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      機(jī)器人手腕的系列分享之一

      來(lái)源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專(zhuān)委會(huì)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/7/7      主題:其他   [加盟]

      人體手腕對(duì)手臂系統(tǒng)的靈活性有很大的貢獻(xiàn),增強(qiáng)了靈巧性和操縱能力。然而,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都傾向于把更多的注意力放在手爪的開(kāi)發(fā)上,而不是手腕系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)上。近有研究表明,與手腕能力有限的G度靈巧終端設(shè)備相比,手腕的靈巧度增加可能對(duì)操作能力的貢獻(xiàn)更大。當(dāng)使用簡(jiǎn)單的末端執(zhí)行器時(shí),或當(dāng)對(duì)象完全約束手的手指時(shí),腕部的作用變得特別重要。

      健康人的腕部是假肢腕設(shè)計(jì)的有效基準(zhǔn),也是任何方位裝置都可以考慮的參考點(diǎn)。它能夠做3自由度運(yùn)動(dòng),即旋前/旋后、屈伸和橈側(cè)/尺側(cè)偏移。每個(gè)自由度都是一組成對(duì)的運(yùn)動(dòng),指的是每個(gè)自由度內(nèi)的正運(yùn)動(dòng)和負(fù)運(yùn)動(dòng)。對(duì)于未受影響的腕關(guān)節(jié),其大活動(dòng)范圍通常在76度/85度、75度/75度和20度/45度之間,分別為旋前/旋后、屈伸和橈骨/尺側(cè)偏移。這些自由度是耦合的,意味著其中一個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)可以限制另外兩個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)范圍。

      健康的人在日常生活活動(dòng)中只利用了每個(gè)關(guān)節(jié)全部活動(dòng)范圍的一部分。對(duì)這些“功能性”運(yùn)動(dòng)范圍的調(diào)查表明,它們介于65度/77度、50度/70度和18度/40度之間旋前/旋后、屈伸和橈骨/尺側(cè)偏移的自由度及其運(yùn)動(dòng)范圍如圖1所示。


        



      移動(dòng)操作機(jī)器人Centauro通過(guò)融合自身攜帶的多傳感器信息可實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)和抓取操作

      德國(guó)伯恩大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研制的遙操作輪腿復(fù)合的移動(dòng)操作機(jī)器人可通過(guò)遠(yuǎn)程操作平臺(tái)完成各種復(fù)雜操作任務(wù)

      移動(dòng)機(jī)器人Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺(jué)感知相結(jié)合的方法完成非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)

      中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所的Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺(jué)感知相結(jié)合的方法來(lái)完成移動(dòng)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)操作

      一種基于層次強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械手魯棒操作

      在底層通過(guò)使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取;在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃,從而實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程

      ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評(píng)估

      人類(lèi)可以通過(guò)視覺(jué)和觸覺(jué)融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過(guò)度形變,但這對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題

      如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),遇到的問(wèn)題和解決方法

      能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算,我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),取名小諸葛

      拯救渣畫(huà)質(zhì),馬賽克圖秒變高清,杜克大學(xué)提出AI新算法

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      餓了么推薦算法的演進(jìn)及在線學(xué)習(xí)實(shí)踐

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      面向動(dòng)態(tài)記憶和學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)電晶體可塑性研究

      神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能領(lǐng)域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面,同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要

      人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異及其重要性

      機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找它學(xué)習(xí)的模式,而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲取知識(shí)和技能,并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境
       
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