XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System夹持器
克里斯汀（“克里斯”）L.多西
C12 S. Roberts、J. Forman、H. Ishii 和 KL Dorsey，“使用欠挤压导电丝的 3D 打印可穿戴设备中的机械感应”，美国希尔顿黑德岛希尔顿黑德研讨会，2022 年（即将出版）。(B) C11 N. Hanson、H. Hochsztein、A. Vaidya、J. Willick、KL Dorsey 和 T. Padır，“使用神经支配光纤光谱法对软夹持器进行手持物体识别”，IEEE RoboSoft，2022 年。(A)
智能集成创新 - Körber AG
Körber 集团在全球的多个行业和技术领域开展业务。我们汇集专业人员及其全面的专业知识，为客户提供创新、量身定制的产品和解决方案，或与客户共同开发。Körber 年度报告中的示例展示了这种智能集成的工作原理。这些示例包括物流中的“轻柔”层夹持器，以及机床制造中生产地点之间的智能协作。我们的员工特别关注一件事：我们不仅希望满足客户的需求，还希望通过进一步的创新、智能服务和集成解决方案激励他们并使他们取得更大的成功。这就是为什么我们尽一切努力以最佳方式连接和利用整个集团员工的知识、经验、专业知识和想法。
材料测试配件 - Instron
2.1 特定应用附件 05 - 68 2.2 数字控制器附件 69 - 74 2.3 环境箱 75 - 78 2.4 引伸计 79 - 114 2.5 熔炉 115 - 126 2.6 通用压缩附件 127 - 134 2.7 通用疲劳夹具 135 - 144 2.8 通用弯曲固定装置 145 - 154 2.9 通用静态拉伸夹具 155 - 188 2.10 钳口面和试样夹持器 189 - 216 2.11 称重传感器 217 - 228 2.12 负载框架附件 229 - 266 2. 2 . 13 计算机硬件和配件 267 - 268 2 . 14 材料测试软件 269 - 276 2 . 15 试样测量和制备工具 277 - 280 2 . 16 扭转和轴向/扭转夹具 281 - 286 2 . 17 冲击系统配件 287 - 320 2 . 18 SATEC™ 摆锤冲击系统配件 321 - 326
机械工程
控制、自动化和机器人 (CAR) 实验室位于 Seamans 工程艺术与科学中心，由机械工程系管理。它为学生提供先进控制、机器人和自主系统方面的经验。该实验室配备了一个工业 6 轴机械臂、两个带协作机械臂的 Kuka 移动机器人 (KMR iiwa 和 KMP)、一台台式计算机、两个 Roboception 摄像头、一个 co-act 和一个吸盘夹持器以及四个 Quanser 旋转伺服基座单元。该设施拥有最新的软件技术，例如 LabVIEW 和 KUKA.Sim。Quanser 单元用于 ME:3600 机械工程系统控制的实验室作业，而机器人系统用于 ME:4140 现代机器人与自动化。2019 年秋季，基于两个 Quanser 基座单元开发了两个控制实验室。控制实验室在 CAR 中开发和测试，并设置为容纳大班。后来，又购买了两个额外的基本单元和三个附件模块来扩展控制实验室。此外，机器人系统还用于 ME:4111 科学计算和机器学习和
可拉伸全纳米纤维离子压力传感器
摘要 具有高拉伸性、灵敏度和稳定性的柔性压力传感器无疑是智能软机器人、人机交互、健康监测等领域潜在应用的迫切需求。然而，目前的柔性压力传感器大多由于其多层结构，无法承受大变形，在频繁操作过程中容易出现性能下降甚至失效。本文提出一种可拉伸全纳米纤维离子电子压力传感器，其由离子纳米纤维膜作为介电层、液态金属作为电极组成。该传感器在0~300 kPa的宽范围内表现出1.08 kPa -1的高灵敏度，具有约18/22 ms的快速响应-松弛时间以及良好的稳定性。高灵敏度来自于离子膜/电极界面形成的双电层，而高拉伸性和稳定性则源于原位封装的全纳米纤维结构。作为概念验证，原型传感器阵列被集成到柔性气动夹持器中，展示了其在抓取过程中的压力感知和物体识别能力。因此，该方案提供了另一种极好的策略来制造在高拉伸性、灵敏度和稳定性方面具有出色性能的可拉伸压力传感器。
神经机器人：生物材料作为即用型执行器
通过进化而完善的设计已为仿生动物机器人提供了灵感，它们可以模仿猎豹的运动和水母的柔顺性；生物混合机器人更进一步，将生物材料直接融入工程系统。仿生和生物混合带来了新的、令人兴奋的研究，但人类一直依赖生物材料——来自生物体的非生物材料——因为他们的早期祖先穿着动物皮作为衣服，用骨头作为工具。在这项工作中，一只无生命的蜘蛛被重新用作一个随时可用的执行器，只需一个简单的制造步骤，开创了“死机器人”领域，其中生物材料被用作机器人组件。蜘蛛独特的行走机制——依靠液压而不是拮抗肌对来伸展腿部——产生了一个死机器人夹持器，它自然处于闭合状态，可以通过施加压力打开。死灵机器人抓手能够抓取不规则几何形状的物体，抓取重量可达自身重量的 130%。此外，抓手可用作手持设备，并可在户外环境中伪装。死灵机器人可进一步扩展，以整合来自其他生物的生物材料，这些生物具有类似的液压机制，可用于运动和关节活动。
基于差分平面度的一类 3D 空中机械手的 6D 位姿任务轨迹跟踪
I. 引言 A. 背景与动机 近年来，空中操控引起了机器人研究界的极大兴趣 [1]。多个研究小组展示了使用安装在空中机械手上的夹持器进行空中抓取 [2]–[4]。Lee 和 Kim、Kim 等人展示了协作式空中机械手在有障碍物的环境中抓取未知有效载荷 [5]，[6]。Orsag 等人演示了使用四旋翼平台和安装在平台上的双臂执行拾取和钉孔任务 [7]。欧盟第七框架计划资助了几个空中机械手项目，研究空中机械手与环境交互时的运动规划和阻抗控制 [8]–[10]。德国航空航天中心的一个研究小组介绍了安装在直升机上的 7 自由度人形手臂的潜在应用 [11]。类似 Delta 的机构 [12] 和并联机械手 [13] 也被考虑用于空中机械手。这些现有的研究为空中操纵的研究提供了广阔的未来。然而，与地面操纵器相比，空中操纵器能够完成的任务仍处于非常初级的阶段。这是由于许多因素造成的，例如
机械工业
控制、自动化和机器人 (CAR) 实验室位于 Seamans 工程艺术与科学中心，由机械工程系管理。它为学生提供先进控制、机器人和自主系统方面的体验。实验室配备了一个工业 6 轴机械臂、两个带协作机械臂的 Kuka 移动机器人 (KMR iiwa 和 KMP)、一台台式计算机、两个 Roboception 摄像头、一个 co-act 和一个吸盘夹持器以及四个 Quanser 旋转伺服基座。该设施拥有最新的软件技术，例如 LabVIEW 和 KUKA.Sim。Quanser 单元用于 ME:3600 机械工程系统控制的实验室作业，而机器人系统用于 ME:4140 现代机器人和自动化。2019 年秋季，基于两个 Quanser 基座开发了两个控制实验室。控制实验室是在 CAR 中开发和测试的，并设置为容纳大班。后来，又购买了两个额外的基座和三个附件模块来扩展控制实验室。此外，机器人系统还用于 ME:4111 科学计算和机器学习以及 ME:4150 工程人工智能，以协助教授相关课程材料。获准在实验室从事荣誉和研究项目的学生也可以使用 CAR 实验室。
M CHINING CENT MA ANGE RA THE VM R STRE E OF
牙医。然后想象一下，同一个员工会愉快地整夜和整个周末工作，并且不会产生任何额外的就业成本，例如加班费、国民保险或养老金缴款。事实上，经过适度的前期投资，只要您投资于正确的质量水平，您就可以永远留住他们，而无需加薪和最低的运营成本。成本理由很简单，但选择过程却并不简单。Hurco 意识到他们需要自动化解决方案来处理组件以及处理工件夹持，例如托盘或虎钳。这两种方法需要截然不同的解决方案。需要多种产品来满足所有客户需求。ProCobot 系列协作机器人专门用于组件处理。这是一种相对低成本的即插即用解决方案，更适合 20 次或更多次的运行。它使用直接在 Hurco Max5 控制器上打开的应用程序，使作业编程和机器之间的移动尽可能简单易行。Erowa 系统提供托盘处理功能。全球 Hurco 机器上提供的最受欢迎的自动化解决方案是 Robot Compact 80，在英国有多个安装。该系统的好处是能够自动化一次性或各种类似组件。此外，一个托盘系统可以为两台机器供料。紧凑的设计和卓越的可靠性使 Erowa 成为 Hurco 未来计划的主要合作伙伴。第三个选择是 Hurco 和 BMO 之间的合作。此选项填补了 ProCobots 和 Erowa 之间的空白，并允许处理组件或托盘，具体取决于所选的选项。托盘可用于堆叠组件，可调节夹持器可用于不同尺寸的零件。Hurco Europe Ltd 电话：01494 442222 电子邮件：sales@hurco.co.uk www.hurco.co.uk
GPT-2 机器生成的合成生物信号通过数据增强改善 EEG 和 EMG 的分类
摘要 — 合成数据增强对于机器学习分类至关重要，特别是对于生物数据，因为生物数据往往是高维且稀缺的。机器人控制和增强在残疾人和健全人中的应用仍然主要依赖于针对特定对象的分析。这些分析很少能推广到整个人群，而且似乎使简单的动作识别（例如机器人假肢和操纵器的抓握和释放）过于复杂。我们首次展示了多个 GPT-2 模型可以机器生成合成生物信号（EMG 和 EEG）并改善真实数据分类。仅基于 GPT-2 生成的 EEG 数据训练的模型可以以 74.71% 的准确率对真实 EEG 数据集进行分类，而基于 GPT-2 EMG 数据训练的模型可以以 78.24% 的准确率对真实 EMG 数据进行分类。在对 EEG 和 EMG 模型进行基准测试时，在每个交叉验证折叠中引入合成数据和校准数据。结果表明，使用其中一种或两种附加数据都可以改进算法。随机森林对 EEG 的分类准确率平均为 95.81% (1.46)，当在训练期间引入合成的 GPT-2 EEG 信号时，该准确率上升到 96.69% (1.12)。同样，当训练数据通过合成 EMG 信号增强时，随机森林对 EMG 的分类准确率从 93.62% (0.8) 提高到 93.9% (0.59)。此外，正如预测的那样，使用合成生物信号进行增强还会提高训练期间未观察到的新受试者数据的分类准确率。最终使用 Robotiq 2F-85 夹持器进行实时手势控制，合成 EMG 数据增强显著提高了手势识别准确率，从 68.29% 提高到 89.5%。