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World File Search System控制机
利用意念波控制机器人汽车
脑控机器人汽车采用思维波技术，代表了神经科学与机器人技术的创新融合，旨在让用户通过大脑活动来控制车辆。该系统的核心是利用脑电图 (EEG) 技术来捕捉和解释用户大脑产生的电信号。例如，Mind Wave 耳机是一种非侵入式 EEG 设备，能够检测和处理脑电波信号。然后使用复杂的算法分析这些信号以识别特定的心理状态或命令。通过精神集中、放松或其他认知线索，用户可以触发命令，这些命令会被转化为机器人汽车的动作，例如加速、减速、转弯或停止。这种交互通常涉及实时处理 EEG 数据，然后将其映射到车辆执行器的相应控制信号，从而实现用户的认知意图与汽车运动之间的无缝集成。此外，此类系统通常结合机器学习技术，以适应个人用户的大脑模式，从而提高准确性和响应能力。脑控机器人汽车的应用不仅仅是新颖，还可能应用于辅助技术、康复和人机界面，为人机之间的直观和沉浸式交互提供新的可能性。
电动汽车的自适应控制机制
本文对电动汽车（EV）系统的自适应控制机制进行了深入的分析，重点介绍了控制车辆动力学和功能的各种控制单元。它提供了有关电动汽车中基本控制组件的全面概述，讨论了它们的功能，集成和对整体车辆性能的影响。该研究深入研究了这些系统中采用的自适应控制策略，评估了它们在响应不同驾驶环境中的有效性。通过本调查，本文研究了自适应控制的不同方法，突出了它们的优势和局限性。此外，该研究还探讨了通过高级控制技术提高EV性能和安全性的潜力，这些因素考虑了能源效率，稳定性和驾驶员经验等因素。本文旨在为电动汽车中自适应控制的当前状态提供宝贵的见解，并提出未来的研发方向。
通过自适应共享自主权辅助控制机器人武器
摘要 - 共享自主权是一种机器人控制方法，可帮助人类用户实现其预期目标，同时利用机器人自主权的精确和效率。在共享的自主权中，用户输入和自主帮助合并以有效控制机器人，而无需用户提供直接和精确的控制输入。共享自主权中的一个持续问题是如何确定用户输入和自主算法之间的仲裁。由于用户所需的帮助量的可变性，必须通过考虑用户的偏好，物理能力和专业知识来开发以用户为中心的算法来提供定制和自适应帮助。在本文中，我们提出了一种共享的自主方法，该方法在用户的任务绩效和专业水平中都可以自适应地调整运行时的帮助量。我们在辅助控制问题中验证了我们的方法，在该问题中，人用户在模拟的环境中对机器人臂进行了操作，以执行对象到达和掌握任务。结果表明，与直接近距离和仅考虑与任务相关的指标的两种基线仲裁方法相比，我们的方法协助用户实现更高的效率来完成对象到达和掌握任务。
为相应的AI系统设计组织控制机制：朝向位置方法
摘要人工智能（AI）既有潜在的收益，又具有重大风险，包括偏见，歧视，不透明度和减少人类责任制。技术系统（包括AI）必须受到调节，以保护利益相关者的利益并随着时间的推移保持适当的运作。但是，针对特定的AI系统和组织设计实用控制的问题在很大程度上尚未解决。为了解决这一差距，我们提出了一种初始方法，重点是识别和将利益相关者在本地环境中的价值观进行上下文化。我们通过日本人寿保险行业的案例研究来验证我们的方法，旨在评估其可重复性和潜在的改善。我们的设计方法包括10个步骤，AI系统开发人员可以使用这些步骤将高级机构在本地上下文中以控制其AI系统。验证工作强调了为AI系统设计控件的上下文性质，强调需要各种控制机制符合利益相关者的价值观。
RL2AC：基于增强学习的快速在线自适应控制机器人强大的运动
摘要 - 动态快速适应是使动物及时，正确调整其运动的基本帽质体之一，从而对不可预测的变化做出了反应。在不预测的环境中工作时，这种功能对于四倍的机器人也是必不可少的。虽然增强学习（RL）在运动控制方面取得了重大进展，但对模型不确定性的快速适应仍然是一个挑战。在本文中，我们试图确定运动RL政策背后的控制机制，我们从中提出了一种新的基于RL的快速在线自适应控制（RL2AC）算法，以互补地将RL策略和自适应控制结合在一起。RL2AC以1000Hz的频率运行，而无需使用RL同时训练。它具有针对外部干扰或SIM真实间隙的强大能力，从而实现了强大的运动，这是通过从新颖的自适应控制器中得出的适当扭矩补偿来实现的。各种模拟和实验证明了提出的RL2AC针对重载重的有效性，干扰作用在一条腿上，侧向扭矩，SIM卡到真实的间隙和各种地形。
基于强化学习的室内应用半思维控制机器人
摘要 本文提出了一种解决这一挑战的方法，即引入源自脑信号的交互式反馈，使用深度强化学习来训练机器人，特别是在室内迷宫导航的背景下。我们的目标是通过结合人类的情感或注意力反馈来增强人机交互场景中的学习过程。为了实现这一目标，我们让机器人通过基于人类反馈的动态策略网络学习新任务，并使用其他传感器数据（包括激光雷达）增强此输入。进行了各种实验，以比较手动反馈、脑信号反馈和无脑信号反馈的有效性，采用不同的强化学习模型。此外，我们探索了不同的情绪分类模型，采用图神经网络模型和传统的深度学习模型，然后比较结果。
手势控制机械臂的设计与开发
摘要 — 在当今的环境中，机械手在军事、国防、医疗和工业领域中发挥着重要作用，即使在烟花制造或炸弹扩散等危险环境中，机械手也可以复制人类的手势来完成任务。本文介绍了一种通过手势识别无线控制机械手运动的突破性方法。通过使用伺服控制、柔性传感器、Arduino Nano 和收发器，收发器捕获的预定义手势可实现用户和机械手之间的无缝实时通信，从而促进远程操作。手势识别技术与机器人技术的这种创新集成为增强人机交互提供了一个令人兴奋的前沿，为无数应用提供了适应性和安全性。
量子控制机器 - arXiv
因式分解、搜索和模拟等任务的量子算法依赖于控制流，例如分支和迭代，这些控制流取决于叠加数据的值。控制流的高级编程抽象，例如开关、循环、高阶函数和延续，在经典语言中无处不在。相比之下，许多量子语言不提供叠加控制流的高级抽象，而是需要使用硬件级逻辑门来实现这种控制流。造成这种差距的原因是，虽然经典计算机使用可以依赖于数据的程序计数器来支持控制流抽象，但量子计算机的典型架构并不类似地提供可以依赖于叠加数据的程序计数器。因此，可以在量子计算机上正确实现的完整控制流抽象集尚未建立。在这项工作中，我们对可以在量子计算机上正确实现的控制流抽象的属性进行了完整的描述。首先，我们证明，即使在程序计数器处于叠加态的量子计算机上，也无法通过将经典条件跳转指令提升到叠加态来正确实现量子算法中的控制流。该定理否定了将控制流的一般抽象（例如 𝜆 演算）直接从经典编程提升到量子编程的能力。作为回应，我们提出了在量子计算机上正确实现控制流的必要和充分条件。我们引入了量子控制机，这是一种指令集架构，其条件跳转被限制为满足这些条件。我们展示了这种设计如何使开发人员能够使用程序计数器代替逻辑门来正确表达量子算法中的控制流。
量子控制机
用于分解，搜索和仿真等任务的量子算法取决于控制流，例如分支和迭代，取决于叠加中数据的价值。用于控制流的高级编程抽象，例如开关，循环，高阶功能和连续性，在古典语言中无处不在。相比之下，许多量子语言不提供叠加中控制流的高级抽象，而需要使用硬件级逻辑门来实现此类控制流。此差距的原因是，尽管经典计算机使用可以取决于数据的程序计数器支持控制流摘要，但量子计算机的典型体系结构并不能类似地提供可以取决于叠加数据的程序计数器。结果，尚未在量子计算机上正确实现的完整控制流抽象集。在这项工作中，我们提供了控制流摘要的属性的完整表征，这些属性在量子计算机上正确实现。首先，我们证明，即使在量子计数器中存在的量子计算机上，也无法通过将经典的条件跳跃指令提升到叠加工作中的量子算法中的控制流。该定理否认能够直接提起控制流的一般抽象，例如𝜆钙从经典到量子编程。为了响应，我们提供了在量子计算机上正确实现的控制流的必要条件。我们介绍了量子控制机，这是一种指令集体系结构，其有条件跳跃的限制是满足这些条件的。我们展示了该设计如何使开发人员使用程序计数器代替逻辑门正确表达量子算法中的控制流。
最终项目完成：语音控制机器人
近年来引入了语音控制的机器人，在人类机器人互动（HRI）领域取得了重大进步，对发展人类与机器人之间的直觉和自然交流方式越来越兴趣。这样一种方法是语音控制，它允许用户使用口语命令与机器人进行交互。语音控制的机器人提供了几个优点，包括免提操作，可访问性障碍的人的可访问性以及各种应用中的便利性。语音识别技术与机器人技术的集成使复杂的语音控制机器人系统的开发。这些系统利用自然语言处理技术来解释语音命令并将其转化为机器人可行的说明。