XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机械臂
使用自动化增强摇杆机制
摇滚乐机制是机器人移动性的众所周知的设计，对于遍布坚固的地形的流浪者尤其有效。这项研究通过集成超声传感器，GPS模块和机械臂来提高自主性和多功能性，从而改善了传统的摇滚系统。该系统由Arduino Uno控制，并使用L298 2A电动机电路板由六个12V DC电动机提供动力，从而确保在充满挑战的环境中精确而可靠的运动。超声波传感器通过触发对象在50厘米以内时触发转弯来提供有效的障碍物检测。这是基于复杂AI的路径计划的更简单的选择。此外，GPS的集成增强了导航功能。机械臂允许与环境相互作用，从而实现了对象操纵和维修等任务。该项目旨在增强自主导航并改善基于传感器的障碍物，这是由实验方法的促进，包括在具有不同障碍距离的受控环境中使用超声波传感器测试漫游者的障碍物检测能力。在不同的地形上评估了流动站的导航，包括平坦的表面和不均匀的地形，以评估其移动性和稳定性。可选地，通过引导漫游者到达预定义的航位来测试GPS的精度，而在连续操作过程中监视功率效率以测量电池寿命和整体系统性能。结果表明。这项工作改善了在恶劣条件下的机器人自主权，并使用机械零件来减少农业，灾难响应机器人，自动矿业车辆，管道和基础设施检查，火山，深层洞穴和极端地形等领域的误差范围。
脑机接口系统......
脑电图（EEG）是脑机接口（BCI）系统中最常用的方法之一。基于EEG的BCI系统可以利用外部设备恢复神经肌肉系统。放置在头皮上的电极记录的脑脉冲被转换成控制机械臂、外骨骼、轮椅或其他机器人的命令。在基于EEG的BCI中，有许多范式，例如基于事件相关去同步/同步（ERD / ERS）的运动想象（MI），称为感觉运动节律（SMR），基于体感的感觉想象，注意定向电位（SAO），稳态视觉诱发电位（SSVEP），稳态体感诱发电位（SSSEP），P300电位和慢皮质电位（SCP）。
太空机器人架构和操作概念
由于计算和内存工作量以及对外部库的依赖，ERGO 的规划组件（例如任务规划器 Stellar 和机械臂运动规划器 RAMP）和 InFuse 的姿势估计预计仅在地面部署的 TASTE/ESROCOS 中实例化。而通过实时控制机器人系统（半）自主监督执行计划所需的组件实例将作为机载机器人操作控制软件的一部分在空间段中运行。这样，将实现机载自主 ECSS 级别 E3。将研究将首先在地面运行的 ERGO 和 InFuse 组件转移到 D 阶段后期的空间段 TASTE/ESROCOS 部署的选项，以对其进行测试，从而实现自主 ECSS 级别 E4。
使用扩展的块项张量回归根据颅内脑活动预测手指运动和共同激活
每年，全球有多达 50 万患者因脊髓损伤、脑干中风和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 而陷入瘫痪 [1]。脑机接口 (BCI) 能够绕过断开的神经通路来取代丢失或受损的身体部位的功能，这使得它们被推广为这些患者的解决方案。通常，BCI 系统由几个组件组成：从记录的大脑活动中提取信号特征，并将结果翻译（“解码”）为控制外部设备（如机械臂或手）的命令。BCI 控制手部肌肉的功能性电刺激 (FES) [2, 3] 和假手、外骨骼或其他效应器 [4, 5, 6, 7] 已经取得了非凡的成果。
无线手部运动控制机器人夹持臂
在各种自动化行业中，无线活动是必需的，特别是在危险或危险区域的偏远地区。在许多行业中，需要处理一些非常热的工作，而人手无法做到，在这种情况下，无线操作效率更高。该项目专注于使用微控制器在 X-bee 和无线传感器网络的帮助下设计手势控制的机械臂。它由两部分组成，通过无线传感器通信系统相互连接。X-bee 将充当发射器和接收器设备系统。主要部分由装有锂离子电池、微控制器和柔性传感器的手套组成。第二部分由电机、微控制器和机器人手指组成，机械动作通过它们发生。
面向关键系统可信 AI 应用的工程化
此次事故的起因可以追溯到 InCobot 机械臂配备的人工视觉设备的训练方法。这只重约 50 公斤的手臂配备了一个摄像头，可以观察与人类操作员共享的环境，并检测附近是否有人手。视野中的手会打断机器人的移动，机器人会等待空间空闲后再采取行动。摄像头将其视频流发送到经过机器学习训练的系统。该系统基于通用的“YOLO”（You Only Look Once）技术，该技术广泛应用于计算机视觉，这是一种经过训练可识别日常物体的神经网络，其设计者强调其通用性，并通过“迁移学习”为其提供想要识别的特定物体的互补图像，从而实现专业化。
门户：国际可持续人类深空探索的地月跳板
太阳和深空观测。Gateway 的地月轨道提供了在深空环境以及磁屏蔽环境中进行观测和测量的机会，具体取决于月球轨道的相位。Gateway 将使人类和生物科学目标的追求成为可能，从而更好地了解在火星深空任务的所有阶段保持机组人员健康和优化任务执行所需的条件。具体而言，空间站将通过应用科学目标和在多个领域的调查，包括微陨石通量、大气天气、空间天气和尘埃，实现地球独立运行。Gateway 的外部机器人接口、机械臂和科学气闸将允许有效载荷飞到空间站并安装在空间站上，以供未来调查。
伯纳德·洛纳根认知过程的强大人工智能模仿者
人工智能（AI）可分为弱人工智能与强人工智能。无人驾驶汽车、手机、机械臂等都属于弱人工智能。即便是现在的深度学习，也是弱人工智能的一种技术，因为它是为特定目的而设计的。相对于弱人工智能，强人工智能被认为是一种能像人一样思考和学习的设备。从哲学角度看，自我意识和智能生物的出现与人类更密切相关。本研究正处于探索伯纳德·洛纳根的认知过程的开端：经验（E）、理解（U）、判断（J）、决策（D）和使用算法和数据的推理（R）。上述五个过程描述如下：经验过程（E）是收集过去的信息和数据。它将导致理解过程（U）。(U) 将进入判断过程（J）
移动机械手性能测量研究综述
本调查为移动机械手性能测量领域的研究提供了基础，与其他移动机械手研究领域相比，该领域的研究文章相对较少。调查提供了移动机械手研究的文献综述，并提供了实验应用示例。调查还提供了一份详尽的规划和控制参考文献清单，因为这是移动机械手的主要研究重点，也是系统性能测量的因素。然后，调查回顾了移动机器人、机械臂和移动机械手的性能指标以及测量其性能的系统，包括通过动态运动跟踪系统的机床测量系统。最后，调查包括一个关于机器人、移动机器人和移动机械手性能测量研究的部分，从校准、标准和移动机械手工件开始，这些工件正在考虑用于评估移动机械手的性能。
技术简介：钢桥应用的大型金属增材制造 (AM) 评估
简介金属增材制造 (AM) 具有一系列积极的特性：自动化、制造复杂几何形状的能力、组件优化、整合装配、数字库存和减少材料浪费。其他大型金属行业已经意识到并应用了这些优势，包括航空航天、发电、海事和国防。电弧增材制造 (WAAM) 是一种定向能量沉积 (DED) AM 工艺，能够使用金属原料（例如传统焊丝耗材）进行打印。WAAM 的进步，即它与机械臂和定位器的集成，允许制造以英尺为单位的大型组件。由于这些原因，WAAM 成为生产大型结构部件的理想选择。但是，目前缺乏对 WAAM 的材料和疲劳行为的基础知识，可能会阻碍其在建筑和运输结构行业的广泛应用。