XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机械臂
基于视觉的语音控制机械臂用于处理...
摘要： - 该项目概述了基于视觉的语音控制机器人系统，该系统涉及牙科工具，旨在提高牙科服务的质量和卫生。使用带有网络摄像头的 Raspberry Pi 上的 OpenCV 和带有麦克风的 Google Speech API 进行语音识别，实现实时计算机视觉。机器人知道需要哪种牙科器械，并在牙医要求时自行拾取牙科器械，从而最大限度地减少接触。该应用程序还通过提供工具的实时视觉反馈来改善与工具相关的工作条件，包括准确定位和握持工具。这种方法增强了仪器的可达性，提高了清洁度，并使牙科手术能够持续进行而不会频繁中断。
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。
蓝牙控制机械臂的设计与实现
机器人和自动化（尤其是物联网）的发展推动了蓝牙操作机械臂的发展。这些机械臂可以执行拾取和放置等任务，从而减少人员疲劳和错误。两种控制策略（力和运动控制）可实现精确操作。通过使用具有蓝牙连接的智能手机，用户可以远程控制机械臂。蓝牙模块（如 HC05）促进了这种连接。这种机械臂可以处理危险材料或难以接近的区域的任务。这些机械臂具有灵活性，可以重新编程以执行各种任务。它们使用 Arduino Uno 和四个伺服电机设计，通过移动应用程序进行控制，确保用户友好操作。该系统使用 CAD 软件和 3D 打印建模，可提高工业设置的安全性和效率。它可以实现远程控制和精确移动，以执行处理弹药等任务。
利用脑电信号进行脑控机械臂系统
摘要 - 借助脑电图驱动的机械臂，意念控制假肢的梦想正在成为现实。这些非凡的设备将思维语言转化为身体动作。想象一下戴上舒适的脑电图耳机，它可以检测到运动过程中大脑产生的微妙脑电波。你的想法就像一个秘密代码，头带会拾取这些信号，并通过软件界面进行处理，然后传送到微控制器。这个界面会对大脑活动进行分类，以找到你的命令，这些命令通过充当机械臂大脑的微型电极发送到计算机。这会将你的想法转化为手臂电机的指令，电机根据收到的脑电图命令执行运动。考虑到预算和机械部件的可用性，机械臂应尽可能接近自然手臂的动作。但最终目标仍然很明确：创造一个感觉像额外肢体一样自然且易于使用的机械臂。关键词 - 机械臂、Raspberry Pi、机器学习、脑电图传感器
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。
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。
原生AI引擎+机械臂+视觉系统
AI Cobot 是一款无缝融合人工智能、视觉和协作机器人三大技术领域的协作机器人。这种融合有效地结合了“大脑”、“眼睛”和“手”的功能，使协作机器人能够像人类一样执行视觉任务、做出判断并执行动作。自动化流程不仅可以节省时间和资源，还能促进有效的人机协作，提升整体生产质量，并为您的工厂带来显著的价值。十五年前，协作机器人引入了人机协同工作的概念。如今，新一代 AI 协作机器人将拥有智能可靠伙伴的梦想变成了现实。
通过单目摄像头跟踪人体姿势，实现经济高效的机械臂远程操作
摘要。机器人远程操作是执行复杂任务的重要工具，这些任务需要超出最先进算法能力的灵活性。现有的远程操作方法通常对人类操作员来说不直观，或者需要特殊的传感器和设备，这使得它们在许多情况下成本低且不切实际。在本文中，我们提出了一种依赖单目相机图像的机械臂远程操作框架。所提出的框架首先使用轻量级神经网络来估计人类操作员的身体姿势并识别他们的手势。然后，一种高效的逆运动学算法找到所需的机械臂配置，实现模仿操作员手腕运动的末端执行器运动。我们的远程操作框架可以在普通笔记本电脑上使用网络摄像头和任何具有 ROS 接口的机械臂执行。我们在 Kinova Jaco 机械臂的实际实验中验证了它的性能，展示了在环境中抓取和移动物体的能力。
利用 BCI 实现大脑控制机械臂
关键词：脑机接口、机械臂、脑电图（EEG）、机器学习 I. 引言 近年来，脑机接口（BCI）技术受到了广泛关注，因为它为我们提供了一种操作事物和与外界联系的新方式。BCI 技术使运动障碍人士无需做出任何身体动作即可操作机械臂或假肢，也使健全人能够用大脑控制机器人设备。这项技术将非常有益，并有可能极大地帮助那些运动障碍人士，例如失去肢体或瘫痪的人。我们将在本出版物中讨论一项关于操作机械臂的非侵入式 BCI 系统的研究。该设备利用从头皮获取的脑电图（EEG）数据来对用户的意图、脑信号进行分类，并控制机械臂的运动。非侵入式 BCI 设备将使运动受限人士和失去肢体或手臂的人的生活更加轻松。该方法提高了其实用性和实际应用的适用性。