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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。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
人形运动的运动计划：对家乡环境的应用
摘要 - “您的人形机器人可以做什么？”我们作为机器人主义者在与公众互动时必须回答的最常见问题可能是最常见的问题。通常，这个问题是在熟悉的家庭或办公室环境中构成的，暗示着对不平坦和混乱的地形的强大运动的期望，以及与人，物体和环境的合规互动。的问题暗示了人类机器人在运动计划者实施的一组体现的机车操作技巧的存在，这些技能是在给定相应命令时可检索的。在本文中，我们以有效，模块化和可扩展的运动计划者的形式为该问题提出答案。我们在三种具有挑战性的情况下演示了它的用途，旨在突出机器人的安全操作及其在非结构化环境中的精确运动。此外，我们讨论了从我们在扭矩控制的人形机器人实际实施方面的经验中得出的关键技术。
人形机器人中的运动控制
温带管理和空间的平衡导致平衡功率阶段与每个尺寸的瓦特相关，这会影响电源阶段的体系结构。可能出现的一个问题是，如果功率阶段需要以较高的频率工作。此问题通常存在于MOSFET中，但是与基于MOSFET的系统相比，GAN FET等新技术也可以提高开关性能。对于温度敏感的系统，GAN FET具有较高的理论效率，因为与MOSFET技术相比，切换损耗很小。频率增加会导致需要在MCU中进行其他功能，以支持在高度分辨率下实现更高频率切换所需的所需信号。
高级表达类人动物全身控制
类人机器人具有与Humans相似的形态，具有执行人类在日常生活中可以完成的各种任务和动作的潜力。，由于高维状态空间和控制性的综合性，发展具有人类类似人类的行为，从而限制了其现实世界的应用仍然具有挑战性。随着大规模Human运动数据集的可用性不断增长[4，45]，一种解决这一挑战的实用方法是通过跟踪和模仿人类动作来复制多功能运动[8，20，23，24]。但是，在考虑硬件时，人形机器人和人类仍然完全不同，这阻碍了机器人完全复制人类运动的能力。这提出了一个令人信服的研究问题：鉴于它们的身体局限性，我们如何在保持其稳定性和稳健性的同时，追求人形机器人的表现力，类人类的能力？在本文中，我们引入了先进的表达全身控制（Exbody 2），这是一个有效的框架，可最大程度地揭示人形机器人对可行的全身运动的表现力。该框架属于SIM2REAL管道，该政策将采用参考运动运动作为输入，并输出控制真实类人动物以在现实世界中进行运动的动作。我们培训一项单一的政策，该政策跨越了不同的输入信息。我们确定了四种技术设计以实现这一目标：（i）构建可行且多样化的培训数据集。一些作品通过完善数据集解决了这一点。我们系统地分析数据集人类运动数据集（如Amass [45]）通常包含超出机器人物理帽的复杂运动，从而使跟踪过于挑战和降低表现。前[8]，例如，通过模棱两可的描述（例如“舞蹈”）仍然可以包含不合适的动作，从而滤除了使用语言标签的不可行动作。其他AP-PARACHES，例如H2O [24]和OmniH2O [24]，采用SMPL模型来模拟虚拟类人动物并滤除复杂运动。但是，SMPL化身可以执行真正的机器人无法执行的操作，从而在模拟和现实世界可行性之间造成差距，从而仍会影响训练有效性。
用MMWave Radar数据
雷达是由于雷达在恶劣条件下的耐用性以及检测移动物体时的可靠性，因此经常集成到系统中的顶部传感器之一。为了减轻单个传感器系统的简短启动，Ti为有兴趣最大化机器人准确性和意识的用户提供了各种产品。Ti提供带有IMX219相机和IWR6843isk EVM MMWave雷达传感器的相机和雷达传感器模块。该模块实现了一种对象级融合方法，该方法应用了摄像头视觉处理链和雷达处理链，该方法着重于对象聚类和跟踪，使用户可以在三维环境中跟踪和检测对象。用户演示了机器人SDK中传感器融合的许多可能性和功能。