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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)行器的稱呼,而是同人類使用的鑷子,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)劃影響極小;(3) 通過設(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辦法用人類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

為決策樹模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹為代表的規(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)開始,構(gòu)建某種基礎(chǔ)地圖的過程,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

圖像檢索入門、特征和案例

圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺中基礎(chǔ)的應(yīng)用,可分為文字搜圖和以圖搜圖。借助于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN強(qiáng)大的建模能力,圖像檢索的精度越發(fā)提高

如何加快解決數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問題

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

機(jī)械手面臨的難點(diǎn)在于如何在柔性物體上施加可控的擠壓力,以及在非穩(wěn)定狀況下確保精確、穩(wěn)健的抓握與柔性指端操控
 
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