摘要:机器人抓握构成实现先进工业运营复杂性的重要能力。该领域已进行了广泛的研究,以解决一系列实际应用。然而,稳定的掌握的产生仍然具有挑战性,这主要是由于对象几何形状和任务的多种目标所施加的限制。在这项工作中,我们提出了一种从基于演示的Grasp计划框架中进行的新颖学习。该框架旨在从单个演示中提取至关重要的人类掌握技能,即接触区域和接近方向。然后,它提出了一个优化问题,该问题集成了提取的技能以产生稳定的掌握。与传统方法不同,这些方法依赖于通过人类演示来学习隐式协同作用,或绘制人手和机器人抓手之间的不同运动学,我们的方法着重于学习涉及潜在接触区域和握把方法方向的直觉人类意图。此外,我们的优化公式能够通过最大程度地减少对象和握把手指表面所示的接触区域之间的表面拟合误差来识别最佳掌握,并对所证明的抓手和接近方法指示之间的任何不对对准施加惩罚。进行了一系列实验,以通过模拟和现实世界情景来验证所提出的算法的有效性。
按顺序排序的说明(请参见下列)(请参见下文)•通过拉动红色条带在管子上卸下收缩包裹•打开盖子并将设备从管子上卸下•将设备握在第二个手指和第3个手指和拇指之间(请勿按下!)•轻轻插入一个鼻孔,直到您的手指在学生的鼻子外面触摸•一直牢固地推入柱塞,直到不再显示绿线•扔掉•扔掉设备/管为止;一次使用•一旦学生警惕,给果汁或替代快速糖
1。多亏了物理隔离和质量平衡方法的结合。取决于轮胎大小,基于生物的和回收的内容分别在29-31%和25-27%之间。生物基材料是天然橡胶,纺织品增援,生物化学物质,生物树脂和木质素,而回收的材料是金属增强物,化学物质,化学物质以及通过质量平衡 - 合成橡胶,硅胶和碳黑色。(ISO 14021)。2。三重A表示轮胎在滚动阻力,湿握和噪声方面胜过表现,根据欧洲轮胎标签A。3 |局长