XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System腿间
六对腿机构设计与分析
Abstract — Since the wheel was invented back in the Stone Age, it was the primary component used in all forms of mechanical transportation. Even today it is the component of choice for almost any type of moving machine like cars. However, the wheel has always had a major disadvantage with short instant elevation changes like stairs. For most uses, climbing stairs or steep jagged rock piles is not a problem which is why the wheel is still almost always used. For the other applications, people looked at animal and human legs which are already proven to work effectively on this type of terrain. The two most effective leg mechanisms are currently Joe Klann's mechanism which resembles a spider leg and Theo Jansen's mechanism which resembles a human leg. We have chosen Joe Klann mechanism which has more advantage than Jansen mechanism. The main objective of our paper is to replace the function of wheel with an alternative in order to overcome the difficulty of travelling in uneven terrain. This paper is useful in hazardous material handling, clearing minefields or secures an area without putting anyone at risk. Keywords – Joe Klann's Mechanism, Theo Jansen's Mechanism, Steep Jagged Rock piles, Material Handling.
语言插入的高斯碎片（腿）
摘要 - 构建语义3D地图对于搜索官方，仓库，商店和房屋感兴趣的对象很有价值。我们提出了一个映射系统，该系统会逐步构建一种语言包裹的高斯splat（腿）：详细的3D场景表示形式，该表示同时编码外观和语义是在统一的表示中。腿在网上训练，因为机器人遍历其环境，以便可以定位开放式对象查询。我们在4个房间场景上评估了腿部，在该场景中我们查询场景中的物体，以评估腿如何捕获语义含义。我们将腿与LERF [1]进行了比较，并发现尽管两个系统都具有可比的对象查询率，但腿的训练速度比LERF快3.5倍。结果表明，多相机设置和增量捆绑捆绑调节可以提高受约束的机器人轨迹的视觉重建质量，并建议腿可以定位开放式播放器和长尾对象查询，其精度高达66％。请参阅项目网站：berkeleyautomation.github.io/legs
单腿康复外骨骼的基于无线PID的控制
摘要：对远程康复的需求正在增加，为病人和老年人开放了方便有效的家庭疗法。在这项研究中，我们使用任何人模拟来分析肌肉活动并确定设计康复外骨骼的关键参数，并选择合适的运动扭矩以在康复过程中帮助患者。外骨骼的设计具有PID控制机制，用于精确管理运动位置和关节扭矩，并且以自动化和远程操作模式运行。髋关节和膝盖运动，从而实现实时反馈。蓝牙通信可确保在各种培训场景中无缝控制。我们的研究表明，可以有效地实施远程控制的康复系统，不仅在全球健康危机（例如大流行）等全球卫生危机期间，还提供了重要的支持，还可以改善遥远或服务不足的地区的康复服务的可及性。这种方法有可能改变物理治疗的方式，从而使其更容易获得，并适应较大的患者人群的需求。
八腿船的结构系统可靠性护理研究...
ml 61 (24) 2.86 (1.125, Hz2 5, (,0, 1.91 (0.750) Ez3 41 [16) 1.91 (0.,50) X.4 36 (14) 0.95 (0.375) ml 61 (24) 1.27 (0.500) =2 56 (22) 1.27 [0.500, KB3 41 [161 1.27 (0.500, xl 100 (39.25) 4.76 ,1.B75) X2 100 (39.251 3.49 (1.375) X3 100 ,39.251 3.49 (1.375, Z4 100 ,39.25) 1.91 (0.,50, ,
电池组设计和高功率腿机器人的瞬态性能建模
legged Robotics最近已转向基于高级优化的控制方法，例如模型预测控制（MPC），以产生敏捷和节能的运动。通过将控制问题作为优化任务，机器人系统可以解释复杂的机器人动态和操作约束，包括关节限制和执行器功能。但是，高性能操作也需要严格考虑板载电池限制。这项工作提出了一种经验得出的锂离子电池模型，该模型捕获了瞬态电压下垂和时间依赖的内部电池状态，从而更准确地预测了可行的动力传递。此外，定制的高功率电池组旨在满足MIT类人动物的功率需求，强调功率密度，安全性和可维护性。尽管本文中介绍的工作并未将电池模型整合到轨迹优化框架中，但它为未来的研究建立了基础，旨在将电池和机器人动力学在机器人控制中逐渐发展。最终，这种方法将通过确保计划的轨迹尊重物理和电化学约束来促进更安全，更有能力的腿部机器人。
基于扩散的2D路径计划器应用于腿机器人
摘要 - 在这项工作中，我们提出了北斗七星，这是一个新颖而快速的2D路径计划框架，用于四足动物，利用扩散驱动的技术。我们的贡献包括用于MAP图像和相关轨迹的可扩展数据集生成器，用于移动机器人的图像调节扩散计划器以及采用CNN的训练/推理管道。我们在多个迷宫以及波士顿Dynamic的现场和Unitree的GO1机器人的现实部署方案中验证了我们的方法。北斗七星的轨迹生成平均比基于搜索和数据驱动的路径计划算法的速度快23倍，在产生可变长度的可行路径和障碍物结构中，平均一致性为87％。网站：https：//rpl-cs-ucl.github.io/dipper/
