XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrobot
2.2.5人机器人互动
以DARPA的ACE计划为中心的行业 - 阿卡迪米亚军事合作正在密切进行。27）。他们还计划具有诸如Xprize之类的大奖品的环境，并正在采取行动来刺激技术发展。除了在大学等教育机构的研究外，研究与发展在微软和元等公司中也很受欢迎，实际应用的速度也很快24）。
机器人和防护罩＃1- Armes
•静电排放（ESD）技术，用于在潜在爆炸气氛中更安全的操作（ATEX） - 我们的产品与ATEX Directive 2014/34/eu兼容，用于区域1/21和2/22区域，符合标准EN 1149和ISO 80079-36-36
定义 机器人是…一种可编程的、多功能的……
操作 旋转运动 – 围绕固定轮毂旋转。 棱柱运动 – 线性运动，如气缸内的活塞。 空间中的自由体有六个自由度，因此操作器需要六个自由度 => 六个关节。我们为机器人（或其执行器之一）可以移动的每个独立方向计算一个自由度。[人手有多少个自由度？] 末端执行器直接与世界互动 螺丝刀或其他工具 焊枪
机器人能力，自治和...
Abstract —Human trust in social robots is a complex attitude based on cognitive and emotional evaluations, as well as a behavior, like task delegation.While previous research explored the features of robots that influence overall trust attitude, it remains unclear whether these features affect behavioral trust.Additionally, there is limited investigation into which features of robots influence cognitive and emotional attitudes, and how these attitudes impact humans' willingness to delegate new tasks to robots.This study examines the interplay between competence, autonomy, and personality traits of robots and their impact on trust attitudes (cognitive and affective trust) and trust behavior (task delegation), within the context of task-oriented Human- Robot Interaction.我们的发现表明机器人能力是信任的关键决定因素，影响认知，情感和行为信任。相比之下，机器人人格特征只会显着影响情感信任，而不会影响认知信任或信任行为。In addition, autonomy was found to moderate the relationship between competence and cognitive trust, as well as between personality and affective trust.最后，发现认知信任会积极影响任务授权，而情感信任并未显示出显着影响。This paper contributes to the literature on Human-Robot Trust by providing novel evidence for the design of robots that can interact effectively with humans and enhance their trust.
简介 | 人机交互
9 研究方法 126 9.1 确定研究问题和方法 128 9.1.1 你的研究是探索性的还是验证性的? 129 9.1.2 你是在建立相关性还是因果关系? 130 9.2 在定性、定量和混合方法中进行选择 131 9.2.1 用户研究 132 9.2.2 系统研究 133 9.2.3 观察性研究 134 9.2.4 人种学研究 136 9.2.5 会话分析 138 9.2.6 众包研究 139 9.2.7 单一主题研究 140 9.3 选择研究参与者和研究设计 141 9.3.1 研究设计 142 9.4 定义交互背景 144 9.4.1 研究地点 144 9.4.2 HRI 的时间背景 145 9.4.3 HRI 中的社会互动单位 146 9.5 为你的研究选择机器人 148 9.6 设置交互模式 149 9.6.1 绿野仙踪 149 9.6.2 真实与模拟交互 150 9.7 选择适当的 HRI 测量方法 150 9.8 研究标准 152
国际MEB机器人竞赛
3.2.1。Competition Stages: ........................................................................................................ 7 3.2.2.Evaluation and Scoring System ....................................................................................... 7 3.3.d escr所以t询问................................................................................................................................................................................................................................................................................. 8 3.4。dİsqualïFiCatİons......................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 10 3.5。afety precautİons....................................................................................................................................................................................................................... 10
4-gasplus传感器机器人平台
我们的创新技术解决方案在危险环境中提供了无与伦比的访问和地面感知，同时使急救人员脱离了伤害。其他技术解决方案可能过于复杂，昂贵和/或沉重的，柔软的机器人的固定机器人是简单，健壮且有效的，并直接与公共安全机构以指数增长的速度采用的商业无人机进行集成。通过提供迅速部署的持久性，地面传感，可以扩展空中无人机功能，从而扩展了空中无人机的功能，在地面上充当第一响应者和靴子的力量，可以扩展空中无人机的功能。
机器人操纵与流量匹配
从使用卷积网络的传统行为克隆[1]到基于变压器的学习结构[2]，广泛的研究已经对视觉场景的机器人动作轨迹进行了建模。最新的作品基于扩散模型[3]的成功，以生成运动轨迹以捕获多模式动作分布。流匹配是另一种新颖的生成方法。与随机的扩散概率模型共享理论相似性，流匹配旨在回归确定性矢量场，以将样品流向目标分布。证明，与解决扩散模型中的复杂随机微分方程相比，流动匹配目标的简单性可以在稳定的训练和发电质量中表现出色。尽管在图像生成方面取得了最新进展[4]，但在机器人域中的流量匹配的应用仍未得到充满反感[5，6，7]。我们提出了流程匹配策略，以从原始视觉输入中学习模拟和现实世界的机器人行为并进行系统评估。
机器人自治的原则II
结合了学习和分析模型，以预测感觉数据的作用效应。Kloss等。 2020。 IJRR 2020。 K. M. Lynch，H。Maekawa和K. Tanie，“通过使用触觉反馈来推动操纵和主动感测。”在IROS，1992年。Kloss等。2020。IJRR 2020。K. M. Lynch，H。Maekawa和K. Tanie，“通过使用触觉反馈来推动操纵和主动感测。”在IROS，1992年。
