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

來(lái)源:CAAI認知系統與信息處理專(zhuān)委會(huì )      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2020/6/4      主題:其他   [加盟]

現代自動(dòng)化生產(chǎn)中要求機器人系統具備一定柔性以適應變種變量的生產(chǎn)需求。例如在機器人分揀及組裝中,機器人需要快速處理各式不同的物體。使機器人系統可以穩定并且低成本的操控多種目標物體是實(shí)現新一代G效自動(dòng)化生產(chǎn)的重要研究目標。目前機器人系統針對多種物體的操作,主要通過(guò)機械手/手指更換設備或多功能機械手來(lái)實(shí)現[1][2]。然而機械手/手指更換設備需要部署輔助控制設備和外部能源供給,這增加了系統的復雜度。同時(shí),設備的控制與供能需要引入電纜或氣管,這會(huì )對機械臂的自由靈活運動(dòng)產(chǎn)生干擾。此外,多功能機械手僅可適用于一定范圍的操作任務(wù)。對此,我們提出了讓機器人使用不同工具來(lái)操作多樣化目標物的方法。這里提到的工具并不是機器人學(xué)中對終端執行器的稱(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械手直接控制的工具。此工具為復雜的變種變量的操作任務(wù)提供了一項有效的解決方案,它有如下特征:(1) 通過(guò)機械機構實(shí)現機械手到工具的動(dòng)力傳遞,無(wú)需外部控制及供能;(2)結構緊湊,對機器人的避障路徑規劃影響J;(3) 通過(guò)設計不同的工具先端實(shí)現可以對多種任務(wù)進(jìn)行有效配適,在更換工具時(shí)僅需要對目標工具進(jìn)行一次抓;(4)純機械機構設計,成本低廉,可靠性強。





深度學(xué)習的可解釋性研究(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)檢驗輸入屬性變量對模型的影響程度,樣本敏感性分析用來(lái)研究具體樣本對模型的重要程度

深度學(xué)習的可解釋性研究(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)習的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說(shuō)人話(huà)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 )訓練方法

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗室高級研究員Louis在分享了自適應缺陷數據,業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練方法

AI在COVID-19診斷成像中的應用

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國內外舵機參數性能價(jià)格比較

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SLAM與V-SLAM特征對比

基于激 光雷達的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,取長(cháng)補短,更好地實(shí)現定位導航。

《視覺(jué)SLAM十四講》作者高翔:非結構化道路激光SLAM中的挑戰

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如何加快解決數據產(chǎn)權問(wèn)題

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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知人工智能的跨越

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