揭秘卡耐基•梅陇大学机器蛇

部署运行你感兴趣的模型镜像

 

曾经力挫群雄,摘得2006机器人世界杯RoboCup的卡耐基梅陇大学,最近在机器人研究领域又取得了新的突破!可不,最近卡耐基梅陇大学下属的生物机器人实验室(Biorobotics Lab of Carnegie Mellon University)忙得不可开交,一批优秀的研究人员正为组建一支机器蛇大军而努力。虽然我们之前也见识过不少蛇形机器人或蛇形的机器手,但是该校的机器人技术研究人员仍然对此乐此不疲,致力于探究各式各样的单任务(single-task)机器蛇发明的可能性。除此之外,他们还研究出了可以适应游水、爬行和攀爬等动作的机器蛇身体构造。在该计划中,同时被提上日程的,还有让机器蛇能够适应各种地形和完成不同的任务——由于机器蛇的移动方式与大多数类人机器人和依靠轮子移动的机器人不同,它的行走不是建立在轮子上或腿上的,因此达到这些目标难度系数会比较小。

从图中不难看出,该机器蛇组装完成后,仍然需要人为控制(注意其尾部的电缆),目前尚无法自动完成任务。仅仅依赖相对简单的工程设定的支持是不够的,要完成有目的的既定动作,需要更加高效的手段来协调机器蛇的活动自由度。归根结底,机器蛇必须在一个多维度的(multi-dimensional)、一对一自由度(one for each degree-of-freedom)的空间中才能完成任务。该实验室研究人员的办法是,利用一个空间的类似缩回结构,使项目的重点从一个多维度的研究问题,简化为一个单维度的研究问题(one-dimensional problem)。这一手段的发明可以追溯到上个世纪。早在1997年,卡耐基梅陇大学的教授Choset,就凭借他在“retract-like structure”领域方面的研究,荣获了美国NFS CAREER AWARD大奖(美国国家科学基金会NSF,该奖是美国NSF基金会授予青年科学家的最高奖,其原名是Young Investigator Award, Presidential Young Investigator Award,又称为美国总统奖)。然而,随着项目的进一步开展,研究人员又认识到这一结构支持仍然不够,因为每一条由此结构生成的路径都必须实现最优化,从而使机器蛇能更轻易的按这些路径前进。自然,面对所有要求最优化的问题,研究人员都必须对付局部的复数。这时,他们不得不求助于复杂的所谓“伦移理论”(homotopy theory),因为在这一理论中“retract-like” 结构正是充当了拓扑图形的作用。同时,通过将自然拓扑的电码译入自由空间结构中,将原本复杂的区域结构简化,从而优化机器蛇的空间判断和动作能力。此外,研究人员已经成功阐述了机器蛇运动的相关函数。

             

机器蛇的运动能力想当出众,你一定会被它惟妙惟肖的动作所折服:无论是原地翻滚,绕着桌脚盘旋上升,还是毫不费力的缠住研究人员的脚,都难不倒它。它甚至还可以像眼镜蛇一样耸起身体——唯一的区别是机器蛇不会吐着红信子。卡耐基梅陇大学的该项研究,旨在研究改进军用机器人,为美国国防部服务,这是历来该校开展科研项目的一种模式。长久以来,在获得政府资金支持的前提下,投桃报李原本是无可厚非的。以机器蛇小巧的身躯和出众的运动能力、独特的运动方式,它非常有潜力成为未来出没于美军战场的超级间谍。不过无心无心插柳柳成荫,也有不少人看好它在家用机器人市场的前景,真是东方不亮西方亮。唯一可以肯定的是,只有等到该大学的研究人员进一步改进,让机器蛇摆脱尾部的连接装置,使其能够独立行动时,届时这个项目才可以说是真正成熟。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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