六维/轴力传感器Set-Bias的使用

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布 · 232 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #深度学习

本文探讨了Set-bias的概念，将其比作体重秤的零点设置，说明其在动态负载测量中的作用。Set-bias有助于确保传感器在整个测量范围内的良好线性，对于精准测量至关重要。了解并正确应用Set-bias，可以优化传感器性能并提升测量的准确性。
  1. Set-bias 与体重秤的零点设置相同，来改变测量的基准点。
  2. 无论当前的负载条件如何，Set-bias在测量负载变化的应用中都是有用的。
  3. 传感器的良好线性是整个测量范围使用Set-bias的前提。

      具体请参考以下图片。

optoforce六维力传感器
weixin_52531852的博客
04-12 2277
OptoForce公司的产品可以用于智能搬运、装配机器人、打磨机器人、协作机器人、外骨骼机器人、医疗康复机器人、机器灵巧手和机器人腿部、自动化测量和控制、风洞试验等领域；
matlab绘图实验六,基于Matlab的开源六自由度协作机器人实验平台
weixin_32338107的博客
03-16 1411
一前言针对机器人相关专业的教学需求，商飞信息科技开发出此开源六自由度协作机器人实验平台。该平台有以下几大特色机器人本体采用自主设计的3Kg负载六自由度协作机器人，机器人每个关节集成电机、减速器和驱动电路，外观设计美观，适合实验室摆放。本体重复定位精度为±0.05mm，本体自重为17Kg，在保证运动精度和性能的基础上，提高学生实验过程的安全性。控制器采用实时仿真控制器，软件上采用Matlab/Sim...
自动调平装置设计
2301_77111928的博客
10-28 1970
我利用矩阵键盘来切换不同界面显示以及进行模式选择，按下13键显示课题题目、姓名学号以及当前时间（可实时更新），按下16键退出，按下14键显示温度以及三个欧拉角（可实时更新），按下1-3键对应电机1上升、下降、暂停，5-7键控制电机2，9-11键控制电机3，同时按下后屏幕会显示对应汉字，按下12键为设置模式，此时按下任意按键后可以自动调节至对应键值的角度（此部分应用算法与自动调平一致，只是在循环中增添了按键扫描相应代码以及进行了变量更改），按下13键自动调平，同时有声光提示。相应管脚分配如表1所示。
asoc 音频驱动学习笔记2
Gezhengzhong的专栏
08-26 3158
然后我们看看codec的probe函数吧
用于微创手术机器人力觉反馈的六维力和力矩传感器设计
02-11
用于微创手术机器人力觉反馈的六维力和力矩传感器设计，潘博，李坤，机器人辅助微创手术（RMIS）克服了管理信息系统（MIS）技术的许多局限性，为外科医生提供了很大的帮助，但也由于力缺乏带来了很大�
六维力和力矩传感器静态标定(F/T sensor calibration)
热门推荐
工大机器人工作室
05-19 1万+
通常在机械臂腕部与末端夹持器之间安装六维力传感器，用于机器人在装配过程中的力反馈控制。六维力传感器能够测量三维空间中任何坐标系下的三维力 和三维力矩。 在机械臂处于静态时，机械臂腕部六维力传感器测出的力与力矩数据由三部分组成: 传感器自身系统误差 传感器与末端夹持器自身重力作用 末端夹持器所受外部接触力 若要得到装配轴在装配过程中所受外部接触力，需要消除六维力传感器系统自身误差以及装配轴重力作用两方面的影响。因此，我们需要通过标定与辨识算法，剔除这些干扰因素的影响，以便更精确.
使用rtl_fm命令时出现错误：RTL-SDR - rtl_fm: undefined symbol: rtlsdr_set_bias_tee
唐传林的博客
10-19 1051
解决办法： 1、查看rtl_fm的路径： which -a rtl_fm 查看到以下内容： /usr/local/bin/rtl_fm /usr/bin/rtl_fm 2、查看以下这两个“rtl_fm”的具体时间： ls -la /usr/local/bin/rtl_fm /usr/bin/rtl_fm 查看到以下内容： -rwxr-xr-x 1 root root 26836 Oct 11...
六维力传感器参数辨识方法+matlab代码实现
野生蘑菇菌的博客
10-20 3005
六维力传感器参数辨识方法+matlab代码实现一、理论二、matlab三、验证 一、理论 此参数辨识方法源自于中国科学院沈阳自动化研究所的博士学位论文《基于力控制的工业机器人精密装配研究》，提出感谢！ 算法如下： 二、matlab 资源地址 三、验证 参数： 效果： ...
六维力传感器力跟随控制方法
11-13
此为一发明专利，介绍基于六维力/力矩传感器的机器人力跟随运动控制方法。
ATI 六维力传感器配置文件
recovery_1992
03-29 3473
配置信息（注系统为win7） netbox 9改为on其余不变； win7系统配置本地网络如下图 连线如下图 运行Java编写的demo测量力 1：下载Java并安装，网址为www.java.com/getjava； 2：连接线然后上电，在浏览器输入192.168.1.1 3：点demo，然后点击下载； 4：下载得到文件之后双击文件，得到下图。输入192.168.1...
ATI六维力传感器完整使用教程（婴儿式教学！！！！）
Hades_Huang的博客
06-30 9140
一、java环境安装配置 参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40881680/article/details/83585542?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159348305819725219951039%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=159348305819725219.
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 377
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1317
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1845
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1503
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 965
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
二哈喇子！
12-01 6880
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 981
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
概率单位回归（Probit Regression）详解
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-28 992
概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
飞思卡尔九轴运动传感器源码解析
九轴传感器，又称为惯性测量单元，是集成了加速度计、陀螺仪和磁力计的综合传感器，提供完整的三维空间运动数据。 #### 结构组成 九轴传感器由三个互相垂直的加速度轴、三个互相垂直的陀螺仪轴以及三个互相垂直的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值