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World File Search System灵巧
通过人机交互实现机器人精确灵巧的操作......
强化学习 (RL) 在实现机器人自主习得复杂操作技能方面前景广阔，但在现实环境中实现这一潜力却充满挑战。我们提出了一个基于视觉的人机协同强化学习系统，该系统在一系列灵巧操作任务中展现出令人印象深刻的性能，包括动态操作、精密装配和双臂协调。我们的方法融合了演示和人工校正、高效的强化学习算法以及其他系统级设计选择，旨在学习在短短 1 到 2.5 小时的训练时间内即可实现近乎完美的成功率和快速循环时间的策略。我们证明，我们的方法显著优于模仿学习基线和先前的强化学习方法，平均成功率提高了 2 倍，执行速度提高了 1.8 倍。通过大量的实验和分析，我们深入了解了该方法的有效性，展示了它如何为反应式和预测式控制策略学习稳健且自适应的策略。我们的结果表明，强化学习确实能够在实际训练时间内直接在现实世界中学习各种基于视觉的复杂操作策略。我们希望这项工作能够激发新一代学习型机器人操作技术，促进工业应用和研究进步。视频和代码可在我们的项目网站 https://hil-serl.github.io/ 获取。
启动柔性和可拉伸的微型发行
磁性致动用于汽车抗体动力制动系统中的比例压力控制阀，以精确控制制动力。15化学执行器通过燃烧将化学能转化为机械能，从而促进汽油汽车发动机的运动。16这些驱动机制取得了巨大的成功，并在日常生活中广泛使用。然而，传统刚性和大型设备的致动机制不能直接转换为小毫米甚至微观尺度上的柔性微发频。有许多局限性，例如效率降低，微观效果的统治以及从宏到微区域缩小常规驱动概念的制造性。17 - 19因此，正在开发专门的致动机制，新颖的材料和先进的制造技术以解决这些问题。20 - 27例如，由于电磁电动机的微型化能力有限，因此无法将用于靶向药物的靶向药物治疗用于靶向药物治疗的微型机器人，因此不可能将基于电磁运动的传统电动机致动。取而代之的是，已经开发出诸如由磁性材料制成的螺旋螺旋桨等微型驱动器结构，以通过外部磁场导航微型机器人。28此外，在微创手术中，高度复杂和动态的环境需要具有较高灵活性，灵巧性和有效的力传递的微型版本。3029常规材料无法满足所有这些要求，并且已经开发出高度灵巧，微型的柔性设备，例如形状记忆合金（SMA）。
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Doro Leva X10非常适合具有认知挑战的人，例如De-Mentia，短期记忆问题或其他认知或灵巧性问题，谁将受益于更简单，更安全，更安全的用户友好的电话体验。手机的纹理表面提供了更安全的抓地力，四个清晰标记的拨号按钮比以往任何时候都更容易致电一个人最常用的联系人。它还为助听器用户以及Doro ClearSound技术纳入了HAC，为减少听力的人提供了更大，更清晰的声音。为用户安全和福祉而开发的Leva X10具有出色的安全功能，例如能够通过仅限于受信任和授权的呼叫者来限制传入的呼叫来阻止骗子和不必要的垃圾邮件调用。可以设置每日服用药物的提醒，并且可以在涉及潜在风险的情况下激活安全定时器。如果未取消，计时器将自动拨打并发送带有GPS位置的SMS警报以预设数字。此外，可以随时按下手机背面的Asistance按钮，以提醒可能需要帮助的联系人，包括一个人的GPS位置。可选的可选用户模式的特殊功能使亲戚可以根据用户的需求设置适当的保护和易用性。更重要的是，所有设置和激活都在管理员菜单中受到保护，从而最大程度地减少了用户意外更改的风险。亲戚还将通过简单的SMS请求随时获得用户的GPS位置的能力。
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Doro Leva X10非常适合具有认知挑战的人，例如De-Mentia，短期记忆问题或其他认知或灵巧性问题，谁将受益于更简单，更安全，更安全的用户友好的电话体验。手机的纹理表面提供了更安全的抓地力，四个清晰标记的拨号按钮比以往任何时候都更容易致电一个人最常用的联系人。它还为助听器用户以及Doro ClearSound技术纳入了HAC，为减少听力的人提供了更大，更清晰的声音。为用户安全和福祉而开发的Leva X10具有出色的安全功能，例如能够通过仅限于受信任和授权的呼叫者来限制传入的呼叫来阻止骗子和不必要的垃圾邮件调用。可以设置每日服用药物的提醒，并且可以在涉及潜在风险的情况下激活安全定时器。如果未取消，计时器将自动拨打并发送带有GPS位置的SMS警报以预设数字。此外，可以随时按下手机背面的Asistance按钮，以提醒可能需要帮助的联系人，包括一个人的GPS位置。可选的可选用户模式的特殊功能使亲戚可以根据用户的需求设置适当的保护和易用性。更重要的是，所有设置和激活都在管理员菜单中受到保护，从而最大程度地减少了用户意外更改的风险。亲戚还将通过简单的SMS请求随时获得用户的GPS位置的能力。
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Doro Leva X10非常适合具有认知挑战的人，例如De-Mentia，短期记忆问题或其他认知或灵巧性问题，谁将受益于更简单，更安全，更安全的用户友好的电话体验。手机的纹理表面提供了更安全的抓地力，四个清晰标记的拨号按钮比以往任何时候都更容易致电一个人最常用的联系人。它还为助听器用户以及Doro ClearSound技术纳入了HAC，为减少听力的人提供了更大，更清晰的声音。为用户安全和福祉而开发的Leva X10具有出色的安全功能，例如能够通过仅限于受信任和授权的呼叫者来限制传入的呼叫来阻止骗子和不必要的垃圾邮件调用。可以设置每日服用药物的提醒，并且可以在涉及潜在风险的情况下激活安全定时器。如果未取消，计时器将自动拨打并发送带有GPS位置的SMS警报以预设数字。此外，可以随时按下手机背面的Asistance按钮，以提醒可能需要帮助的联系人，包括一个人的GPS位置。可选的可选用户模式的特殊功能使亲戚可以根据用户的需求设置适当的保护和易用性。更重要的是，所有设置和激活都在管理员菜单中受到保护，从而最大程度地减少了用户意外更改的风险。亲戚还将通过简单的SMS请求随时获得用户的GPS位置的能力。
太空服务、装配和制造 (ISAM) 现状
本文件中使用的首字母缩略词和缩写定义如下。 AC-10 Aerocube-10 ACCESS 可直立空间结构装配概念 ACME 带移动炮位增材制造 AFRL 空军研究实验室 AMF 增材制造设施 AMS Alpha 磁谱仪 ANGELS 本地空间自动导航和制导实验 ARMADAS 自动可重构任务自适应数字装配系统 CHAPEA 机组人员健康和表现模拟 CNC 计算机数控 DARPA 国防高级研究计划局 Dextre 特殊用途灵巧机械手 EASE 舱外活动结构组装实验 EBW 电子束焊接 EELV 改进型一次性运载火箭 ELSA-d Astroscale 演示报废服务 ESPA EELV 二级有效载荷适配器 ETS 工程测试卫星 EVA 舱外活动 EXPRESS 加快空间站实验处理 FARE 流体采集和补给实验 FDM 熔融沉积成型 FREND 前端机器人启用近期演示 GaLORE 从风化层电解中获取的气态月氧 GEO 地球静止轨道 GOLD 通用锁存装置 HST 哈勃太空望远镜 HTP 高强度过氧化物 ISA 空间组装 ISAM 空间维修、组装和制造 ISFR 现场制造和维修 ISM 空间制造 ISRU 现场资源利用 ISS 国际空间站 ISSI 智能空间系统接口 JEM 日本实验模块 JEM-RMS 日本实验模块遥控操作系统 LANCE 用于施工和挖掘的月球附着节点 LEO 低地球轨道 LH2 液氢 LINCS 本地智能网络协作系统 LOX 液氧 LSMS 轻型表面操纵系统 MAMBA 金属先进制造 机器人辅助组装 MER 火星探测探测器
在轨服务、组装和制造（OSAM）现状
AC-10 Aerocube-10 可直立空间结构的接入组装概念 ACME 带移动炮位的增材建造 AFRL 空军研究实验室 AgMan 空间系统敏捷制造 AMF 增材制造设施 AMS Alpha 磁谱仪 ANGELS 本地空间自动导航和制导实验 ARMADAS 自动可重构任务自适应数字装配系统 BONSAI 通过高级集成实现的在轨系统总线复制品 CAVE 协作式自动驾驶汽车环境 CHAPEA 机组人员健康和表现模拟 CNC 计算机数控 DARPA 国防高级研究计划局 DeSeL 可展开结构实验室 Dextre 特殊用途灵巧机械手 EASE 舱外活动结构组装实验 EBW 电子束焊接 EELV 进化型一次性运载火箭 ELSA-d Astroscale 演示的报废服务 ESPA EELV 二级有效载荷适配器 ETS 工程测试卫星 EVA 舱外活动 EXPRESS Xpedite空间站实验处理 FARE 流体采集与补给实验 FASER 现场与空间实验机器人 FDM 熔融沉积建模 FREND 前端机器人实现近期演示 GaLORE 从风化层电解中获取的气态月球氧 GEO 地球静止轨道 GOLD 通用锁存装置 HST 哈勃太空望远镜 HTP 高强度过氧化物 ISA 空间组装 ISAAC 自主自适应看护综合系统 ISFR 现场制造与修复 ISM 空间制造 ISRU 现场资源利用 ISS 国际空间站 Issl 智能空间系统接口 JEM-EF 日本实验模块——暴露设施 JEM-RMS 日本实验模块遥控系统 LANCE 用于施工和挖掘的月球连接节点 LEO 低地球轨道 LH2 液氢 LINCS 本地智能网络协作系统 LOX 液氧
通过具体化实现远程操作增强
远程机器人技术旨在将人类的操作技能和灵巧性在任意距离和任意规模上转移到远程工作场所。透明的远程机器人系统可以实现自然而直观的交互。我们假设机器人系统的具身化（包括三个子组件：所有权、代理和自我定位）可实现最佳的感知透明度并提高任务性能。但是，这尚未得到直接研究。我们根据四个前提进行推理，并从文献中提出支持每个前提的发现：（1）大脑可以具身化非身体物体（例如，机器人手），（2）具身化可以通过介导的感觉运动交互来引发，（3）具身化对机器人系统和操作员身体之间的不一致具有鲁棒性，以及（4）具身化与灵巧的任务性能呈正相关。我们使用预测编码理论作为框架来解释和讨论文献中报告的结果。先前的大量研究表明，通过介导的感觉运动交互，可以在各种虚拟和真实的体外物体（包括假肢、化身和机器人）上诱导化身。此外，非人类形态也可以实现化身，包括细长的手臂和尾巴。根据预测编码理论，没有任何一种感觉方式对于建立所有权至关重要，多感官信号的差异不一定会导致化身的丧失。然而，多感官同步或视觉相似性方面的巨大差异可能会阻碍化身的发生。文献对化身和（灵巧的）任务表现之间的联系提供了较少的广泛支持。然而，用假手收集的数据确实表明了正相关性。我们得出结论，所有四个前提都得到了文献中的直接或间接证据的支持，这表明远程操纵器的化身可能会提高遥控机器人的灵巧表现。这值得进一步对遥控机器人中的化身进行实施测试。我们制定了第一套在远程机器人技术中应用具体化的指导方针，并确定了一些重要的研究课题。
医学术语
前缀和词根 - a, an- 没有，不存在（呼吸暂停：暂时停止呼吸）。 ab- 远离（绑架：远离）。 abdomin(o)- 腹部（腹部：与腹部有关）。 acou- 听觉（声学：声音研究）。 acr(o)- 末端，尖端（肢端肥大症：以骨骼远端肿大为特征的疾病）。 ad- 到、朝向、附近（加合物：朝向）。 aden- 腺体（腺癌：腺组织癌）。 adip(o) - 与脂肪有关。 aero - 与气体或空气有关。 af- 到、朝向（传入：向中心点传送）。 alba- 白色（白化病：缺乏颜色，呈现白色）。 alg- 疼痛（头痛：头部疼痛/头痛）。 all- 表示另一种、其它或不同。 allo - 表示与常态的差异或偏离。 alve- 通道（肺泡：肺内的空气通道）。 ambi- 两侧（双手灵巧：用双手。 ambly- 受损、迟钝（弱视：视力受损）。 amphi- 周围或左右，双重（两栖：能够在陆地或水中生活）。 an - 无 ana - 向上、正面、再次向后（吻合术：两个血管的连接）。 andr(o)- 男性（雄激素：男性性激素）。 angi(o)- 血管、管道，通常是血管（血管成形术：修复狭窄血管的手术）。 aniso - 不相似、不平等或不对称 ankyl(o)- 弯曲、弯折、融合、僵硬（ankylosed：融合，如关节）。 ante- 之前，在前面（产前：分娩前）。 antero - 之前、前面、前部 anti- 对抗、抵消（解毒剂：抵消毒药影响的治疗方法）。 arthr(o) - 与关节有关（关节炎：关节发炎）。 antro - 与腔或腔有关。 appendi - 与阑尾有关 arch - 开始、第一、原则 archo - 与直肠/肛门有关 arteri - 与动脉有关 arth - 关节 asthenia - 无力 astro - 星形或类似星形。 atel- 不完美、不完整（脑缺如：脑发育不完全）。 aud i- 与听觉有关 auto- 自我（恐惧自我：害怕自己或孤独）。 axio - 与轴有关。 axo - 与轴有关。
基于学习的深度学习方法，用于解码从周围神经信号
上limb神经假体的最终目标是实现对单个纤维的灵巧和直观的控制。以前的文献表明，深度学习（DL）是从神经系统不同部分获得的神经信号中解码电动机的有效工具。但是，它仍然需要复杂的深层神经网络，这些神经网络是有效的，并且无法实时工作。在这里，我们研究了不同的方法，以提高基于DL的运动解码范式的效率。首先，应用了特征提取技术的全面集合来降低输入数据维度。接下来，我们研究了两种不同的DL模型策略：当可用大输入数据可用时，一步（1s）方法，当输入数据受到限制时两步（2s）。使用1S方法，一个单个回归阶段预测了所有纤维的轨迹。使用2S方法，一个分类阶段可以识别运动中的纤维，然后进行回归阶段，该回归阶段可以预测那些主动数字的轨迹。添加特征提取大大降低了电动机解码器的复杂性，使其可用于转换为实时范式。使用复发性神经网络（RNN）的1S方法通常比所有具有平均平方误差（MSE）范围的ML算法（MSE）范围在所有字符的范围为10-3到10-4的ML算法更好，而（VAF）分数（VAF）得分的范围为0.8，自由度（DOF）高于0.8（DOF）。此结果是DL比处理大数据集的经典ML方法更有优势。但是，当对较小的输入数据集进行训练如2S方法中时，ML技术可以实现更简单的实现，同时确保对DL的实现结果相似。在分类步骤中，机器学习（ML）或DL模型的准确性和F1得分为0.99。由于分类步骤，在回归步骤中，两种类型的模型都会使MSE和VAF分数与1S方法的分数相当。我们的研究概述了用于实施实时，低延迟和高精度DL基于DL的电机解码器的贸易交易。