在现代操纵器交互任务中,由于环境的复杂性和不确定性,准确的对象表面建模通常很难实现。因此,改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务,本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此,基于Mujoco(带有触点的多关节动力学)物理引擎,我们为操纵器构建了交互式仿真环境,并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习(DRL)中的近端策略优化(PPO)算法,有效地集成了视觉信息和力量信息,并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验,将允许控制与视觉感知相结合,并将力控制的整体性能提高了68.75%。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。 实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。在精确组装,医疗援助和服务操纵器的领域中,它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性,从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
周燕萍 ( 通信作者 ), 硕士 , 研究员 , 主要研究方向为半导体材料的刻蚀工艺开发 。E-mail:yanping_zhou@ ulvac. com
什么是“泥炭地沼泽”,为什么要保护它们?沼泽是一种湿地景观,它积累了来自死植物物质的泥炭的有机材料,尤其是苔藓。可以在爱尔兰的许多地区,尤其是在中部地区和山区西部找到它们。沼泽不是爱尔兰独有的,但是在欧洲,只有芬兰比这个国家拥有更多的Boglands。世界上最大的沼泽地区被认为是在西伯利亚的永久冻土之下。对爱尔兰的Boglands的态度在上个世纪发展。对这些湿地的看法已经从被认为是荒地的,被用作燃料资源,现在越来越被视为必须保护和保存的独特且有价值的栖息地。的确,爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化,历史和生态价值。的确,爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化,历史和生态价值。
在过去十年中,机器学习 (ML) 已成为许多数据驱动应用的主要驱动力。因此,快速发展的太空行业准备利用最近的 ML 进步来实现其大部分数据处理的自动化。这包括基于卫星的应用,例如地球观测、通信、导航以及航天器的自动故障检测和恢复。关键的 ML 算法(例如对象检测、语义分割、姿势估计和异常检测)有助于实现这些太空应用。然而,许多这些算法(即经过训练的模型)会产生大量的计算工作量,需要大型、耗电的 GPU 来执行,这与在太空环境中运行是不相容的。另一方面,对于许多需要低延迟解决方案的卫星应用来说,下行数据进行地球处理也不是一种选择。边缘计算是数据源头的有效处理解决方案,这可能是使 ML 广泛用于卫星应用的关键。此外,通过减少卸载敏感数据的需要,机载处理可以减轻与隐私相关的障碍,阻碍 ML 在太空中的应用。
为了使混合动力,跨部门项目(“集线器”)连接和整合大规模的海上风,有必要了解对行业耦合的需求,并启动并促进有关关键监管,法律和商业方面的结构化讨论。此类讨论的目的是建立协议和法律框架,以使利益保持一致并为会员国,项目开发商和其他利益相关者提供确定性。因此,财团将发表两篇讨论论文,旨在为大型海上风的系统集成提供详尽的知识基础。具有能源系统视角的本文将重点放在整个价值链上,并将解释对未来能源系统中灵活性,扇形耦合和电工的需求。此外,它将提供四个指导原则,以有效地整合能量系统中的海上风。第二份讨论文件将基于本文,并将更深入地研究关键市场和监管原则,这些原则可以支持网络基础设施公司在能源系统中有效地整合在近海风。
近炸引信是一种可以装入炸弹、炮弹和导弹等射弹中的装置,使它们能够在不接触目标的情况下在距目标最佳距离处爆炸。本文概述了近炸引信的历史、工作原理和在各种军事和民用环境中的应用。然后,我们讨论了各种类型的近炸引信,包括射频、磁性、声学和红外引信,以及它们在导弹防御系统、炮弹、炸弹和火箭中的具体应用。我们重点介绍了每种类型的近炸引信的优点和局限性及其具体用例。最后,我们讨论了近炸引信研究和开发中的当前挑战和未来方向,例如提高精度、射程和可靠性,同时降低成本和尺寸。总体而言,本文全面概述了近炸引信的最新技术及其增强军事和民用应用的潜力。