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通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
视觉、学习和机器人：2020 年代的植物人工智能
随着全球人口的增长和对粮食的需求不断增加，农业生产面临着巨大的压力。与此同时，气候变化和资源限制加剧了这些挑战，进一步凸显了对可持续农业实践的需求。为了解决这些复杂的问题，植物科学领域正在经历一场技术革命。人工智能 (AI)、计算机视觉和机器人技术的快速发展正在重新定义植物的研究方式和农业实践的管理方式。从高通量表型到精准农业和实时监测，这些技术正在显著提高效率和准确性，为更具弹性和可持续性的农业系统奠定基础。本研究主题汇集了开创性的研究，以展示人工智能如何推动植物科学的发展并为现代农业提供创新解决方案。
用户手册 - go1-unitree-robotics-en.pdf
Robot Part Name .......................................................................................................................................................................8 Prepare Before Starting Up.....................................................................................................................................................9 Robot internal architecture .................................................................................................................................................. 10 Robot Operating Mode ........................................................................................................................................................ 10 Startup and Shutdown .......................................................................................................................................................... 11 Battery Pack .............................................................................................................................................................................. 12 Foot Assembly .......................................................................................................................................................................... 16 Remote Control Module ................................................................................................................................................................ 19
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
SCARA 机器人的电影设计和力分析...
摘要——气动技术在工业中的应用受到广泛青睐，因为它具有广泛的可用性和无污染的流体，因此有可能取代工业中的其他系统。在工业机器人领域，很少设计带有气动伺服电机的机械臂，因为对此的研究很少。该技术是一种带反馈的闭环重复控制系统，使其在工业过程中的实施成为可能。由于气动工业机器人很少，本研究旨在设计一个原型，通过运动学的解析对位置进行精确控制并降低气动系统的非线性随机性，这将为所需应用的气动伺服电机的机械调整提供必要的信息以及对传输模拟的解释。本研究提供了一个完全气动和功能齐全的机器人原型的制造模型，为未来应用于工业机器人的气动控制研究开辟了领域。
![[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础](/simg/a/af59caffa095f288f9d03f71229bacdcfb6e35d8.webp)
[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础
● gz-physics physics engines ( Bullet , DART , TPE ) ● gz-rendering rendering ( OGRE ) ● gz-sensors sensor simulation ● gz-gui GUI ● Many existing systems and example worlds ● Custom systems (plugins) ● Fuel simulation models
Minion：2024 年海事 RobotX 挑战赛 Minion 的设计和竞赛策略
摘要 — 安柏瑞德航空大学的 Minion 团队将重返 RobotX，对其卫冕冠军全自动水面舰艇 (ASV) Minion 进行重大改进。Minion 团队的新设计策略和系统工程方法称为 Minion Process，实现了整个团队在学术、研究和团队目标之间的平衡。这种设计策略与重视安全和创新的严格多步骤测试流程相结合，为 Minion 及其无人驾驶飞行器 (UAV) Kevin 带来了不断改进的工具集。这些包括对正在申请专利的新控制方案的软件增强和整个系统的计算机视觉更好地集成，以及对方位电机控制、新无人机功能和新球发射器的硬件改进。该团队对这些工具的赛前评估产生了一个强有力的竞争策略，其基础是最大化分数同时最小化风险。该团队的任务跟踪器 MinionTask 将根据评估的战略价值、已知的路线信息和剩余时间动态选择任务，以优化资格赛、半决赛和决赛中的比赛表现。根据模拟和水上测试的结果，Minion 队有信心完成九项 RobotX 2024 任务中的至少六项，并希望重复其冠军表现。
使用深钢筋的四倍的机器人模拟...
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法，用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性，我的方法提出了最佳的政策和培训方案，资源有限，并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心，以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP，并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案，该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
第二届控制、机器人技术大会论文集...
本丛书涵盖了广义上运用知识和智能的系统和范例。其范围是具有嵌入式知识和智能的系统，这些系统可应用于解决工业、环境和社会中的世界问题。它还侧重于有效实现这一目标的知识转移方法和创新战略。智能系统工具和广泛应用的结合需要科学、技术、商业和人文学科的协同作用。本丛书将包括会议论文集、编辑合集、专著、手册、参考书和其他相关类型的书籍，涉及智能系统和技术可以提供创新解决方案的科学和技术领域。
用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。