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机器人抓取?真没想的那么简单!

时间:2024-08-13    来源:九州体育    人气:

本文摘要:一、什么是机器人捕捉?如下图右图,等价一个物体和手,机器人捕捉的基础问题分成三个:怎么样去抓怎么样去掌控 怎么样去操作者按照可玩性,这三个问题基本是依序递减的。1、怎么样去抓?(GraspPlanning)这个问题基本是一群大牛一开始就研究的问题,还包括Salisbury,Mason,Cutkosky,Khatib等等。 大家研究来研究去,就是想要告诉:等价一个物体,等价一个任务,等价一个手,这个手该怎么去抓这个物体才是最差的?

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一、什么是机器人捕捉?如下图右图,等价一个物体和手,机器人捕捉的基础问题分成三个:怎么样去抓怎么样去掌控 怎么样去操作者按照可玩性,这三个问题基本是依序递减的。1、怎么样去抓?(GraspPlanning)这个问题基本是一群大牛一开始就研究的问题,还包括Salisbury,Mason,Cutkosky,Khatib等等。

大家研究来研究去,就是想要告诉:等价一个物体,等价一个任务,等价一个手,这个手该怎么去抓这个物体才是最差的?这个方向的最知名的结果却是force-closure了,在很长时间基本相等于掌控里面的稳定性的重要性了。我在读博士前两年,基本也是做到这个,当时带上我的博士后Sahar在这个方向做到得非常不俗,不过她从商做金融去了。最近这个方向基本就是往与Learning融合的套路上回头,可以参照SergeyLevine在Google时的工作。

2、怎么样去掌控?(GraspControl)这个问题就是研究力触,还包括手指末端的力触,触觉掌控等,刚性掌控,电阻掌控等等。很长一段时间,大家都在企图计算出来什么样的手指捕捉力才是拟合的(话说当年开始读书硕士时,第一个给我寄送纸质论文的IminKao教授就是做到捕捉的刚性掌控的)。

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这里面以MartinBuss和李泽湘老师组的工作尤为知名,将一个非线性优化问题转化成一个线性矩阵不等式问题,基本在几十毫秒左右可以获得优化结果。最近的这个方面的最差的工作应当却是DLR出来的object-levelimpedancecontrol(IJRR)了(文章第一作者Wimbock也从商了)。现在还固守在这个方向的主要就是几个日本教授了,还包括我的合作者Kenji。话说Kenji的老板Arimoto教授,卸任后才开始做机器人捕捉的,还出有了本书。

他归属于上古大神级别,现在很少有人告诉,IROS2016他的生日聚会也非常高端,可以感觉下(2006InternationalSymposiumonAdvancedRoboticsandMachineIntelligence)。3、怎么样去操作者?(DexterousManipulation)其中最后一个问题的dexterousmanipulation(灵活操作者),早已很多年没什么好的进展了,现在也很少有人去摸这个问题了。

Cutkosky的博士论文是做这个,后来还做了几年,再行后来把实验室名字都换回了,却是并转方向了。PeterAllen两组以前有个博士后做这个,后来样子是潜水悬挂了,很是失望。最近的softrobotics火了,这个方向样子有了新的转机,OliverBroc也开始做到这个方向了。二、为什么机器人捕捉最重要?如下图右图,机器人捕捉的研究牵涉到到很多方面,还包括机械,掌控,计算机,人工智能等等。

很多时候,机器人捕捉是一个很好的大于研究例子(minimalexample),来承托各个方向的研究。其次,机器人捕捉中的研究内容,尤其是灵巧性和交互性,需要对其他很多涉及的研究起着起到,下面的第二张图就说明了这一点。另外,捕捉也是机器人走出真实世界必不可少的功能,手对人类是如此最重要,我们当然期望彰显机器人某种程度的功能。


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