示例和结构化的及时构建，我们说明了如何将LLM引导的增强无缝集成到机器人技术应用中。这项调查是研究人员在LLM驱动机器人技术的不断发展的景观方面的路线图，为利用语言模型在Robotics开发中的力量提供了全面的概述和实用指南。
全球商业服务机器人的市场研究（...
随着商业服务机器人市场的迅速扩展，行业竞争越来越激烈，行业集中的进一步上升，领先的公司获得了更加突出的优势。公司通过技术创新，严格的质量控制和全面的售后服务来不断增强其市场份额。中国公司在技术研发，全球扩张和国际战略方面表现出了重大优势。这些公司通过推出高性能的智能交付机器人，专业清洁机器人，接待机器人和购物指南机器人，不断提高品牌影响力和市场份额，从而积极扩大全球影响力。他们的全球扩张和国际战略迅速确立了它们为行业领导者，推动了行业的标准化和规范发展。
基于学习的自适应控制四倍的机器人，用于运动平台上的主动稳定
摘要 - 由于独立的平台动作以及由此产生的多种惯性力量，机器人在机器人的六度移动平台（例如地铁，公共汽车，飞机和游艇）等六度移动平台上面临平衡挑战。为了减轻这些挑战，我们提出了基于学习的运动平台（LAS-MP）的主动稳定，具有自动平衡政策和系统状态估计器。策略会根据平台的运动自适应地调整机器人的姿势。估计器基于原则传感器数据推断机器人和平台状态。对于各种平台运动的系统培训方案，我们介绍了平台轨迹生成和调度方法。我们的评估表明，与三个基线相比，多个指标的卓越平衡性能。此外，我们对LAS-MP进行了详细分析，包括消融研究和评估估计器，以验证每个组件的有效性。
开放世界机器人的基础模型路径
数据驱动的机器人技术在过去十年中一直是非常有效的范式。今天，我们可以自主执行灵巧的任务，例如折叠布，在避免碰撞的同时导航走廊，并控制复杂的动态系统，例如使用板载观测的四足动物机器人在挑战性的地形上行走。但它们经常构成基本的限制，以阻止它们在开放世界环境中部署，要么是因为他们对环境的结构做出了强烈的假设，需要大量的机器人数据收集，或者无法说明对周围环境的语义理解。由于这些局限性，数据驱动的机器人技术方法仍然仅限于简单的限制设置，而大多数从业者和潜在的应用程序都无法访问。在特定环境中，他们仍然需要为每个单独的机器人进行手工设计，以解决特定的任务。本论文提出了对未来智能机器人的替代愿景，在那里我们可以拥有一般的机器学习模型，可以控制任何机器人，以便在挑战性的开放世界环境中执行合理的行为。受到语言和视觉基础模型的启发，我们从大量数据中提出了培训机器人基础模型（RFM）的食谱，这些数据仅依靠以Egipentric的视力来控制各种不同的移动机器人。这使机器人系统能够利用互联网基础模型的实力，同时也以现实世界的负担并在现实世界中采取行动。我们还展示了这样的RFM如何用作构建功能强大的机器人系统的骨干，从而可以探索茂密的森林，或在其环境中与人类互动，或者利用卫星图像或自然语言等侧面信息来源。最后，我们提出了一种结合RFM，他们对物理世界的知识，语言和愿景的互联网基础模型，以及使用新颖的计划框架，将RFMS及其对物理世界的知识以及其图像水平的语义理解和基于文本的推理结合在一起。我们希望这是迈向这种通用机器人系统的一步，可以在广泛的机器人上部署，利用预先训练的模型来利用互联网规模的知识，并为多样化的移动机器人应用提供基础。
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。
基于强化学习的自主机器人的研究
摘要 - 通过与环境的持续互动，基于实时反馈奖励信号不断优化决策，表明了强大的适应性和自学能力。近年来，它已成为实现机器人自动导航的关键方法之一。在这项工作中，引入了一种基于强化学习的自动机器人导航方法。我们使用深Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）模型通过机器人与环境之间的持续互动以及具有实时反馈的奖励信号来优化路径计划和决策过程。通过将Q值函数与深神经网络相结合，深Q网络可以处理高维状态空间，从而在复杂的环境中实现路径计划。近端策略优化是一种基于策略梯度的方法，它使机器人能够通过优化策略功能来更有效地探索和利用环境信息。这些方法不仅可以提高机器人在未知环境中的导航能力，还可以增强其适应性和自学能力。通过多个培训和仿真实验，我们在各种复杂的情况下验证了这些模型的有效性和鲁棒性。
迈向有意识的服务机器人
深度学习在视觉感知，语音识别，自然语言处理和多模式模型等领域取得了巨大的成功，这激发了人们对自主机器人技术革命进步的希望。但是，现实世界中的机器人应用提出了独特的挑战，包括许多可变性来源，高维状态和动作空间，非线性依赖性以及部分遵守性。关键挑战是机器人及其环境的非平稳性，当训练的模型遇到分布外数据时，这会导致性能问题。不像当前的机器学习模型一样，人类有效地适应变化并迅速学习新任务，这是人类思想的认知建筑的能力。这包括利用组合性的系统概括，使人通过重新组合已知组件来理解和操纵新的对象和任务。人的大脑同时采用习惯和受控的处理，并通过系统1和更复杂的，更复杂的，有意识的方式以有意识的方式管理的快速，常规动作来处理系统2 [1] [1]，[2]（图1）。尽管能力有限，System 2仍可以灵活地解决问题和自我监控。要实现人类般的学习和推理，机器人必须整合因果模型，工作记忆，计划和元认知处理。我主张一种自下而上的方法，通过扩展高成功的系统1处理而无需更改工具，将意识启发的认知功能集成到服务机器人中。我的我设想开发学习感知和计划的方法，使机器人能够处理新颖的情况和自我监测。这可以通过三个特定的研究目标来实现：（i）通过快速，惯常的处理，从原始感觉数据中创建机器人工作空间的结构化表示，以及为这些表示形式学习预测模型以管理常规技能。（ii）通过为工作记忆选择几个元素，学习抽象的预测以及基于推出和搜索的计划操作来确定有意识的预测和计划。（iii）实施有意识的自我监控，以评估对在需要时收集信息并避免危险的预测和学习政策的信心。直观的沉浸式远程敏感系统可以实时运输到偏远地区。
人工智能，机器人.txt
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