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ECE 6501/CS 6501自动移动机器人课程...
您可以始终使用分配的设备，并负责测试床的任何损坏。未经教师或TAS的许可，不允许对设备进行修改。您只能在赖斯大厅内使用设备。不使用时，设备将留在米饭240中。您不允许将设备带到家里。在实验室会议期间，每个小组将在讲座期间将所学的知识应用于真实的地面和空中系统。实验室分配将包括编程地面和航空车，以使用机器人操作系统（ROS）进行自动操作。为了获得全部信贷，小组中的每个人都需要证明每项任务的成功完成。额外的实验室练习将算作2％的额外信用。•最终项目：每个小组将提出一个项目，以在
研究论文：使用 SLAM 实现半自主移动机器人辅助系统远程操作的脑机接口
所提出的辅助混合脑机接口 (BCI) 半自主移动机械臂展示了一种设计，该设计 (1) 通过使用传感器观察环境变化并部署替代解决方案而具有适应性，(2) 通过非侵入式脑电图帽接收来自用户脑波信号的命令而具有多功能性。所提出的机器人由三个集成子系统、混合 BCI 控制器、全向移动基座和机械臂组成，其命令映射到与一组特定身体或心理任务相关的用户脑波上。传感器和摄像头系统的实施使移动基座和手臂都具有半自主性。移动基座的 SLAM 算法具有避障能力和路径规划能力，可帮助机器人安全操纵。机械臂计算并部署必要的关节运动，以拾取或放下用户通过摄像头馈送上的脑波控制光标选择的所需物体。使用 Gazebo 对子系统进行了验证、测试和实施。BCI 控制器和子系统之间的通信是独立测试的。使用与每个特定任务相关的预录脑电波数据循环来确保执行移动基座命令；使用相同的预录文件来移动机器人手臂光标并启动拾取或放下动作。进行最终系统测试，其中 BCI 控制器输入移动光标并选择目标点。辅助机器人手臂的成功虚拟演示表明恢复残疾用户的运动能力和自主能力是可行的。
基于人工智能的移动机器人与障碍物交互控制
摘要：本文研究了人工智能在Gazebo模型上实现深度确定性策略梯度（DDPG）以及现实移动机器人的应用。实验研究的目标是引导移动机器人在面对固定和移动障碍物时，学习在现实环境中移动的最佳动作。当机器人在有障碍物的环境中移动时，机器人会自动控制避开这些障碍物。然后，在特定限制内维持的时间越长，积累的奖励就越多，因此会取得更好的结果。作者对许多变换参数进行了各种测试，证明了DDPG算法比Q学习、机器学习、深度Q网络等算法更有效。然后执行SLAM来识别机器人位置，并在Rviz中精确构建和显示虚拟地图。研究结果将成为设计和构建移动机器人和工业机器人控制算法的基础，应用于编程技术和工业工厂自动化控制。索引词——移动机器人、人工智能、DDPG 算法、自主导航、强化学习。
移动机器人技术的计算原理：第二版
这本针对高级本科生和研究生的教科书强调了针对运动，感应和推理的一系列策略的计算和算法。它集中在轮式和腿部移动机器人上，但也讨论了其他各种推进系统。新版本在过去10年中提出了机器人和智能机器的进步，包括对SLAM（同时本地化和映射）和多机器人系统的显着覆盖。它包括其他数学背景和样本问题的广泛列表。现在在第一版中假设的各种数学技术在文本末尾的附录中介绍了，以使本书更加独立。
AMR（自动移动机器人）-MD系列
Omron进一步否认基于产品侵权或其他任何知识产权权利的索赔或费用的所有类型的保证和责任。（c）买家补救措施。omron的唯一义务应在Omron的当选中，以（i）替换（最初以负责删除或替换的劳动力费用的形式替换）非竞争产品，（ii）维修非兼容的产品，或（iii）将或（iii）偿还或信用购买者的价格等于非竞争产品的购买价格等于非竞争产品的购买价格；前提是，在任何情况下，除非Omron的分析确认产品的正确处理，存储，安装和维护，否则Omron均不应对产品的保修，维修，赔偿或任何其他索赔或费用负责，并且不受污染，滥用，滥用，滥用，滥用或不适当的修改。买方退货的任何产品都必须在发货前以书面形式批准。Omron公司不应对使用产品的适用性或不合适性或与任何电气或电子组件，电路，系统组件或任何其他材料或物质或物质或环境结合使用的结果负责。任何建议，建议或以书面形式提供的建议，建议或信息，不应被解释为上述保修的修正案或补充。
使用 ORB-SLAM 实现 Raspberry Pi 移动机器人的网页远程控制
近年来，随着机器人应用领域的不断拓展，智能机器人在越来越多的领域为人类服务。对于一些环境复杂、条件恶劣或者具有一定危险性的工作场所，通常需要通过远程控制来操作机器人完成相应的任务。此外，机器人的自主性也十分重要。在机器人自主性的研究中，自主导航是主要的研究方向之一，而SLAM一直是自主导航领域的重要研究课题[1]。视觉SLAM就是借助摄像头，为机器人针对未知环境构建地图。与激光SLAM相比，视觉传感器或摄像头具有视觉信息丰富、硬件成本低廉等优势，是近来SLAM的研究热点[2]。同时，SLAM
模块化移动机器人平台可帮助不同程度的残疾人士
摘要：支持老年人独立生活和帮助残疾人独立进行日常生活活动的机器人技术已显示出良好的效果。基本上有两种方法：一种是基于移动机器人助手，例如 Care-O-bot、PR2 和 Tiago 等；另一种是使用固定或安装在轮椅上的外部机械臂或机器人外骨骼。本文介绍了一种模块化移动机器人平台，该平台基于安装在机器人轮椅上的上肢机器人外骨骼，用于协助中度和重度残疾人。该移动机器人平台可以利用其模块化特性根据每个用户的需求进行定制。最后，为了模拟用户与家庭不同元素的互动，在带有客厅和厨房区域的模拟家庭环境中展示了实验结果。在这个实验中，一位患有多发性硬化症的受试者使用该平台在由护士、医生和职业治疗师组成的临床医生组面前进行了不同的日常生活活动 (ADL)。之后，受试者和临床医生回答了一份可用性问卷。结果相当不错，但也出现了两个需要改进的关键因素：平台的复杂性和繁琐性。