XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抓手
机器人掌握计划：从演示中学习
摘要：机器人抓握构成实现先进工业运营复杂性的重要能力。该领域已进行了广泛的研究，以解决一系列实际应用。然而，稳定的掌握的产生仍然具有挑战性，这主要是由于对象几何形状和任务的多种目标所施加的限制。在这项工作中，我们提出了一种从基于演示的Grasp计划框架中进行的新颖学习。该框架旨在从单个演示中提取至关重要的人类掌握技能，即接触区域和接近方向。然后，它提出了一个优化问题，该问题集成了提取的技能以产生稳定的掌握。与传统方法不同，这些方法依赖于通过人类演示来学习隐式协同作用，或绘制人手和机器人抓手之间的不同运动学，我们的方法着重于学习涉及潜在接触区域和握把方法方向的直觉人类意图。此外，我们的优化公式能够通过最大程度地减少对象和握把手指表面所示的接触区域之间的表面拟合误差来识别最佳掌握，并对所证明的抓手和接近方法指示之间的任何不对对准施加惩罚。进行了一系列实验，以通过模拟和现实世界情景来验证所提出的算法的有效性。
深度学习方法从MRI样本分类帕金森氏病
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。
探索自主林业行动的可行性
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。
2。每周报告MSM133 -PARCAT
导出通量，提供了有机碳垂直转移的见解。为了进行底栖研究，使用多饲养员检索沉积物核心，以检查表面沉积物的组成和特性。这些核心对于理解有机物在海底的积累和改变至关重要。，我们使用抓手收集了大量的沙质沉积物，以直接测量营养回收利用。使用高级系统（包括声学多普勒电流探险仪（ADCP），Parasound和Multibeam Echosounders）绘制海底地形，评估当前速度和方向，并检测悬浮和沉降的颗粒。
海报展示
CDT Charles Christianson，虽然航空车可以访问比地面系统更大的空间，但传统上，它们无法操纵工具或物体来在环境上执行有用的工作。 这样的能力可以大大扩展可以通过机器人执行的任务类型，从而提供增强的人类安全。 但是，对于有限的有限载荷，对稳定性敏感的平台（例如无人机），实现多种物体形状和尺寸的强大抓地力是具有挑战性的。 在本文中，我们描述了符合UAV上使用的符合干扰夹的设计和制造。 然后，我们在各种不同的物体特征形状和尺寸上分析了抓地力的性能。 最终，我们证明，由于其多功能性，合规性和易于操作，这种抓手是空中抓地的好候选者。 关键字：干扰，机器人，空中，抓握，操纵联系人：Raymond Vonwahlde先生，RDRL-VTA BLDG 1120B 1120B，APG，MD 21005CDT Charles Christianson，虽然航空车可以访问比地面系统更大的空间，但传统上，它们无法操纵工具或物体来在环境上执行有用的工作。这样的能力可以大大扩展可以通过机器人执行的任务类型，从而提供增强的人类安全。但是，对于有限的有限载荷，对稳定性敏感的平台（例如无人机），实现多种物体形状和尺寸的强大抓地力是具有挑战性的。在本文中，我们描述了符合UAV上使用的符合干扰夹的设计和制造。然后，我们在各种不同的物体特征形状和尺寸上分析了抓地力的性能。最终，我们证明，由于其多功能性，合规性和易于操作，这种抓手是空中抓地的好候选者。关键字：干扰，机器人，空中，抓握，操纵联系人：Raymond Vonwahlde先生，RDRL-VTA BLDG 1120B 1120B，APG，MD 21005
3D可打印的梯度晶格设计用于多态性...
摘要 - 人的手指通过结合刚度不同的结构（从软组织（低）到肌腱和软骨（中）到骨骼（高），实现了异常的灵巧性和适应性。本文探讨了开发具有相似多态性特征的机器人手指。具体来说，我们建议使用通过体素大小和单位细胞几何形状参数的晶格配置，以优化并实现具有高粒度的精细调谐刚度。这种方法的一个重要优势是在单个过程中打印设计的可行性，消除了对刚度不同的元素的手动组装的需求。基于这种方法，我们提出了一种新颖的人类手指和一个软抓手。我们将后者与刚性操纵器集成在一起，并证明了挑选和放置任务的有效性。
多接触运动规划与控制 - Loria
摘要 人形机器人的本质是它们能够复制人类的运动和操纵技能。人形机器人研究的早期工作致力于双足行走，首先是在平坦的地形上，最近是在不平坦的地形上，而操纵能力则继承自双手和灵巧手操纵的文献。在实践中，这两个问题相互作用很大。在杂乱空间中的运动受益于机器人任何部分与环境之间的额外接触，例如当抓手在爬楼梯时抓住扶手时，而腿可以相反地增强操纵能力，例如当拱起整个身体以增加末端执行器的接触压力时。这两个问题具有相同的背景：它们由非平滑动力学（接触处的摩擦和冲击）在可行性约束（包括动态稳定性）下控制。因此，它们现在是联合解决的。本章重点介绍用于多接触规划和控制的最新技术。
Matsya 6d的技术设计报告，自动水下车辆
摘要 - 对于RoboSub 2024，AUV-IITB团队正在采取行动Mastya 6d，具有新的驱动系统，可靠的电气堆栈和全新的代码库。考虑到要采摘的物体的多功能性，设计了一种使用软机器人技术的抓手。鱼雷射击器变得更简单，更容易重新加载。现有的Subconn连接器被我们的内部连接器代替，以便在测试和提高速度时易于使用。使功能板变小，并合并了高度的冗余，以确保运行平稳。更改了摄像头，以提供更广阔的视野，更明亮的进料和高数据传输速率。最重要的是，整个软件体系结构都经过改进以使用Python而不是C ++，从而利用其广泛的图书馆支持和提高可读性。最后，在车辆上进行了广泛而严格的测试，以确保所有功能都经过了良好的测试和能力。
欧洲机器人论坛
f或15年以来的第一次，ERF即将来到德国。欧洲机器人社区在位于斯图加特中心的Liederhalle会面。erf是机器人和人工智能（AI）的事件，今年的主题是“增强机器人技术和AI之间的协同作用，以实现更强大的欧洲”。目的是将研究和行业汇总在一起，介绍机器人技术和AI的现状。在许多机器人中，嵌入式罐头网络用于在机器人模块之间进行通信。尤其是通过CAN联网驱动器和运动控制器。可以连接的传感器为基于AI的控制器供应机器人或控制操纵设备（例如抓手）等。“机器人技术与人工智能，认知系统和机器学习的不断增加为我们的经济和社会具有巨大的潜力。对于德国和欧洲来说，不仅要使用这些技术，而且要开发它们至关重要。这是唯一的