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大阪大學(xué)胡正濤博士(萬(wàn)偉偉老師團(tuán)隊(duì))為機(jī)器人開(kāi)發(fā)通用工具解決復(fù)雜變種變量的操作任務(wù)

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:2020/6/4      主題:其他   [加盟]

現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)中要求機(jī)器人系統(tǒng)具備一定柔性以適應(yīng)變種變量的生產(chǎn)需求。例如在機(jī)器人分揀及組裝中,機(jī)器人需要快速處理各式不同的物體。使機(jī)器人系統(tǒng)可以穩(wěn)定并且低成本的操控多種目標(biāo)物體是實(shí)現(xiàn)新一代高效自動(dòng)化生產(chǎn)的重要研究目標(biāo)。目前機(jī)器人系統(tǒng)針對(duì)多種物體的操作,主要通過(guò)機(jī)械手/手指更換設(shè)備或多功能機(jī)械手來(lái)實(shí)現(xiàn)[1][2]。然而機(jī)械手/手指更換設(shè)備需要部署輔助控制設(shè)備和外部能源供給,這增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度。同時(shí),設(shè)備的控制與供能需要引入電纜或氣管,這會(huì)對(duì)機(jī)械臂的自由靈活運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生干擾。此外,多功能機(jī)械手僅可適用于一定范圍的操作任務(wù)。對(duì)此,我們提出了讓機(jī)器人使用不同工具來(lái)操作多樣化目標(biāo)物的方法。這里提到的工具并不是機(jī)器人學(xué)中對(duì)終端執(zhí)行器的稱(chēng)呼,而是同人類(lèi)使用的鑷子,剪刀等工具一樣的可以被機(jī)械手直接控制的工具。此工具為復(fù)雜的變種變量的操作任務(wù)提供了一項(xiàng)有效的解決方案,它有如下特征:(1) 通過(guò)機(jī)械機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)機(jī)械手到工具的動(dòng)力傳遞,無(wú)需外部控制及供能;(2)結(jié)構(gòu)緊湊,對(duì)機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃影響極;(3) 通過(guò)設(shè)計(jì)不同的工具先端實(shí)現(xiàn)可以對(duì)多種任務(wù)進(jìn)行有效配適,在更換工具時(shí)僅需要對(duì)目標(biāo)工具進(jìn)行一次抓取;(4)純機(jī)械機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì),成本低廉,可靠性強(qiáng)。





深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(三)——是誰(shuí)在撩動(dòng)琴弦

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種,變量敏感性分析用來(lái)檢驗(yàn)輸入屬性變量對(duì)模型的影響程度,樣本敏感性分析用來(lái)研究具體樣本對(duì)模型的重要程度

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(二)——不如打開(kāi)箱子看一看

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身其實(shí)并不是一個(gè)黑箱,其黑箱性在于我們沒(méi)辦法用人類(lèi)可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說(shuō)人話的能力

為決策樹(shù)模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹(shù)為代表的規(guī)則模型在可解釋性研究方面起到了非常關(guān)鍵的作用

不完美場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究員Louis在分享了自適應(yīng)缺陷數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

AI在COVID-19診斷成像中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)支持的圖像采集可以顯著幫助掃描過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,還可以重塑工作流程,最大限度地減少與患者的接觸,為成像技術(shù)人員提供最佳保護(hù)

國(guó)內(nèi)外舵機(jī)參數(shù)性能價(jià)格比較

舵機(jī)是步態(tài)服務(wù)機(jī)器人的核心零部件和成本構(gòu)成,是包含電機(jī)、傳感器、控制器、減速器等單元的機(jī)電一體化元器件

SLAM與V-SLAM特征對(duì)比

基于激 光雷達(dá)的SLAM(激光SLAM)和基于視覺(jué)的SLAM(V-SLAM)。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應(yīng)用廣泛,未來(lái)多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢(shì),取長(zhǎng)補(bǔ)短,更好地實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航。

《視覺(jué)SLAM十四講》作者高翔:非結(jié)構(gòu)化道路激光SLAM中的挑戰(zhàn)

SLAM階段:解決從原始傳感器數(shù)據(jù)開(kāi)始,構(gòu)建某種基礎(chǔ)地圖的過(guò)程,標(biāo)注階段:在SLAM結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行人為標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的交通規(guī)則控制

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如何加快解決數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題

數(shù)據(jù)所有權(quán)方面,1原始數(shù)據(jù)屬于個(gè)人,2企業(yè)享有衍生數(shù)據(jù)所有權(quán),3政府享有政府?dāng)?shù)據(jù)的歸屬權(quán)

戴瓊海院士:搭建腦科學(xué)與人工智能的橋梁

腦科學(xué)的發(fā)展將推動(dòng)人工智能科學(xué)從感知人工智能到認(rèn)知人工智能的跨越

“觸控一體化”的新型機(jī)械手指尖研究

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迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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