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审查机器人抓握的强化学习
摘要本评论论文对重点介绍了机器人握把的挑战以及各种机器学习技术的有效性，尤其是那些利用深神经网络（DNNS）（DNN）和增强学习（RL）的挑战的全面分析。这篇评论的目的是通过在一个地方收集不同形式的深入学习（DRL）掌握任务来简化他人的研究过程。通过对文献的彻底分析，该研究强调了对机器人抓住的批判性质，以及DRL技术（尤其是软性批评（SAC）策略）如何在处理任务方面表现出很高的效率。这项研究的结果对机器人的更先进和有效的握把系统具有重要意义。在该领域进行的持续研究对于进一步增强机器人在处理复杂和挑战性任务（例如抓地力）方面的能力至关重要。
鼠标处理和技术。 ...
捡起成年老鼠时，将它们轻轻但牢固地抓住在尾巴的底部或中心。不要用尾巴的尖端捡起它们。将动物放在钢笼顶部或盖子等表面上（图5A）。最好的表面不是光滑的或光滑的，因为如果老鼠的地位牢固，则表现得更加平静。保持尾巴，将另一只手的拇指和第一根手指放在下背部。轻轻向下并向前，直到到达脖子后部的额外皮肤，触摸耳朵。（图5b）。将松散的皮肤牢固地捏住（图5C），抬起鼠标，将尾巴拉到手腕上，并用戒指/小指固定尾巴（图5D）。如图所示，可以用最后两个手指握住尾巴（图5E）。您的抓地力应该足够坚硬，以防止鼠标挣扎，但足够温和，可以舒适地呼吸。
对电动舌刺激的初步探索，以提供机器人辅助手术的力反馈
摘要 - 我们报告了最初探索的结果，即使用电动刺激，在外科医生的舌头上，是潜在的较低延迟，机械上的较低的方法，以向机器人辅助手术的操作员提供力反馈。我们进行了一项飞行员可行性研究，其中参与者试图对机器人进行远程操作，以抓住和抬起鸡蛋而不会破裂或掉落它们。根据实验条件，机器人抓地力测量的力以不同的方式显示出不同的显示：仅视觉上或通过视觉上的电动舌刺激。参与者更成功地用舌刺激卵。这项初步研究的数据以及非正式访谈的见解表明，舌刺激有可能增强机器人辅助手术的功效和安全性。索引术语 - 光线，力反馈，机器人辅助手术，显示，舌头，感觉替代，电动刺激
ESS的远程动物概念
在93年初船上的多感觉机器人成功地以宇航员以及不同的远程动物地面控制模式在官方模式下成功地工作。这些包括在线远程操作和望远镜程序 - 通过在虚拟环境中展示概念来进行学习的技术。实验成功的关键技术一直是其多种抓地力技术，本地（共享的自治）反馈控制概念以及远程自动型地面站中强大的延迟3D形图模拟（预测性模拟）。由于这些概念不再只是想法或效率，而是证明了它们在真实空间中的效率，因此知道如何将其应用于即将到来的太空机器人任务。本文重点介绍了远程动物以及3D图形仿真概念，结合了图像和其他传感器信息，以执行提出的望远镜编程方法。将通过概述实验性维修卫星（ESS）环境来描述原型卫星修复任务的场景，包括捕获和码头的策略。
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自我：目的：本研究的主要目的是检测用于在现成的服装生产或在开发阶段发现的机器人技术。从稍后确定的相关机器人技术开始，它的目的是将机器人技术的最新状态提供给Ready -to -to -Wear业务，并提供有关对该领域感兴趣的人员或机构确定的缺陷的信息。方法：在研究范围内扫描相关文献。的发现：由于文献筛选，织物的屋顶（PR2 RO-BOT，抓地力和采摘垫），缝纫（Kuka LWR 4和机器人臂），熨烫（Baxter和humanoid Robot Motoman SDA10D）开发和//要么开发和//要么/要////eres///eres//eres/。但是，没有发现用于切割和质量控制程序的机器人技术。结论：尽管已经开发了一些机器人系统以用于现成的服装生产中，但已经得出结论，在该领域需要进行新的研发研究，以确保生产仍然能够机器化。
![arxiv：2405.03865v1 [cs.ro] 2024年5月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\83ac87e09b195dc9b76d1a718441eefc54f25020.webp)
arxiv：2405.03865v1 [cs.ro] 2024年5月6日
摘要 - 机器人负担能力，提供有关在给定情况下可以采取哪些措施的信息，可以帮助机器人操纵。但是，了解负担需要昂贵的大量注释的互动或示例数据集。在这项工作中，我们认为与环境的指导互动可以减轻此问题，并提出基于信息的措施来增强代理商的目标并加速负担得起的发现过程。我们提供了我们方法的理论理由，并在凭经验上验证了模拟和现实世界任务中的方法。我们的方法（我们都可以配音IDA）可以有效地分辨出几种动作原则的视觉功能，例如抓握，堆叠对象或开放抽屉，强烈提高了模拟的数据效率，并且它使我们能够在少量的互动中学习与少数相互作用的抓地力，并在现实中与UFARCRACT XARM 6 ROBOT 6 ROBORT ARM上。项目网站：mazpie.github.io/ida
自动化农业技术的简要概述
高级数据分析是用于精确农业和智能农业技术的变革解决方案。这些技术可实现连续有效的耕作操作，并在逐个工厂水平上提供详细的监控，从而优化资源使用并减少环境足迹。技术进步导致了各种机器人系统的发展，包括农业抓地力和自主机械，这些机械是从播种到收割的农业任务自动化不可或缺的一部分。但是，采用此类技术并非没有挑战。高初始投资成本，连通性问题和数据安全是需要解决的一些障碍。降低运营成本，提高农作物质量和提高农业产量的潜在收益使其成为农业未来的有前途解决方案。在本文中，我们通过探索技术进步和广泛采用的挑战来讨论机器人技术在现代农业中的多面作用。关键字：农业生产力；人工智能（AI）；农业自动化；机器人技术；
临床上很重要的毛皮配位 -
抽象目的：使用脑部计算机界面（BCI）控制的神经假体来证明自然主义运动控制速度，协调的掌握和从训练到新物体的延长。设计：与前臂功能电刺激（FES）集成的心脏内BCI的I期试验。报告的数据跨越了植入后的第137天至1478年。设置：三级护理门诊康复中心。参与者：一名27岁的C5级A类（在美国脊柱损伤协会损伤量表上）创伤性脊髓损伤干预措施：在其左侧（主要）运动皮层中植入阵列后，接受了BCI-FES训练的参与者，以控制动态，辅助的，具有辅助的固定的固定的固定固定的固定固定剂，Wrist，Wrist和手动运动。主要结果措施：对ARM运动能力的标准化测试（对强度，敏感性和预性评估评估评估[GRASSP]，行动研究ARM测试[ARAT]，GRASP和释放测试[GRT]，Box and Block测试），Grip肌度测试和功能活性测量的功能[CUE-TIPLIPE-STROTIA QUIFIA]，QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA，有或没有BCI-FES的脊髓独立测量自我报告[SCIM-SR]）。结果：随着BCI-FES的分数，分数从基线上提高了：握力（2.9 kg）； Arat杯子，气缸，球，酒吧和块； grt罐，分叉，钉，重量和胶带；草p强度和预性（从瓶中倒出的盖子，转移钉子）；以及提示曲手和手工技能。QIF-SFAND SICIM-SR饮食，美容和厕所活动有望改善BCI-FES的家庭使用。Pincer抓地力和移动性不受影响。BCI-FES抓地力技能使参与者能够玩改编的“战舰”游戏并操纵家庭对象。结论：使用BCI-FES，参与者执行了熟练和协调的抓手，并在上肢功能的测试中取得了显着的临床收益。练习从培训对象到家庭用品和休闲活动的练习。Palmar，横向和
带有触觉传感的机器人手的通用滑动检测
滑动检测是要识别抓握过程中对象是否保持稳定，这可以显着增强操纵灵量。在这项研究中，我们探索了能够执行各种掌握类型的五指机器人手的滑移检测，并在整个五个手指上检测到滑移，而不是专注于单个指尖。首先，我们构建了一个在六种抓地力类型的日常生活中收集的数据集，其中包括200 k个数据点。第二，根据深重下降的原理，我们为不同的抓握类型（USDConvnet-dg）设计了一个轻巧的通用滑动检测网络，以对掌握状态进行分类（无触摸，打滑和稳定的抓紧）。通过将频率与时域特征相结合，该网络的计算时间仅为1.26 ms，平均精度在验证和测试数据集上的平均精度超过97％，表明了强大的概括功能。此外，我们在现实世界中的实时掌握力调整中验证了提出的USDConvnet-DG，表明它可以有效地提高机器人操作的稳定性和可靠性。
应用于软机器人建模和控制的数据驱动方法：评论
摘要 - 软机器人表现出合规性，并具有无限的自由度。多亏了这些特性，可以利用此类机器人进行手术，康复，仿生，探索未经培养的环境和工业抓地力。在这种情况下，它们吸引了来自各个领域的学者。但是，非线性和滞后作用也给机器人建模带来了负担。遵循其灵活性和适应性，软机器人控制比刚性机器人控制更具挑战性。为了建模和控制软机器人，以成对或单独使用了大量数据驱动的方法。本评论首先简要介绍了两个用于数据驱动方法的基础，即物理模型和雅各布矩阵，然后总结了三种数据驱动方法，即统计方法，神经网络和增强学习。本评论比较了这些类别内外的建模和控制器功能，例如模型动态，数据要求和目标任务。最后，我们总结了每种方法的功能。对现有建模和控制方法的优势和局限性进行了讨论，我们预测了软机器人中数据驱动方法的未来。网站（https://sites.google.com/view/23zcb）是为此评论而构建的，将经常更新。