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机器人操纵任务的基于Waypoint的强化学习
摘要 - 机器人武器应该能够学习新任务。这里的一个框架是强化学习，在该学习中，机器人具有编码任务的奖励函数，并且机器人自主学习的动作以最大程度地提高其奖励。现有的强化学习方法通常将此问题构成马尔可夫决策过程，并学习政策（或政策层次结构）以完成任务。这些政策原因是机器人臂需要采取的数百个细粒度的动作：例如，向右移动稍微移动或旋转几个度。但是我们希望机器人执行的操作任务通常可以分解为少数高级运动：例如，到达对象或转动手柄。在本文中，我们提出了一种基于通道的无模型增强学习方法。机器人现在没有学习低级策略，而是学习路点的轨迹，然后使用现有控制器在这些航路点之间进行插值。我们的关键新颖性是将基于Waypoint的设置作为一系列多臂匪徒构建：每个匪徒问题都对应于机器人运动沿线的单路点。从理论上讲，与标准框架相比，对这种重新制定的理想解决方案的遗憾界限较低。我们还引入了一个近似的后固定解决方案，该解决方案一次构建机器人的运动点。跨基准模拟和两个现实世界实验的结果表明，这种提出的方法比最先进的基线更快地学习新任务。请参阅此处：https：//youtu.be/mmed-lyfq4y
研究双臂合作机器人在石油钻井场中的应用
1安全，环境保护以及质量监督与检查研究所，CNPC Chuanqing钻探工程有限公司，Ltd。拆卸德里克斯（钻孔）。首先，引入了双臂协作机器人的基本概念和技术背景，然后讨论了其在Derricks的组装和拆卸中的特定应用程序及其面临的挑战。最后，总结了当前研究的进展，并提出了未来的发展方向。关键字：双臂协作机器人，德里克，组装和拆卸，拆卸，工业自动化I.随着工业自动化的快速发展，各个领域的机器人技术的应用范围和深度正在不断扩大。无论是制造业，医疗保健，农业还是服务行业，机器人技术都在逐渐改变传统的工作方式和提高效率和质量。在这种情况下，双臂协作机器人是一种可以模拟人手协调运动的高级设备，已经显示出前所未有的潜力。这种类型的机器人不仅可以执行复杂的操作任务，而且还可以通过精确的同步控制和强制反馈机制实现与环境和对象的高度相互作用。但是，传统的手动操作方法在效率和安全性方面存在明显的缺点。在石油钻井行业，Derrick（钻机）拆卸Dissemembly是一项至关重要且具有挑战性的任务。DerrickofDisassemblyThe Installation and Nipysembly Process涉及大量的重型零件和高精度操作，这需要工人具有丰富的经验和高度的协调。效率低下不仅会导致更长的运行时间和增加的成本，而且可能会对整体钻井进度产生负面影响。在高风险的工作环境中，很难完全保证工人的安全，
机器人teleperation的伪热接口
机器人远程操作涉及远程驾驶和操纵机器人系统，这特别适用于敌对的环境。但是，情况意识（SA）构成了远程植物学的主要挑战[9]。操纵物体时，人类会感知触觉。触觉反馈在人们与远程环境互动（例如，在机器人的远程流动中）互动或在虚拟环境中提供更多沉浸式体验时，一直发挥着重要作用，而人类没有可能在本地触摸的可能性。通过使用多模式反馈（主要是视觉）和探索大脑的能力和局限性，可以将伪助记术视为每一个CE的一种触觉幻觉[11]。通过介绍映射到用户动作的伪热技术技术（PHT）的微妙细微差别，允许模拟虚拟触觉和牙龈感觉，而无需将触觉设备附加或应用于身体而引起。通过多模态模拟的感觉效率感知到这些这些，例如通过视觉和听觉效率或体现的隐喻。近年来，伪热疗文献发表的研究工作的数量不大，模拟了更多的技术和新的应用领域，主要集中于扩展现实和空中互动[16]。作者考虑进一步探索这些PHT，特别是组合多模式的技术，以改善机器人远程操作，在远程车辆驾驶，对象操纵，SA和协作任务中。据最佳作者所知，在很大程度上尚未探索PHT进行机器人远程操作，但[13]例外[13]呈现合规性并协助手术远程操作任务。
触觉增强的完整上肢外骨骼接口
摘要：操纵既涉及精细的触觉反馈，又涉及FingerPad机械感受器感知的动态瞬变，也涉及动态触觉反馈，而动态触觉反馈则涉及整个手肌肉骨骼结构。在远程操作实验中，这些基本方面通常在操作员侧的不同设置之间进行分配：使用轻质手套和光学跟踪系统的那些设置，朝向仅触觉反馈的那些，以及那些实现外观骨骼或接地操纵器作为具有抗hepticic设备的hepticic设备，可提供KinaEsticic Enceptics。在手界面的水平上，提供动力学力反馈的外骨骼在最大渲染力和嵌入式执行器的带通之间进行了权衡，从而使这些系统无法正确地呈现触觉反馈。为了克服这些局限性，在这里，我们研究了一个完整的上肢外骨骼，覆盖了从肩部到手指裂料的所有上肢身体部位，并在指尖与线性语音盘绕器执行器结合。这些是为了呈现宽带触觉反馈以及手部外骨骼提供的动力学力反馈。在两个不同的反馈条件下（仅视觉和视觉供应），我们将在采摘远程操作任务中调查系统。根据测量的相互作用力和正确试验的数量进行了评估和比较。这项研究证明了能够组合的动觉和触觉触觉反馈的复杂的全肢外骨骼（七个肢体驱动的DOF加五个手动DOF）的总体可行性和有效性。定量结果表明，当提供触觉反馈时，尤其是对于均值和峰值施加的力，以及拾取和地位任务的正确速度时，效果的改善显着。
医疗保健领域的人工智能与机器人
这篇简短的评论重点介绍了人工智能 (AI) 与机器人技术在医疗保健领域的新兴作用。它可能对印度具有特别的实用性，因为印度人口不断增长，医疗服务提供者的可及性有限，农村地区的医疗资源也有限。人工智能使用快速而复杂的算法处理大量数据。这使得软件能够快速调整数据特征的模式。它有可能与卫生系统的大多数方面发生冲突，从发现到预测和威慑。过去几年，人工智能与机器人技术在医疗保健领域的应用呈现出显著的增长趋势。协助手术、简化医院物流和进行常规检查等功能是全国各地城乡医院可以使用人工智能高效管理的一些任务。人工智能在医疗保健领域的优势在于确保患者得到专门护理、安全的工作条件（医护人员感染风险较低）以及完美组织的操作任务。医疗保健行业是全球公认的最具活力和规模最大的行业之一，该行业正通过现代化和创新方法来加速发展。这个利润丰厚的行业的未来正期待着一场伟大的革命，旨在创造出像人类一样工作和反应的智能机器。人工智能和机器人在医疗保健领域的未来前景包括老年人护理、药物研发、致命疾病诊断、临床试验的推动、远程患者监控、流行病爆发预测等。然而，在医疗领域使用机器人的可行性可能在成本、熟练劳动力和人们的传统思维方面值得怀疑。最大的挑战是将这些技术复制到小城镇和农村地区，以便这些设施能够覆盖全国大部分人口。本评论旨在研究这些新技术在印度情景下的适应性和可行性，并找出主要挑战。
MIDAS：从自然眼球运动模式深度学习预测人类行为意图
长期以来，眼球运动一直被研究作为了解人类大脑注意力机制的窗口，并作为新颖的人机界面提供。然而，并不是我们注视的所有东西都是我们想要与之互动的东西；这被称为凝视界面的点石成金问题。为了克服点石成金问题，目前的界面往往不依赖自然的凝视线索，而是使用停留时间或凝视手势。在这里，我们提出了一种完全由数据驱动的方法，用于仅基于自然凝视线索来解码人类对对象操作任务的意图。我们进行了数据收集实验，其中 16 名参与者被赋予操作和检查任务，这些任务将在他们面前的桌子上的各种物体上执行。受试者的眼球运动使用可穿戴眼球追踪器记录，允许参与者自由移动头部并注视场景。我们使用我们的 Semantic Fovea，一种卷积神经网络模型来获取场景中的物体及其与每一帧的凝视轨迹的关系。然后，我们评估数据并研究几种对意图预测的分类任务进行建模的方法。我们的评估表明，意图预测不是数据的简单结果，而是依赖于凝视线索的非线性时间处理。我们将该任务建模为时间序列分类问题，并设计双向长短期记忆 (LSTM) 网络架构来解码意图。我们的结果表明，我们可以仅从自然凝视线索和物体相对位置解码人类的运动意图，准确率为 91.9%。我们的工作证明了自然凝视作为人机交互的零 UI 界面的可行性，即用户只需自然地行动，而不需要与界面本身交互或偏离其自然的眼球运动模式。
量子二十一点：量子策略在通信受限游戏中的优势
在量子信息领域，双人博弈为我们展示了量子纠缠作为一种资源的独特威力。例如，克劳塞-霍恩-西莫尼-霍尔特 (CHSH) 博弈就是一个操作任务的例子，其中量子纠缠比所有可能的经典策略都更具优势。对 CHSH 以及更一般的非局部博弈的分析不仅为我们提供了对贝尔不等式 [1] 等基础概念的洞察，而且还为可验证随机性生成 [2]、密钥分发 [3] 和委托计算 [4] 等重要任务制定了协议。由于无需通信的纠缠就能产生超出经典可能性的相关性，因此值得探索在允许通信的情况下这种相关性在多大程度上仍然成立。对于具有分布式输入的计算函数，纠缠可以将通信成本降低多达指数倍 [5]，但不会更多 [6]。纠缠形式在某些情况下很重要，但在其他情况下则不然：当允许通信和少量误差时，爱因斯坦-波多尔斯基-罗森对至少与其他状态一样有用 [ 7 ]，而在零通信设置中，非最大纠缠态可以实现更多 [ 8 ， 9 ]。虽然这些结果告诉我们通信量为零或渐近增长，但对于特定协议的非渐近通信量知之甚少。我们将在此基础上构建的一个例外是参考文献 [ 10 ] 的“超比特”协议，它表征了具有无限纠缠、单个比特通信和单个比特输出的协议的功能，得到的答案让人想起了 Tsirelson 对 XOR 游戏的表征[ 11 ， 12 ]。其他非渐近结果包括通信减少的具体例子（例如，使用纠缠从 3 比特减少到 2 比特[13]）、随机接入编码中的量子优势[14,15]、量子通信功率与贝尔不等式的关系[16,17]、补充有 1 比特通信的局部隐变量模型[18]，以及针对大型纠缠的低通信测试
机组人员和航线任务 2005 年 4 月 11 日 - 民航巡逻
本任务指南包含以下任务。任务编号 任务标题 命令任务 无 操作任务 O-0204 使用经纬度在地图上定位一个点 O-0205 使用 CAP 网格系统在地图上定位一个点 O-2000 操作飞机 FM 收音机 O-2001 操作飞机音频面板 O-2002 演示飞机收音机的操作 O-2003 网格分区图 O-2004 使用 POD 表 O-2005 操作飞机测向仪 O-2006 执行 ELT 搜索 O-2007 在地面上定位和静音 ELT O-2008 完成任务出击 O-2009 演示空中/地面团队协调技术 O-2010 使用机上服务 O-2011 操作 VOR 和 DME O-2012 操作全球定位系统 O-2013 在航路图上绘制航线 O-2015 演示地面操作和安全 O-2016 演示滑行时的安全 O-2017 讨论坠机后行动 O-2018 操作飞机通信设备 O-2019 使用正确的数字和字符发音 O-2020 使用前言 O-2021 解释紧急信号并演示空中/地面团队协调 O-2022演示扫描模式和定位目标 O-2023 演示减轻疲劳的技术 O-2024 使用航路图 O-2025 跟踪并记录航路图和地图上的位置 O-2101 描述如何检测 ELTS O-2102 演示规划和飞行航线搜索 O-2103 演示规划和飞行平行航路搜索 O-2104 演示规划和飞行爬行线搜索 O-2105 演示规划和飞行基于点的搜索 O-2106 规划和指挥 CAP 飞行 O-2107 准备前往偏远的任务基地O-2108 协助 ELT 搜索 O-2109 协助规划和执行路线搜索 O-2110 协助规划和执行平行航迹搜索 O-2112 协助规划和执行基于点的搜索 O-2115 协助规划和执行爬行线搜索
机组人员和航线任务 2005 年 4 月 11 日 - 民航巡逻
本任务指南包含以下任务。任务编号 任务标题 命令任务 无 操作任务 O-0204 使用经纬度在地图上定位一个点 O-0205 使用 CAP 网格系统在地图上定位一个点 O-2000 操作飞机 FM 收音机 O-2001 操作飞机音频面板 O-2002 演示飞机收音机的操作 O-2003 网格分区图 O-2004 使用 POD 表 O-2005 操作飞机测向仪 O-2006 执行 ELT 搜索 O-2007 在地面上定位和静音 ELT O-2008 完成任务出击 O-2009 演示空中/地面团队协调技术 O-2010 使用机上服务 O-2011 操作 VOR 和 DME O-2012 操作全球定位系统 O-2013 在航路图上绘制航线 O-2015 演示地面操作和安全 O-2016 演示滑行时的安全 O-2017 讨论坠机后行动 O-2018 操作飞机通信设备 O-2019 使用正确的数字和字符发音 O-2020 使用前言 O-2021 解释紧急信号并演示空中/地面团队协调 O-2022演示扫描模式和定位目标 O-2023 演示减轻疲劳的技术 O-2024 使用航路图 O-2025 跟踪并记录航路图和地图上的位置 O-2101 描述如何检测 ELTS O-2102 演示规划和飞行航线搜索 O-2103 演示规划和飞行平行航路搜索 O-2104 演示规划和飞行爬行线搜索 O-2105 演示规划和飞行基于点的搜索 O-2106 规划和指挥 CAP 飞行 O-2107 准备前往偏远的任务基地O-2108 协助 ELT 搜索 O-2109 协助规划和执行路线搜索 O-2110 协助规划和执行平行航迹搜索 O-2112 协助规划和执行基于点的搜索 O-2115 协助规划和执行爬行线搜索
简化的 3D 打印人工欠驱动设计 - ...
多年来，为了满足从辅助机器人和假肢到自主操作和物流等广泛应用领域的设计要求和目标，人们设计了多种形式的假手 (Piazza et al., 2019)。此外，这些设计要求和目标也在不断发展。例如，过去用于自主操作任务的夹持器的设计主要由对稳健性和安全性的需求驱动；如今，需要能够适应外部和非结构化环境并与人类交互的解决方案 (Piazza et al., 2019; Bhatia et al., 2019)。事实上，工业 4.0 范式正在积极推动生产线上的人机协作 (Matsas et al., 2018)。标准工业夹持器通常采用两点或三点捏合抓握，因此与人类的抓握能力相比是有限的 (Kappassov et al., 2013)。因此，使夹持器能够模仿人手的外观和力学原理的可能性代表着朝着多个目标迈出了一步。假肢也需要改进的功能和拟人化的外观（Ten Kate 等人，2017 年）。尽管这两个应用领域存在内在差异，但它们在设计和控制方面都需要廉价且不太复杂的解决方案（Ten Kate 等人，2017 年；Piazza 等人，2019 年）。增材制造 (AM) 技术、硬件组件的持续开发和小型化以及开源硬件的可用性（Piazza 等人，2019 年）在假手的演变中发挥着根本性的作用。3D 打印机械手和 3D 打印软机器人解决方案（Truby 等人，2019 年；Piazza 等人，2019 年）是该领域的两个新兴趋势。 AM 技术有助于降低这些机器人设备的复杂性和生产工作量（Tian 等人，2017 年），例如，可以减少零件总数。还开发了 4D 打印夹持器的尖端示例（Ge 等人，2016 年）。它们的功能归因于形状的固有属性