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World File Search System机械臂
基于ROS的双机械臂协同感知抓取系统设计与实现
机器人手臂任务中的感知技术。通过分析机器人臂的运动学并设计双臂合作系统，将视觉点云技术结合起来，实现双臂合作握把，并通过使用ROS平台来验证合作社CON-TROL策略的有效性，从而构建双臂臂系统的实验平台。主要研究内容包括分析机器人ARM运动学的正和反向运动学模型，视觉点云识别在双臂合作任务中的应用，双臂合作控制策略的实现以及合作掌握的实验结果和分析。通过这项研究，成功设计和实现了基于ROS的双机器人臂合作感，并实现了双臂合作控制策略的有效性。
基于P300 SSVEP的双人协同脑控机械臂汉字书写系统
ISSN 1004‑9037，代码元SCYCE4数据采集与处理杂志卷。37，编号6，2022年11月，第pp。1401-1411 doi：10。16337/j。1004-9037。2022。06。020ⓒ2022撰写的数据采集与处理杂志
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
机械臂可以由大脑控制吗？
我们将四个微电极阵列放入志愿者的大脑中。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在控制手和手臂运动的大脑部分放置了两个阵列。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在接收来自手的信息的大脑区域放置了另外两个阵列。这些传感阵列发出神经信号。它们让我们的志愿者知道机械手何时接触到物体。
机械臂可以由大脑控制吗？
答案各不相同。学生可能不熟悉神经科学家。鼓励学生研究神经科学的教育要求和研究类型。让他们使用这些信息来支持他们是否想从事神经科学事业。神经科学事业需要详细研究大脑和神经系统。神经科学家研究大脑和神经系统的结构如何使其控制不同的功能，例如学习、记忆、行为和运动。他们还研究影响大脑和神经系统的疾病和状况，例如阿尔茨海默氏症、多动症和创伤性脑损伤。一些神经科学家在实验室工作，而另一些则与人一起进行研究。
机械臂可以由大脑控制吗？
我们在一名志愿者的大脑中放置了四个微电极阵列。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在大脑控制手和手臂运动的部分放置了两个矩阵。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在大脑中接收来自手部信息的区域放置了另外两个矩阵。这些感觉基质产生神经信号。当机械手接触到物体时，我们的志愿者就会收到警报。
基于Arduino的机械臂设计与实现
本研究介绍了基于 Arduino 的机械臂的模型、设计和构造，该机械臂通过移动应用程序控制，可在远距离运行。本研究设计并实现了一个六自由度机械臂。由 Arduino 平台控制的设计通过无线控制信号（即蓝牙）从用户的移动应用程序接收命令。机械臂由五个旋转关节和一个末端执行器组成，其中旋转运动由伺服电机提供。每个连杆首先使用 Solid Works 设计，然后通过 3D 打印机打印出来。机器人零件的组装和电机的机械形状产生了机械臂的最终原型。Arduino 已被编程为为每个相应的伺服电机提供旋转，以便在设计的移动应用程序中为滑块提供远程使用。
通过大脑接口控制的机械臂
由于受试者 1 得分为 100%，因此他被选中来测试机械臂运动学。使用 3 个不同的物体进行测试，两个直径不同的泡沫球和一个 20 毫米高的塑料圆柱体。下表 3、4 和 5 中的结果与手臂将物体移动到所需点的成功率有关。可以观察到，对于该项目，直径较小的泡沫球的成功率更高，约为 93%。在一些案例中观察到的一个问题是机械臂无法安全地携带或握住物体，导致物体在运输过程中掉落或滚动。对于圆柱体来说，这种情况发生的频率较低，因为它具有直底座。直径最大的球会在放置后从握把中滑落并滚出放置地点。
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。