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布局概念的自动化和机器人技术开发...
具有提高越野能力的小型移动机器人布局的新概念的发展是由于各个领域的许多现代挑战和趋势。首先，在不断增加的城市化和越来越多的城市物体（例如步骤，楼梯和不平坦的表面）的背景下，可以有效地使用高流量移动机器人在各种环境中执行任务。其次，与在自主系统中的应用扩展相关，例如在运输，医学和研究领域，小型移动机器人的出现成为这一开发的组成部分。能够穿透难以到达的地方并在有限空间的条件下移动的能力使他们能够执行难以使用传统方法解决的任务。第三，在提高对各个领域任务性能效率和速度的要求，包括生产和维护，高流量移动机器人布局的开发可以极大地促进常规操作并确保更有效地利用资源。总而言之，开发了小型移动机器人布局的新概念，旨在增加交通，满足现代社会的要求，并为改善各个行业的自主系统提供了广泛的机会[1-4]。
关于教育机器人技术和创造力的评论
本论文的目的是研究是否以及在何种程度上与教育机器人有关。更具体地说，它研究了教育机器人可以通过使用人工智能来促进和增强创造性思维和其他创造性过程（例如计算思维）中发挥的作用。为了实现这一目标，对已经进行的研究进行了文献综述，主要是持续五年，并且是在各种教育环境中使用教育机器人和STEM学习的应用实践，展示了它们如何鼓励学生中的创造力和解决问题。搜索引擎 - 数据库 - Google和Google Scholar被用作研究工具。审查的结果表明，教育机器人的使用发展与创造力相关的技能，例如反思，协作和创新，因此是现代老师手中有用的教育技术工具。最后，提出了有关此主题的未来研究和教育实践的可能指示。
2024.06实验室机器人纸
实验室的关键任务是捕获测量值，以便可以做出决策：例如，确定血液样本的诊断，分析新材料的行为或跟踪环境中的退化过程。新材料的合成和合成的控制也很重要。处理大量样品（通常是敏感的样本）可以使自己自动化。实验室自动化主要针对重复，平凡且耗时的任务，例如移液，以提高生产率。自动化解决方案的可靠性通常具有挑战性，而恢复可能需要人类干预才能提供必要的冗余。现在的利益正在朝着可以带来优势（例如Exibility）等优势的智能系统迈进。由于数据是实验室的核心，因此这种智能系统可能会从传感器和机器人中更好地利用数据。
![老师准备计划[机器人和AI]](/simg/f/f012013ab384255fa55b0b3d3a266b6ef5791ee4.webp)
老师准备计划[机器人和AI]
盲人和视觉障碍发现在街上走路时发现障碍物的困难。该系统旨在通过使用Arduino Uno提供人工视觉和对象检测，实时帮助。我们项目的主要目标是为盲人提供基于声音的帮助。视力障碍的现有设备仅专注于从一个位置到另一个位置的旅行。该设备的目的是帮助视力障碍，此外，与视力者相同。进行了一项简短的研究，以了解与该项目相关的各种问题，该问题涉及为盲人提供智能电子援助，以提供人为的视力和对象
机器人技术-Iris
摘要：这项工作介绍了康复 - exos的设计，这是一种新颖的上肢外骨骼，用于康复目的。它配备了高还原比率执行器和紧凑的弹性接头，以获得基于应变测量值的扭矩传感器。在这项研究中，我们解决了扭矩传感器的性能以及可能导致不必要的非轴向矩负载串扰的设计方面。此外，通过对多DOF，非线性系统动力学进行建模并为非线性效应（例如摩擦和重力）提供补偿，设计了新的全州反馈扭矩控制器。通过控制系统的表现和机械结构验证评估所提出的上肢外骨骼，将全州反馈控制器与两个透明度测试中的其他两个基准状态反馈控制器进行了比较 - TEN受试者，两个参考速度，以及一个happeric的渲染评估。两个实验都代表了设备的预期目的，即与受到有限运动技能影响的患者的身体互动。在所有实验条件下，我们提议的关节扭矩控制器都达到了更高的性能，为关节提供了透明度，并主张外骨骼对辅助应用的可行性。
kinova®Gen3-在机器人技术中一起
深度传感器（Intel®RealsenseTM）分辨率，帧速率（FPS），视场（FOV）：最多480 x 270（16：9） @ @ @最高30 fps; FOV 72 +/- 3°（对角线）
机器人技术的微扫描启发的活动摄像机
神经形态视觉传感器或事件摄像机使人们对极低的反应时间的视觉感知，为高动力机器人应用开辟了新的途径。这些事件摄像机的输出取决于运动和纹理。但是，事件摄像机无法捕获与相机运动平行的对象边缘。这是传感器固有的问题，因此具有挑战性地求解算法。人类的视力涉及使用小型眼动的主动机制，即最突出的动作，这是最突出的动作。通过在固定过程中不断地移动眼睛，微扫视可以基本上保持纹理稳定性和持久性。受微观启发的启发，我们设计了一个基于事件的感知系统，能够同时保持低反应时间和稳定的质感。在此示例中，将旋转的楔形棱镜安装在事件摄像头的光圈前，以重定向光线和触发事件。旋转楔形棱镜的几何光学器件允许对额外的旋转运动进行算法补偿，从而导致稳定的纹理外观和高信息输出，而与外部运动无关。硬件设备和软件解决方案都集成到系统中，我们称之为人工微扫视增强事件摄像头（AMI-EV）。基准比较验证了在标准摄像机和事件摄像机无法交付的情况下，AMI-EV记录的出色数据质量。各种现实世界的实验表明了系统的潜力，可以促进低级和高级视力任务的机器人感知。
机器人技术中的证书4
MQA批准的课程的机器人技术中的证书4级是一项综合计划，旨在为学生提供多种技能，这对于该领域的成功至关重要。通过本课程，学生将学习使用微控制器编程和硬件来控制对象并操纵设备以满足特定需求。这种动手体验不仅增强了他们的技术能力，还提高了创造力和解决问题的技能。此外，该课程强调了数学技能的应用，这不仅对机器人技术至关重要，而且是在各个领域进一步研究的基础。鼓励学生利用他们对语言结构的知识来增强他们的写作，并确保与任何行业的同事和上级有效沟通。此外，该计划着重于发展高等教育必不可少的沟通能力，以及对职业发展和学术成就是无价之宝的学术写作和研究技能。在课程结束时，学生将对计算机组件，组装，编程基础知识以及有效使用Word处理器，电子表格和演示文稿的有效使用，并在动态机器人领域中成功实现职业。
机器人技术进步和应用程序-IJRPR
机器人技术的人工智能（AI）已彻底改变了从制造业到医疗保健及其他地区的各个行业。在其核心方面，机器人技术的AI使机器能够在复杂的环境中智能地了解，学习和行动，通常超过人类的能力。这种AI和机器人技术的协同作用正在推动前所未有的进步和应用程序，重塑了我们的工作，生活和与技术互动的方式。通过计算机视觉和传感器融合等技术，机器人可以精确地解释和理解周围环境。这使他们能够导航动态环境，识别对象并有效与它们进行交互。此外，AI算法使机器人能够从经验中学习并随着时间的推移提高其性能。机器学习和深度学习技术使机器人可以适应不断变化的条件，优化其行动，甚至预测未来的事件。此功能对于需要灵活性和自主性的任务至关重要，例如自动驾驶汽车和协作机器人（Cobots）。此外，AI驱动的机器人正在推动医疗保健领域的创新，例如机器人在这里帮助外科医生在弹药手术程序或自主性无人机中统治的造型和管理型和管理。这些应用不仅提高了效率，还可以提高安全和生活质量。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。