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World File Search System机械臂
机械系统控制的脑电信号测量与分析
以下论文涉及将脑电图 (EEG) 与机械臂形式的执行器相结合的系统的开发。EEG 是一种通过电极测量大脑活动的方法，经常用于脑机交互领域。除了开发 3D 打印机械臂的设计和控制外，我们的工作还包括通过蓝牙在 EEG 测量设备和执行器之间建立数据传输，以及实时对 EEG 信号进行分类和分析。该系统的设计使得机械臂在用户高度集中时握紧拳头，在注意力水平较低时放松为张开的手掌。结果显示了一个工作系统，它通过根据用户的注意力水平测量和正确处理 EEG 信号来控制机械臂。该系统对假肢和脑机交互领域的进一步研究很有用。系统准确性的一个可能改进是使用两个以上的电极来测量大脑活动，并减少由于脑电图信号对肌肉活动的敏感性而产生的噪音。
利用静电和
摘要：随着空间碎片对卫星运行的威胁越来越大，迫切需要能够在低地球轨道上有效捕获碎片的先进机器人系统。本文介绍了配备静电粘附机制的机械臂的开发和优化，该机械臂专为微重力环境设计。主要目标是设计一种多功能、轻便的机械臂，可以安全地捕获和固定各种类型的碎片，包括非磁性和复合材料。主要特点包括用于适应性抓握的静电粘合垫、用于以最小的机械复杂性增加伸展范围的伸缩式延伸臂以及用于简化碎片检索和处理的可伸缩存储轮廓。通过详细的计算，我们确定了所需的粘合力，以抵消作用在碎片上的惯性和重力，确保即使在较小的卫星机动过程中也能安全捕获。静电充电系统旨在产生足够的粘合力，并计算了电荷要求和垫尺寸以实现安全粘合。本文详细介绍了设计、力计算和组件选择，使机械臂高效、轻便、适应性强，有助于更安全、更有效地清除空间碎片。
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机器人技术可以模拟人类，并能自动复制某些人类动作和功能（Oxford，2020）。机器人研究是一项跨学科研究，涉及机器人的设计、建造、操作和使用（Rouse，2019），并与电子、计算机科学、人工智能、机电一体化、纳米技术和生物工程重叠（Veruggio，2006）。机器人是在 20 世纪中叶开发的，主要用于物流行业的重物搬运。第一台工业机器人是由美国物理学家工程师 Joseph F. Engelberger 开发的，他是“机器人之父”（机器人工业协会，nd）。他还于1984年发明了HelpMate机器人技术，用于医院的医疗用品运输。第一个电动机械臂是由斯坦福大学的Scheinman于1960年发明的，随后机械臂的重大发展包括1974年“银臂”的发明，该发明是一种集成了感觉反馈的机械臂，可以模拟关节位置（Moran，2007）。
人形机器人的GhatGPT时刻已至
从进展看，特斯拉居首，且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产，25年已制定千台量 产目标。其次为英伟达，其具备强大的算力能力+数据训练平台优势，利用微软芯片、数据、大模型、开发平 台，为人形机器人公司打造底层开发生态，已与14家人形公司合作。其次为Google，从放弃本体聚焦机器人 大模型，到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人，具备大模型能力。 OpenAI目前通过投资和自己小规模 研发机器人本体，尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域，平台推出机器人感知系统ARMOR 可用于机械臂，Meta此前收购Digit触觉传感器团队。
WAM Arm – 用户手册 - Barrett 支持
1 系统描述 1.1 标准 WAM * 系统组件 1.1.1 系统功能 感谢您选择全臂机械手 (WAM)。WAM 旨在克服传统机械臂缺乏反向驱动能力的问题，同时保持耐用性、低功耗、轻移动重量和易用性。标准 WAM 是四自由度 (4- DOF) 臂。可选 WAM 腕部增加了三个自由度 - 请参阅第 1.2.1 节。WAM 灵活纤细，可轻松绕过路径上的障碍物，并具有流畅而精确的关节运动，这有助于 WAM 在机器人控制研究和新兴应用中的普及。紧凑、系统重量轻和极低功耗使 WAM 臂具有独特的便携性，因此是移动平台的理想选择。其重量轻且没有控制器柜，因此比同等尺寸的机械臂更容易安装。 WAM 还可以直接由移动平台上的小型电池供电，无需电源调节，电池可承受各种电压。虽然没有机械臂被认为是“安全的”，并且应根据每个应用的需求采取所有预防措施，但 WAM 的反向驱动能力和多层安全系统使其成为最安全的机械臂之一。由于其 95% 的反向驱动电缆驱动器（与反向驱动能力较差的齿轮和谐波驱动器相反），WAM 在接触墙壁和人时可以自然而轻柔地做出反应。这些属性使 WAM 成为手术和康复领域首批机械臂之一。我们希望您喜欢 WAM 的多功能性和实用性。请随时提供反馈并在需要时寻求建议。美国 +617-252-9000，support@barrett.com ，或 http://www.barrett.com/。 1.1.2 文档 WAM 附带六个独立的文档： 1. 用户手册（本手册） 2. 快速入门指南 3. WAM 电缆维护指南 4. 腕电缆维护指南 5. 惯性规格手册 6. 支持参考表 1. 用户手册（本手册）涵盖： • 系统组件和选项 • 安全说明 • 系统设置和操作 • 故障排除 • 技术规格 • 常见问题 2. 快速入门指南是一份单页指南，涵盖操作 WAM 的基本知识以及 WAM 的一些基本演示。其中包括打开和初始化 WAM、原点位置、故障恢复以及重力补偿和教学和播放演示。 *“Whole Arm Manipulator”和“WAM”是 Barrett Technology® Inc. 的商标。
系留 UAS 系统 - 海上战术优势...
GreenSight LEANIS 系统是一种模块化多无人机发射和回收系统，专为高动态移动平台而设计，例如在高海况或崎岖地形上高速行驶的小型无人或载人船舶和地面车辆。主要子系统包括多架长航时 GreenSight Dreamer 无人机、多自由度机械臂、可堆叠的无人机存储和充电舱、无人机跟踪传感器、通信和计算单元以及电源单元。LEANIS 的突出功能是它能够在高动态平台上运行，使用机载惯性传感器和机械臂来取消车辆的运动，为无人机提供稳定的连接点。此功能使 LEANIS 能够快速自主地发射和回收整个无人机群，而不会中断车辆上的现有操作。
具有人工智能副驾驶的非侵入式脑机接口控制
运动脑机接口 (BMI) 解码神经信号，帮助瘫痪患者移动和交流。尽管在过去二十年中取得了重大进展，但 BMI 仍面临着临床可行性的关键障碍。侵入式 BMI 可以实现熟练的光标和机械臂控制，但需要神经外科手术，对患者构成重大风险。非侵入式 BMI 没有神经外科手术风险，但性能较低，有时使用起来非常令人沮丧，阻碍了广泛采用。我们通过构建高性能的非侵入式 BMI 朝着打破这种性能风险权衡迈出了一步。17 限制非侵入式 BMI 解码器性能的关键限制是其较差的神经信噪比。为了克服这个问题，我们贡献了 (1) 一种新颖的 EEG 解码方法和 (2) 人工智能 (AI) 副驾驶，可以推断任务目标并帮助完成行动。我们证明，借助这种“AI-BMI”，结合使用卷积神经网络 (CNN) 和类似 ReFIT 的卡尔曼滤波器 (KF) 的新型自适应解码方法，健康用户和瘫痪参与者可以自主且熟练地控制计算机光标和机械臂。使用 AI 副驾驶可将目标获取速度提高 4 倍。在标准的中心向外光标控制任务中，目标获取速度提高了 3 倍，并使用户能够控制机械臂执行顺序拾取和放置任务，将 4 个随机放置的块移动到 4 个随机选择的位置。随着 AI 副驾驶的改进，这种方法可能会产生临床上可行的非侵入式 AI-BMI。26