在建筑业中的绘画是一种危险活动,为工人带来了许多建筑风险,例如从高处掉下来,笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质,尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质,导致了几个绘画机器人的提议,目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性,影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人(APR)必要要素的研究,以有效,安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性,以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此,这项研究的目的是确定有效的APR的特性,并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究,介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词:绘画机器人,自动移动机器人,建筑自动化,建筑安全
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摘要:该项目旨在开发一个旨在在室内环境(例如购物中心,公交车站和电影院)操作的自主垃圾机器人。机器人的主要目标是在浏览空间并避免障碍的同时检测和收集垃圾项目。利用传感器和图像处理技术的组合,机器人可以识别垃圾对象,并调整其在不误认为障碍物的情况下将其捡起的路径。通过采用具有成本效益的硬件组件和简化算法,我们旨在创建一个实用的解决方案,以解决公共空间中的垃圾污染,这证明了机器人技术在环境可持续发展方面的潜力。关键字:Raspberry Pi,垃圾检测,对象识别,避免障碍物,节点MCU,机器人,Arduino IDE
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务,因为它传统上需要大量的现实测试,这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具,例如,以时间和成本效益的方式协助参数调整,算法测试。此外,在机器学习范围(ML)的范围内,由于其生成训练数据的能力,模拟具有吸引力。在此,我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床(ART)[2]平台来促进自治政策制定过程,以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献,这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3,4]。这项研究证明了通过机器学习(ML)避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训,而人类驾驶员则在模拟器中驱动。
我们被媒体大肆宣传,谈论智能复杂系统、大数据分析 [附录中的第 1 项] 和机器学习、机器人和人工智能 [附录中的第 2 项]、超级自动化以及人机之争 [附录中的第 3 项] 的希望和危害。然而,严肃的研究,尤其是来自工程和信息通信技术 (ICT) 背景的研究,以及伦理学家和最终用户的研究,却严重缺乏。炒作可能预示着我们所知道的世界末日 [附录中的第 4 项],“因为自主系统会决定不加区别地派遣无人机”,而其他人则预示着一种增强的人类生存的愿景,其中可持续性存在于生活的各个方面,所有个人的“繁重工作”都将被消除,世界和平将通过集体意识专注于所有正确的事情 [附录中的第 5 项]。中间派观点承认一种既不是乌托邦也不是反乌托邦的中间道路,其中所有事情都是可能的,但不一定会发生,人类可能在某些时候做对,但并非总是如此 [附录中的第 6 项]。AI/AS 领域的谨慎乐观主义者对机器(硬件或软件)的未来充满信心,但即使不期待,他们也要做好准备,因为在此过程中会遇到困难、失败,甚至侵犯人权 [附录中的第 7 项]。尽管围绕机器伦理的话题有很多讨论和猜测,从“机器没有认知能力,怎么会有伦理?”一直到“人工智能拥有灵魂意味着什么”,[附录中的第 8 项] 我们脑海中最重要的应该是“人工智能”这个词,它位于“智能”之前。我们不是带着拟人化的希望深入研究机器,好像它以某种方式获得了“生命之气”,而是将它理解为一个由人类精心设计和实现的实体,使用
在生病的过程中,她经常患有阻塞性肺炎(请参阅2025年1月23日CXR图6),并接受了抗菌/抗真菌药物治疗,发烧,麻烦的止血性。她的WBC有时还需要较低,需要filgrastim,低血红蛋白需要促红细胞生成素,有时需要输血,以及与劳拉替尼相关的牛皮癣 - 形成皮疹2级(症状;在lorllatinib恢复时延迟并重新恢复该药物时,可以进行症状治疗;在lorllatinib时进行了解决)。
疾病控制中心(CDC) - Niosh Jennnifer Lincoln - 办公室农业安全和健康jxw7@cdc.gov Emily Haas的主要代表副主任 - NIOSH安全研究部替代副总监
学生在各种主题中获得了可靠的理论和实用背景,这些主题有助于研究智能代理,也就是说,任何能够感知其环境并采取行动最大化其成功实现目标的机会的机器人系统。因此,这种集中的学生暴露于AI中一般主题的前沿,包括统计机器学习,计算机视觉,自然语言处理,知识检索和推理以及正式的计划方法。与其他浓度相比,AI浓度更多地集中在机器人技术的算法方面。
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