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World File Search System握把
3D打印的多腔软执行器具有集成运动和传感功能，并通过生物启发的交织可折叠的内分体
人类的肌肉束具有同步神经感觉的多功能运动，使人可以执行复杂的任务，这激发了对机器人动作和感知机器人的功能整合的研究。尽管使用固有的依从性，软动力器已经开发了多种运动能力，但同时使用的方法通常涉及添加感应组件或嵌入某些信号的底层基质，从而导致结构复杂性和具有高度变化的部分的驱动部分之间的结构复杂性和差异。受到肌肉束多纤维机制的启发，提出了一种多腔功能整合（MCFI）方法，用于软气动执行器，以同时实现多维运动并通过分离和协调主动和被动腔来感知。引入了一个由生物启发的交织可折叠内体（Bife），以使用优化的目的可折叠性来构建和加强多腔室，从而实现3D打印单物质制造。执行伸长，收缩和双向弯曲，以基于基于多腔压力的运动学和感应模型感知其空间位置，方向和轴向力。建立了两个MCFI-ACTUATOR驱动的机器人：一个具有路径重建的软爬行机器人，具有对象外部感受的狭窄节流柔软的握把，验证了执行执行器的实用性以及对MCFI方法的智能软机器人创新的潜在的潜力。
设计和开发用于捕获的机器人抓手
Eross，Eross+，Eross IOD是一个项目，在欧盟委员会的主持下，旨在开发和演示欧洲的轨道服务（OOS）功能：在两个类似的惯性和随访机器人操作和随访机器人操作之间的两个航天器之间的近距离聚会，包括捕获，加油，可转移，包括轨道可替代的单位（Orbital of Orbital Ablect of Orbital Autits（ORBITAL））（ORBITAL）（ORUS）（ORUS）。在该计划中，越来越多的欧洲技术提供商（目前17个组织）构成了Thales Alenia Space France（TASF）的一个财团。TASF是服务器和客户端平台的集成商。DeutchesZentrumFürLuft-und Raumfahrt（DLR）负责整体机器人子系统的整合及其至关重要元素的发展 - Caesar机器人臂。piaps提供了终端效果（LAR抓紧器）和标准握把固定装置（SGF） - 在捕获准备的客户端的情况下，用于抓握的专用接口。当前的EROSS IOD项目的目标是确保到2026年的轨道示范任务。lar抓地力开发部分发生在内部PIAPS项目Orbita，该项目由波兰国家研究与开发中心建立。在这个项目中，Piaps也正在开发其他类型的机器人子系统，包括Vision
社论：为下一代物联网应用提供动力
大脑是一个重达 3 磅、可以轻松握在手掌中的组织，它具有固有的计算复杂性，这一直激励着人们努力为具有大脑某些卓越特性的机器背书。具有讽刺意味的是，尽管大脑与模拟或数字计算机共享关键概念，但与模拟或数字计算机相比，大脑的计算方式却独树一帜。大脑采用模拟计算，但通过脉冲进行数字通信，这两种方式都提高了对噪声的鲁棒性。这种独特的组合定义了一种我们刚刚开始探索的新型计算范式。神经形态系统成为增长最快的应用之一的原因不仅仅是科学，而主要是技术。50 年来，指导计算的原理一直是摩尔定律，这是一个宏观观察，我们将始终找到方法来设计更快、更小、更便宜的芯片。但有几个原因导致摩尔定律不再适用。首先是物理学：随着我们将晶体管缩小到接近原子尺度，调节电子流变得越来越困难。电子不一定遵循牛顿物理学，可能会穿过晶体管屏障，这种现象称为量子隧穿。这使我们的计算机架构效率低下。其次，我们早就接受了计算速度更快和功耗更低之间存在权衡这一事实，但直到我们开始接近制造晶体管的物理极限，这才成为问题。而摩尔定律的最后一颗钉子是由深度学习打下的。我们的
开发用于鞋类制造中自动键合的集成机器人工作栏
抽象的传统制造行业目前沉浸在自动化过程中，集成了新技术和工具，这是由生产商要求改善制造过程以及员工工作条件的需求所驱动的。对于鞋类行业来说，粘合是在制造过程中的关键操作，在该过程中，外底被组装到持久的鞋子上。但是，在此操作中，工人通常会受到危险物质（即有机溶剂）的危害，并执行具有有限附加值的重复任务。在这种背景下，本文描述了一个研究项目的结果，其目的是从分析的不同技术中获得最大收益，例如协作机器人技术，人造视觉和多机器人控制，以操纵灵活/可变形物体。该项目的主要结果是在生产线中引入的鞋子粘合机机器人工作栏，以完全自动化操作。此工作电池集成了三个协作机器人，一个用于（热融化）粘合剂应用，另外两个则与两指电动握把，以同步进行粘合。也已嵌入了不同的视力系统以进行所涉及的各种过程。整个操作通过ROS（机器人操作系统）进行控制和协调。这项研究的主要发现展示了人类传统上进行的过程的自动化。在这种新颖的方法中，两个机器人合作操纵灵活的物体，使操作员免于重复，非价值补充的任务和处理危险物质的处理。
一拳怎能将你击倒？
人类手部的比例与其他灵长类动物不同，后者的手指往往较长。造成这种情况的最可能原因是进化压力，即提高手动灵活性，以便更好地使用工具。然而，人类手的形状也使其能够握成拳头，用来发出有力的拳头。这在史前时期可能非常常见，有人认为，强行支配他人的能力也促进了人类手部的进化 ( 1 )。尽管最早的拳击可能是为了解决暴力冲突，但在早期的历史记录中也提到了有组织的比赛，例如荷马的《伊利亚特》。这里描述了泰伦如何组织一场打斗，其中埃佩乌斯用他粗壮的拳头将欧律阿洛斯打倒在地，并赢得了一头强壮的 6 岁骡子作为第一名的奖励。这种古老的拳击被称为皮格马奇亚（pygmachia），古代奥运会上也有这种拳击。这一传统在罗马帝国延续下来，并在几个世纪中逐渐改变，最终演变成现代拳击。虽然仅用拳头进行格斗的传统似乎仅限于中东和欧洲，但世界各地有许多将拳头与踢腿和投掷相结合的武术。这些做法现在已经结合成一个大规模的娱乐产业，尽管头部被击中的已知症状包括永久性脑损伤和死亡。
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。
Ministab 系统描述
德克萨斯州大草原市，以自动飞行控制系统 (AFCS) 的形式为 TH-57 提供基本的 IMC 飞行能力。MINISTAB 系统设计为三轴透明飞行控制系统。在俯仰和滚转轴上，它提供速率阻尼、姿态保持，并结合了力配平功能。偏航增强提供速率阻尼和相对航向保持。系统的俯仰和滚转增强基本上独立于偏航增强运行。此外，在巡航飞行方案中，系统还提供高度保持功能。MINISTAB 设计为透明的 AFCS，这意味着系统的控制输入对操作员来说是看不见的，操作员可以随时用驾驶舱飞行控制输入覆盖 AFCS。这些类型的 AFCS 输入，其中 AFCS 在后台进行飞行控制输入而操作员不知情，被称为“内环”。换句话说，操作员在飞行时不必主动考虑使用 AFCS 系统。由于飞行控制系统采用液压增压设计，力配平旨在为操作员提供人工感觉。AFCS 系统使用与飞行控制液压增压伺服器一起安装的串联执行器。因此，MINISTAB 输入到飞行控制系统中的方式是“内环”方式，即操作员无法在周期性、集体或偏航踏板中检测到 MINISTAB 输入。附件 (1) 中给出了 MINISTAB 操作的流程图。该系统由 3 台计算机（每个控制轴一台）、3 个配平阻尼单元 (TDU)、一台空气数据计算机、3 个执行器、执行器位置指示器、MINISTAB 控制器、接线盒、周期式握把配平开关和踏板配平微动开关组成。MINISTAB 控制器 安装在飞行员之间的中央控制台上的控制面板（图 2）旨在
厨房：用于6D物体姿势估算厨房环境中的现实世界基准和数据集
摘要 - 尽管最近在6D对象构成了机器人抓握的方法方面取得了进展，但在现有数据集中这些甲基多种多样的能力与现实世界中的握把和移动操作任务之间的功能之间存在很大的表现差距，尤其是当机器人完全依靠其单声学egocentric领域（Fov）。现有的现实世界数据集主要关注桌面抓地力方案，其中机器人臂放在固定位置，并且对象集中在固定外部相机的FOV中。评估此类数据集上的性能可能无法准确反映厨房环境中日常抓握和移动操作任务所面临的挑战，例如从较高的架子，水槽，洗碗机，烤箱，冰箱，冰箱或微波炉中检索物体。为了解决这一差距，我们提出了厨房，这是一种专门估算厨房环境中各个位置的物体的6D姿势的新颖基准测试。为此，我们录制了一个全面的数据集，该数据集包含约205K现实世界的RGBD图像，用于在两个不同的厨房中捕获的111个厨房对象，利用具有以自我为中心的人的人形机器人。随后，我们开发了一个半自动的注释管道，以简化此类数据集的标签过程，从而产生2D对象标签，2D对象分割掩码和6D对象，并以最少的人为努力构成。基准，数据集和注释管道可在https：//kitchen-dataset.github.io/kitchen上公开获得。
绝对 VG
Camfil Absolute VG 过滤器的主要特点包括：• 高气流容量：标准为 2000 CFM，在空气稀缺的应用场合可达到 2400 CFM。• 初始压降：标准容量型号在 2000 CFM 时为 0.80 英寸，效率为 99.99%，在 2400 CFM 时为 0.95 英寸，效率为 99.97%。• 轻量级设计：标准 24 英寸 x 24 英寸配置的重量为 21 磅。• 经过认证的性能：每个单元都经过单独测试，并附带合格证书，以及机械打印的序列化标签，标明实际气流、效率和气流阻力。• 易于操作：灵活、坚固的手柄和正握侧板提供多个操作点，便于安装。• 耐用结构：创新的框架设计提供高强度，能够承受施加在紧固件上的 30 英寸磅（2.5 英尺磅）的扭矩，以确保密封牢固。 • 防潮：湿铺防水微玻璃纤维介质可承受高达 99% 的相对湿度。• 独有的受控介质间距 (CMS)：一种 Camfil 制造方法，可确保整个介质包中的气流均匀。• 延长过滤器寿命：过滤介质面积越大，平均压降越低，更换间隔越长，处理成本越低。Absolute VG 的使用寿命可能是标准箱式 HEPA 过滤器的三到四倍。• 无泄漏密封：一体式无缝聚氨酯垫圈可确保过滤器与固定机构之间无泄漏密封。• 兼容性：可轻松安装在标准 HEPA 安装系统中。
基于感觉运动节律的脑机接口在中风后手部上肢康复中的应用：系统综述
摘要：脑机接口（BCI）在神经康复领域越来越受欢迎，而感觉运动节律（SMR）是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性，但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务，以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈，并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章，找到了442篇文章。经过一系列筛选，15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象（MI）或运动尝试（MA）是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的，并且有多关节运动，包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动，视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而，在恢复过程中，手部恢复存在许多瓶颈问题，例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中，我们应该主要关注患者的困难，在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下，为患者设计一个或多个运动任务，帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善，并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。