8、机器人电缆跟随与电鱼灵感传感器技术进展

机器人电缆跟随与电鱼传感器技术

机器人电缆跟随与电鱼灵感传感器技术进展

机器人电缆跟随的触觉运动策略

在机器人执行电缆跟随任务方面,提出了一种新颖的方法。该方法的触觉运动策略不仅在模拟环境中完成,还通过模拟到现实(Sim - to - Real)的迁移在现实世界中验证了其性能。借助触觉感知,机器人具备处理具有不可见纹理的柔性物体的能力。

这种方法具有进一步应用于更复杂任务的潜力,例如解开电缆缠结以及沿着电缆找到插头端。在模拟实验中,通过消融研究展示了多模态的重要性。具体来说,多模态融合了视觉和触觉等多种感知方式,使得机器人在处理电缆任务时能够获取更全面的信息,从而更准确地执行任务。

电鱼灵感的接近与压力传感电子皮肤

在人机交互领域,传感器设计对高灵敏度的接近和压力感知需求不断增长。然而,当前的传感解决方案通常依赖多种传感原理的组合,这在信号采集、灵活性和阵列集成方面带来了挑战。

为克服这些挑战,受电鱼电场传感机制的启发,提出了一种能够进行接近和压力传感的柔性电子皮肤阵列。这种电子皮肤由多个关键组件构成,包括弹性层、发射电极、接收电极和介电层。

  • 设计与原理
    • 电鱼生活在复杂环境中,其电感应成为感知周围环境的关键工具。它们利用电器官产生电压脉冲或振荡,并通过皮肤上的电压感受器检测电场的干扰。
    • 基于电场原理,设计的电子皮肤通过发射电极产生电场,并通过接收电极检测电场干扰。当手靠近电子皮肤时,电场会发生畸变;当手按压传感器表面时,弹性层变形,手与电极之间的距离改变,电场也会发生畸变。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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