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聚光灯 - EnginSoft
《未来展望》2023 年第一期聚焦机器人和协作机器人，认为它们代表了协作和创新的交汇点。本部分的文章包括对手术室中的机器人助手的介绍，它们用于协助外科医生进行关节置换手术，而其他机器人则正在开发中，以协助微观尺度上高度复杂的手术。在另一篇文章中，我们研究了在开发机器人方面取得的进展，这些机器人可以帮助有特殊需要的儿童在学校学习，人工智能聊天机器人可以为精神健康问题患者提供全天候心理支持性家庭护理，以及具有摄像头视觉的家庭助理机器人，可帮助认知能力下降的成年人执行日常任务。
将人工智能应用集成到学习管理系统中以增强电子学习
摘要：失业是经济文献中最重要且未完成的辩论之一，每十年都会发生一次导致失业的危机。尤其是各国的青年和长期失业率非常高，政策制定者正将注意力集中在失业问题上。另一方面，数字化的影响是过去十年经济讨论中被提及最多的问题。特别是由于技术进步的影响，自动化和人工智能 (AI) 成为未来讨论的主要关键词。利用人工智能不断增强的能力实现自动化的进步，通过改变工作的数量和类型改变了劳动力市场的方向。人工智能自动化能力的提高将机器人变成了协作机器人，并引领工业 5.0 作为一场新的工业革命。本研究旨在探讨工业 5.0 概念中的人工智能对失业的影响。
移动操作机器人臂-IJRPR
朝着协作机器人或配件的趋势继续增长。这些机器人旨在与人类一起工作，从而提高各种行业的效率和灵活性。配角配备了安全功能，使它们可以安全地与人类工人紧密相邻。机器人臂越来越多地与先进的传感技术（包括视觉系统，力/扭矩传感器和其他反馈机制）整合在一起。这增强了他们感知和适应环境的能力，使它们更具通用性并能够处理复杂的任务。机器人臂中人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合是一个明显的趋势。这使机器人可以从经验中学习，优化其性能并适应不断变化的条件。AI也可以用于预测性维护，提高机器人系统的整体可靠性。具有模块化设计的机器人臂变得越来越流行。模块化允许更轻松的自定义，重新配置和可扩展性，使其适应各种应用程序和行业。在武器末端工具中有连续的发展，包括握把，传感器和其他专业附件。这些创新旨在提高机器人武器对不同任务和行业的多功能性。正在努力使包括中小型企业（中小型企业（SME）在内的更广泛的用户更广泛地使用机器人武器。这涉及创建用户友好的接口，简化的编程方法和负担得起的解决方案。机器人武器越来越多地在电子商务和物流中用于订单实现，分类和包装等任务。这些行业对自动化的需求正在推动机器人解决方案的采用。除了工业应用外，在医疗保健环境中使用机器人臂的趋势越来越大。这包括机器人协助的手术，康复和为有行动不便的人提供的援助。在3D打印应用中使用机器人臂，允许精确和受控的添加剂制造工艺。对节能机器人系统的关注正在上升。这包括使用轻质材料，节能组件以及优化能源消耗的编程策略。
机器人和自动化
ALVA的工程技术研究所，Mijar，Mangalore，Karnataka，印度摘要：机器人技术和自动化代表了将机械系统，电子设备和智能软件整合到最小人类干预中执行任务的变革性领域。机器人技术涉及能够传感，决策和执行身体动作的机器的设计，开发和部署。自动化专注于通过采用高级技术来提高行业的效率，精度和可靠性来优化流程。共同彻底改变了制造业，医疗保健，农业，物流和勘探等部门。新兴趋势，包括人工智能，机器学习和协作机器人（COBOTS），正在推动机器人和自动化的发展，使系统能够在非结构化的环境中适应，学习和操作。这些进步应对关键挑战，例如劳动力短缺，降低成本和安全性，同时释放创新和生产力的机会。随着机器人技术和自动化的整合加深，道德考虑和劳动力适应对于确保公平和可持续的技术进步关键词至关重要：机器人和自动化
制造业人像协作指南。 ...
使用机器人技术和自动化可以显着提高制造公司的生产力，并以沉闷，肮脏和危险的任务提供支持。尽管如此，英国仍在采用这些技术，截至2023年，每10,000名工人的机器人密度仅排在全球联赛桌上，从2022年的第24位跌倒。鉴于英国境内的大量中小企业（中小型企业），关键问题之一是，由于对技术风险的担忧，缺乏处理新技术，高初始设置成本和长期回报期间的内部技能缺乏内部技能，很难确定整合自动化或不愿投资的机会。 自动化技术的原始设备制造商（OEM）一直在开发克服这些挑战的方法，自从他们引入以来，人们对“配乐”的兴趣特别兴趣鉴于英国境内的大量中小企业（中小型企业），关键问题之一是，由于对技术风险的担忧，缺乏处理新技术，高初始设置成本和长期回报期间的内部技能缺乏内部技能，很难确定整合自动化或不愿投资的机会。自动化技术的原始设备制造商（OEM）一直在开发克服这些挑战的方法，自从他们引入
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
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
机器人技术进步和应用程序-IJRPR
机器人技术的人工智能（AI）已彻底改变了从制造业到医疗保健及其他地区的各个行业。在其核心方面，机器人技术的AI使机器能够在复杂的环境中智能地了解，学习和行动，通常超过人类的能力。这种AI和机器人技术的协同作用正在推动前所未有的进步和应用程序，重塑了我们的工作，生活和与技术互动的方式。通过计算机视觉和传感器融合等技术，机器人可以精确地解释和理解周围环境。这使他们能够导航动态环境，识别对象并有效与它们进行交互。此外，AI算法使机器人能够从经验中学习并随着时间的推移提高其性能。机器学习和深度学习技术使机器人可以适应不断变化的条件，优化其行动，甚至预测未来的事件。此功能对于需要灵活性和自主性的任务至关重要，例如自动驾驶汽车和协作机器人（Cobots）。此外，AI驱动的机器人正在推动医疗保健领域的创新，例如机器人在这里帮助外科医生在弹药手术程序或自主性无人机中统治的造型和管理型和管理。这些应用不仅提高了效率，还可以提高安全和生活质量。
人机协作装配任务中的脑机接口和手动引导控制
摘要：协作机器人 (Cobots) 是一种小型机器，可编程执行各种任务，能够减轻操作员的工作条件。因此，它们可以用于中小型企业，这些企业的特点是生产批次小，任务复杂多样。要开发实际的协作应用，需要合适的任务设计和人机之间的合适交互策略。实现人机之间有效、高效的通信策略是协作方法的里程碑之一，它可以基于多种通信技术，可能以多模式方式实现。在这项工作中，我们专注于合作装配任务。利用脑机接口 (BCI) 向协作机器人提供命令，使操作员能够在所需的时间在独立和合作协助模式之间切换。当操作员查看与不同命令相对应的两个闪烁屏幕时，可以根据收集的大脑命令激活这两种控制，这样操作员就不需要腾出双手向协作机器人发出命令信息，并且可以加快装配过程。通过在装配应用中开发和测试交互来验证所提方法的可行性。对同一装配任务的周期时间（有无协作机器人支持）进行了比较，比较了平均时间、变化性和学习趋势。因此，评估了所提交互策略的可用性和有效性，以评估所提解决方案在实际工业环境中的优势。
人工智能——药物研发过程中的未来技术：综述
摘要 药物发现过程对任何制药行业来说都是一项艰巨的任务。在古代，新药物分子的发现都是在实验的基础上进行的，直到计算机被引入制药科学领域，这才导致药物研发取得突破。计算机辅助药物设计 (CADD) 通过最大限度地缩短药物发现过程的时间并显示准确的结果，彻底改变了药物发现过程。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是药物发现过程中 CADD 技术的高级版本。人工智能和机器学习的集成技术释放了制药行业和药物发现过程中研究人员的巨大潜力，从而带来了重大创新和智能技术的发展。本评论重点介绍了其中的一些，因为它专注于工业化 4.0（智能工业）的概念，其中涉及 CADD 最先进和最具创新性的理念，如自动化、增强现实、数字孪生、协作机器人和计算流体动力学。这些是 CADD 技术的高级形式，在设计智能工业方面具有巨大的潜力。所有这些都推动了制药行业从人力向机器转变，从而实现了完全自动化。
工业环境下用于龙虾部位检测的主动 YOLO
工业 4.0 通过人工智能、物联网 (IoT)、云计算、信息物理系统 (CPS) 和认知计算彻底改变了制造业，创造了“智能”环境，互联的机器可以自主优化生产。这种转变显著提高了生产力和性能。然而，工业 5.0 进一步发展，强调人与机器人之间的协作，利用人类的创造力和先进的机械。它旨在提高效率并实现大规模个性化，产品可根据个人需求量身定制。工业 5.0 的核心价值是以人为本，机器处理重复性任务，人类专注于认知和批判性思维任务 [2]。一方面，根据 [3]，支持以人为本的制造业人工智能的关键技术包括 i) 主动学习 (AL)：人工智能系统不断从人类反馈中学习，增强人机协同作用；ii) 可解释人工智能 (XAI)：确保人工智能决策透明易懂，促进信任和协作；iii) 模拟现实：使用虚拟环境模拟真实场景进行训练和决策； iv) 对话界面：实现人机之间的自然语言交互，提高可用性；v) 安全性：数字化增加了攻击面，因此需要确保数据和系统的安全。另一方面，在这种转变中，物体检测 (OD) 发挥着至关重要的作用 [4]，它应用于不同的系统，例如质量控制的缺陷检测、协作机器人 (cobots)、用于码垛和自动拾取和放置系统的机械臂以及视频监控系统。此外，值得一提的是，这些系统的最新发展是基于 YOLO 检测器，以实现精度和推理速度效率的平衡 [5]。