XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操纵器
三维光子中的拓扑Chern载体...
摘要本文提出了一个旨在实现基于微控制器的人形机器人（例如Inmoov机器人）的系统[1]。该系统由视觉传感器，中央控制器和操纵器组成。我们修改了开源异议检测软件Yolo（您只看一次）V2 [2]，并将其与视觉传感器相关联，以使传感器不仅能够检测目标对象的类别，还可以借助深度摄像头来检测位置。我们还根据边界框技术估计目标的尺寸（即，目标的高度和宽度）（图1）。之后，我们将信息发送到中央控制器（人形机器人），该机器人控制着操纵器（定制的机器人手），以借助反运动学理论抓住对象。我们进行实验以使用Inmoov机器人测试我们的方法。实验表明，我们的方法是检测物体并驱动机器人手抓住目标对象的方法。
可变形对象操纵的互动感知
摘要 - 互动感知使机器人能够操纵环境和对象将它们带入有利于感知过程的状态。可变形物体在基于视觉的感知中的严重操纵难度和遮挡，对此构成挑战。在这项工作中，我们通过涉及活动相机和对象操纵器的设置解决了这样的问题。我们的方法基于一个顺序的决策框架，并明确考虑了耦合相机和操纵器的运动规律性和结构。我们为构建和计算一个称为动态活动视觉空间（DAVS）的子空间的方法有效地利用了运动探索中的规律性。在模拟和真实的双臂机器人设置中都验证了框架和方法的有效性。我们的结果证实了可变形对象的交互感中的主动摄像头和协调运动的必要性。
无线电子皮肤具有集成压力和光学接近感应
摘要 - 电子皮肤和触觉传感器可以为机器人操纵器提供触觉。这些传感方式补充了现有的远程光学传感器，并且可以在接触之前和之后提供详细的信息。但是，由于尺寸限制，接口几何形状以及用于与传感器接口的外部接线的限制，与现有系统的集成可能具有挑战性。在这里，我们引入了低调的无线电子皮肤，以直接与现有的机器人操纵器直接整合。在小较低的较低pro填充包装中，灵活的电子皮肤结合了压力，光学接近感和微型劳动装置。每个传感器都是单独表征的，并且在Robonaut 2上演示了系统，Robonaut 2是一种拟人化机器人，旨在在为人类设计的环境中工作。我们证明传感器可用于接触感应，当地未知环境的映射以及在偏远地区紧急情况下提供医疗监控。
空间机器人如何受益于世界标准......
EtherCAT 支持任何拓扑，而不会影响性能，也不存在级联交换机或集线器所带来的复杂性：线型、树型和星型拓扑可以自由组合。每个网段最多可以有 65,535 个节点。一个主站可以托管多个网段。EtherCAT 主站可以使用拓扑识别功能自动检测网络变化，该功能将实际网络与主站预期的配置进行比较，并据此重新配置。因此，节点可以在运行期间连接和断开。动态适应网络识别允许在运行期间连接和断开网络段或单个节点，例如当机器人操纵器抓取并连接到特定的基于 EtherCAT 的传感器工具时。EtherCAT 从站控制器是此热连接功能的基础。EtherCAT 会自动为从站节点分配地址，因此无需手动寻址。这高度支持不断变化的机器人操纵器配置，其中机器人必须扩展其内部数据网络以包括外部抓取负载和/或传感器。地址可以保留，这样如果添加更多节点，就不需要新的寻址，因为在启动时地址会自动分配。
现代控制系统 2 代码：EcE – 41003 3 分类
7.1 简介 7.2 根轨迹概念 7.3 根轨迹程序 7.4 根轨迹法参数设计 7.5 灵敏度和根轨迹 7.6 PID 控制器 7.7 激光操纵器控制系统 7.8 机器人控制系统的设计 7.8.1 使用 MATLAB 的根轨迹 7.9 磁盘驱动器读取系统 7.10 总结 8. 频率响应方法
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
3- ...
摘要。在组装，焊接和绘画等行业中，对精确和多功能机器人系统的需求越来越多，这表明了运动学分析的重要性。本文旨在研究和解释三度（3-DOF）操纵器的运动学特性，该操作器涵盖了旋转磁盘，例如基础和两个旋转的接头，也称为旋转接头。通过分析前进和逆运动学，本文旨在更好地理解并控制该机器人臂显示的运动性质。Forward kinematics entails calculating the values of the location and orientation of the end effector in connection with particular joint parameters.另一方面，逆运动学旨在找到特定的关节参数，以达到特定的最终效果位置。本文使用数学模型和计算算法来求解运动学方程，从而使操纵器可以精确地移动其域内。通过比较所使用的转换矩阵的详细模型，机器人组的工作移动得到了完全预测和调节。从这种批判性分析中得出的结论是，所提出的解决方案导致对机器人运动运动的理论理解有重大飞跃，并有效地对精确的工作自动化环境具有有效的影响。因此，此基础为开发高级机器人控制算法创建了更多途径。
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。