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基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
挤奶机器人在诺曼底的扩散... -Dumas
❖危机农民职业中的农业，甚至更多的繁殖者处于危机中。法国农业的前景不是很吸引人，而目前的情况已经以多种方式降级。在这种情况下，农民在矛盾的情节中定期表达自己的不满，即使不是愤怒：肥料，蜗牛行动，示威活动...最后一次演示的大小演示，“我们走在头上”是一种哭泣的症状，代表了过去十年中最大的农业运动之一。该运动以其开始的开头（2023年底）组成，以返回道路信号面板并退出公社，并逐渐获得了强度，并通过整个法国的行动实现。在2024年2月24日开始农业展开始时达到象征性的阵发性，运营商的需求涉及许多方面：薪酬，养老金计算甚至环境标准。，由于一系列公告，法国政府已成功地解决了局势，特别是对多数联盟（FNSEA）的满意，似乎仍然存在幼虫冲突。这种紧张的社会气氛是辞职农民与具有多个规模的政府之间几十年来不理解的继承人，将欧盟（EU）制定的政治决定从属于农业的解放。由于缺乏足够的经济渠道，农业专业不再能够更新自己。欧盟实施共同的农业政策（CAP）对于维持农业活动至关重要，许多农场被限制为“注入”的现场财务。自1955年，第一次农业人口普查年以及自1980年代以来的自由下降以来，法国的农民人数一直在不断下降，迫使公共当局加倍努力，以寻找买家到农场并吸引项目领导者。农业不适已变得令人震惊，农业在法国，是自杀倾向最强的活动部门之一。
机器人伴侣，行业的智能互动机器人同事5.0
摘要 - 为了克服所谓的行业4.0的局限性，重点是大规模生产和充分的自动化，最近引入了一种新颖的范式，即行业5.0，旨在增加人类和机器之间的合作，尤其是机器人，而不是将前者替换为后者。这个挑战需要新颖的互动智能机器人能够轻松有效地执行复杂的任务，并在需要时与人类合作，无论是进行培训还是工作。在这项工作中，引入了机器人同伴，这是该范式的新颖示威者。它结合了机器人技术，人工智能，软件工程和嵌入式系统技术，并针对工业组装任务。首先测试表明，该机器人可以自主地或与人类操作员合作有效地组装代表性齿轮系统。
与机器人Karel学习编程-Ropensci
Acions。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2个动作。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 Cargar_Super_Karel。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2个动作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 Cargar_Super_Karel。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3 Cargar_Super_Karel。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个孔子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5个秃鹰。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 conseguir_amb。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个注释_accents。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9代。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10属_World。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 with_pkg_env。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 Graphics_mody。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 load_super_fun。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 plot_static_world。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 run_actions。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 div>
与工人进行物理合作的机器人的跨学科评估
协作机器人（企业）已成为对工人的有前途的技术援助。迄今为止，大多数配件只是与人类伴侣共享工作空间或没有联系而没有联系。我们声称，如果机器人与工人在高有效载荷任务上进行物理合作，他们将更加有益。要移动高有效载荷，在保证安全的同时，机器人应使用两个或更多轻量级的武器。在这项工作中，我们解决了一个问题：机器人在多大程度上可以帮助工人从事人类机器人协作任务？为了找到答案，我们聚集了一个跨学科的小组，从工业最终用户到认知人体工程学家，包括生物力学家和机器人主义者。我们从中小企业的工作人员重复实现的工业过程中汲取了灵感。11名参与者在机器人的帮助下复制了该过程。在任务期间，我们监视了参与者的生物力学活动。任务后，参与者完成了一项调查，并采取了可用性措施；中小型企业的七名工人完成了同一调查。我们的研究结果如下。首先，通过首次在协作机器人的方法中应用 - Potvin的方法，我们表明机器人大大减少了参与者的肌肉努力。第二：我们设计并提出了一种前所未有的方法，用于测量在协作方案中的机器人可靠性和可重复性。第三：通过将工人的努力与机器人衡量的力量相关联，我们表明这两个代理在充满活力的协同作用中起作用。第四：参与者在机器人方面的经验水平不断提高，将他/她的重点从机器人的整体功能转移到了更高的期望。最后但并非最不重要的一点是：工人和参与者愿意与机器人合作，并认为这很有用。
机器人问题的细胞解决方案
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.637580 doi：Biorxiv Preprint
重点介绍智能人类 - 抛光协作和互动的应用
随着机器人技术和人工智能的快速发展，人类机器人的协作和互动已成为研究和技术发展的基石。机器人系统与人类合作伙伴的无缝整合对于提高不同应用程序领域的效率，适应性和安全性至关重要。本专注的部分重点介绍了人类 - 机器人协作和互动技术的最新突破，展示了对共享自治，适应性控制，环境系统以及工业，医疗保健和互动环境的共同自主权，适应性控制，人类融合系统的新贡献。本专注的部分收到了80篇论文提交，通过严格的同行评审过程从中选择了9篇论文。这些论文被组织为三个关键主题：（1）辅助应用中的人与动物的相互作用，（2）安全且智能的人类 - 动物统计的高级方法，以及（3）人类与机器人交流的创新界面和技术。每个贡献都为构成了下一代人类与机器人协作和互动所面临的挑战和解决方案提供了宝贵的见解。
通过学习方法控制四足机器人的运动
3学习步态过渡的基于模型的最佳控制21 3.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2相关文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3基于模型的控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3.1体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.3.2步态过渡机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4学习步态适应政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.1控制步态时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.4.2 MDP定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.5.1适应的步态和速度跟踪。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5.2能源效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.5.3与相关工作的比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.5.4消融研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36
以人为本的AI和机器人技术
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。
环氧树脂/石墨纳米复合材料作为介电树脂具有增强的导热率
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。