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基于颜色对象的设计和实现
本评论深入研究了智能颜色分类机的世界。我们剖析了利用Arduino Nano微控制器的处理能力，TCS3200传感器的颜色辨别力，伺服电动机的敏捷性以及输送机带的效率。分析不仅仅是硬件，还探讨了在实现完美的分类中的机器人技术，计算机视觉和逆运动学的引人入胜的相互作用。此外，它研究了物联网（IoT）的整合，以将这些机器编织到连接且聪明的结构中。挑战诸如计算密集的任务，细致的传感器校准，气质照明条件和强大的网络安全性都不会避开。本文通过强调这些系统跨行业的变革潜力，为在这个动态领域的未来进步奠定了路线图。
用于解决的机器学习和优化技术
随着AI技术的速度继续加速，研究人员可以使用更多的工具来解决长期存在的问题，今天可用的混合方法继续推动效率和精度的计算限制。这样的问题之一是冗余系统的逆运动学。本文探讨了7度自由操纵器的复杂性，并探讨了13种优化技术来解决它。此外，提出了一种新的方法来有助于算法研究领域。发现这比著名的传统粒子群优化技术快200倍。这种新方法可以用作新的搜索领域，将机器学习的探索性功能与数值方法的剥削能力相结合。
开发适应机器人机械手多项式轨迹规划特性的人工智能方法
摘要 — 当轨迹类型已知时，可以使用数学方法计算机器人操纵器的轨迹规划。然而，由于复杂的数学方程和推导，传统的数学方法变得难以实现。本研究介绍了使用人工神经网络 (ANN) 来克服这些限制，通过求解非线性函数并适应轨迹规划的特点。本研究利用虚拟三自由度 (DOF) 机器人操纵器。将对 ANN 的超参数进行分析和选择，以获得 ANN 的最佳性能。最后，将使用样本数据通过将实际结果（数学方法）与 ANN 结果进行比较来评估开发的 ANN 拓扑的稳健性。 索引术语 — 人工神经网络、正向运动学、轨迹规划、机器人操纵器
配置操纵计划的空间距离字段
摘要 - 签名的距离字段（SDF）是机器人技术中流行的隐式形状表示形式，提供有关对象和障碍物的几何信息，形式可以很容易地与控制，优化和学习技术相结合。最常使用SDF来表示任务空间中的距离，这与我们在3D世界中感知到的距离熟悉的概念相对应。但是，可以在数学上使用SDF在其他空间中，包括机器人配置空间。对于机器人操纵器，此配置空间通常对应于机器人的每个关节的关节角度。在机器人计划中习惯表达出配置空间的哪些部分与障碍物相撞，但将此信息视为配置空间中的距离字段并不常见。在本文中，我们演示了在机器人配置空间中考虑SDF进行优化的潜力，我们称之为配置空间距离字段（或简称CDF）。与在任务空间中使用SDF相似，CDF提供了有效的关节角距离查询并直接访问衍生物（关节角速度）。大多数方法将整体计算分为任务空间中的一部分，然后是配置空间中的一部分（评估任务空间的距离，然后使用逆运动学的计算操作）。相反，CDF允许以统一的方式通过控制，优化和学习问题来利用隐式结构。特别是，我们提出了一种有效的算法来计算和融合CDF，可以推广到任意场景。也提出了使用多层感知器（MLP）的相应神经CDF表示，以获得紧凑而连续的表示，同时提高计算效率。我们通过平面避免示例来证明CDF的有效性，以及在逆运动学和操纵计划任务中使用7轴的Franka机器人。项目页面：https：//sites.google.com/view/cdfmp/home
低雷诺数飞行器的空气动力学
低雷诺数空气动力学对许多自然和人造飞行器都很重要。多年来，生物学家一直在研究鸟类、蝙蝠和昆虫，而航空航天工程界对微型飞行器 (MAV) 的兴趣也促使其积极研究，研究进展迅速。本书主要关注固定翼和扑翼的空气动力学。本书同时考虑了生物飞行器和微型飞行器，包括基于简单的几何和动力学分析、结构灵活性、层流-湍流过渡、翼型和非定常扑翼空气动力学，总结了将空气动力学和飞行特性与飞行器尺寸联系起来的缩放定律。书中重点介绍了扑翼运动学与雷诺数、斯特劳哈尔数和降低频率等关键无量纲参数之间的相互作用。书中还讨论了各种非定常升力增强机制。
流体 牛津大学 三年级，B1 部分
1 流体运动学 5 1.1 什么是流体？....................................................................................................................................................................................................................................... 5 1.1.1 平均自由程.................................................................................................................................................................................................................................................... 6 1.1.2 平均量.................................................................................................................................................................................................................................................... 6 1.1.2 平均量.................................................................................................................................................................................................................................................... 6 1.1.2 平均量.................................................................................................................................................................................................................................................... 6 1.2 欧拉和拉格朗日描述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.2 稳定流....................................................................................................................................................................................................................11 1.4.3 沿流线的变化率....................................................................................................................................................................................11 1.5 涡度和应变率....................................................................................................................................................................................................................12 1.5.1 应变张量速率....................................................................................................................................................................................12 1.5.1 应变张量速率.................................................................................................................................................................... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.6.2 拉格朗日方法. . . . . . . . . . . . . . 18 1.7 不可压缩性. . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.8 速度势、环量和流函数. . . . . . . . . . . 19 1.8.1 速度势. ...
感觉运动脑机接口中的神经可塑性
感觉输入和运动输出之间的关系最初是学习的，并不断适应。感觉运动灵活性使我们能够适应新环境、适应受伤后的情况，甚至学习新技能。例如，我们可以很容易地适应力场施加的运动运动学变化以及视觉反馈和运动之间关系的变化（10）。这种适应不仅需要运动控制的可塑性，还需要感觉知觉的可塑性（11），强调运动和感觉是相互交织的功能。鉴于自然系统中感觉和运动控制的闭环功能，优化 BMI 以恢复感觉运动功能需要考虑两个系统之间的密切相互作用。闭环感觉运动功能的灵活性也凸显了在 BMI 中考虑学习的必要性。