鞋底打磨系统

原创 已于 2023-06-20 17:12:44 修改 · 317 阅读 · 0 ·
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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习

于 2023-06-19 14:15:07 首次发布

       通过双目结构光系统对鞋底进行扫描，通过获取到的鞋底三维信息来计算鞋底的边缘三维坐标，然后将鞋底边缘三维坐标传输给打磨机器人，打磨机器人根据鞋底三维坐标做路径规划从而完成一个鞋底的打磨任务 。

                

                                 

              

              

78、冰面摩擦系数测量与最小脚趾间隙估计研究
onion的博客
09-01 48
本博文围绕冰面摩擦系数（COF）测量与最小脚趾间隙（MTC）估计展开研究，旨在减少滑倒、绊倒和摔倒相关的伤害。通过在不同实验室条件下对冰面摩擦系数的实验分析，揭示了冰条件、连续运行和实验室差异对COF测量的影响。同时，提出了一种新型可穿戴系统，结合飞行时间（ToF）传感器和惯性测量单元（IMU），用于实时估计MTC。研究表明，干冰上的COF更稳定，而霜冰在连续运行后逐渐趋近干冰状态；可穿戴系统在MTC估计方面具有较高的准确率和应用潜力。未来改进方向包括更好地控制冰面特性及集成系统到医疗辅助设备中，以提升测量
39、快速成型制造技术全解析
CAT789的专栏
11-05 26
本文全面解析了快速成型（RP）制造技术，涵盖切片数据生成、分层制造技术分类（光刻法、粉末处理法、沉积法、切割法）及其工业应用。重点介绍了立体光刻（SLA）和选择性激光烧结（SLS）的技术原理、工艺流程、设备发展及材料应用，并提供了典型商业系统的对比数据。文章还展示了各类技术在汽车、航空、消费品等领域的原型应用实例，系统阐述了不同RP技术的特点与发展趋势，为制造业中的快速原型选择提供了理论依据和技术参考。
基于点云的视觉引导系统
qq_29462849的博客
01-22 1257
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达一、项目介绍1.项目概述功能目标是基于点云的轨迹引导，即无论待引导物体以何种位姿摆放（要求该位姿在机械臂的行程范围内），视觉系统均能...
鞋模自动涂胶三维重建
clipp_Huang的博客
02-11 1298
在传统的鞋模自动化加工中,传统工业机器人由于缺乏对外部信息的获取,只能按照固定模板对鞋模底部进行切割、打磨、刷胶等工艺操作。然而,这种统一模板的加工方式忽视了鞋模在初始固定时的定位偏差以及传输过程中可能存的位置变化等问题,因而在加工过程中容易导致次品甚至残品的产生,影响了生产效率以及生产效益。如果能快速的 获取到鞋底的三维 数据，就可以 根据三维数据来计算鞋模涂胶的位置和路径，大大提...
软件测试周刊（第61期）：内心强大的人都有三个共性「不和他人作比较」「不对他人有期待」「不批判他人」
毕小烦的学习笔记
03-04 2613
测试人员如何开展功能安全测试？字节服务端接口测试智能解决方案；Cucumber + Selenium自动化测试的优秀实践；开发规约的意义与细则；构建Navid质量框架的5大支柱；前端新手应该知道的模块化知识；怎么把战略变成目标，再把目标变成任务分配下去？如何在一次核打击中生存下来？
CnOpenData中国专利被引信息表
CnOpenData_wj的博客
01-09 582
1985-2022.12.31年度更新。
运动规划技术——驱动制造柔性升级
如本科技RVBUST的博客
12-17 444
运动规划技术给工业机器人装上「大脑」，赋能柔性应用场景，提升行业自动化水平。
【深度剖析】制鞋行业代工厂的数字化生存之道（上篇）
领信卓越的博客
05-12 1870
世道好轮回，随着制鞋行业代工厂的数字化进程的推进，大家慢慢地发现他们手中的筹码越来越多，呈现出品牌方离不开某些能力强的制鞋行业代工厂的趋势。领信卓越深入研究了承接大量国外品牌订单的制鞋代工集团。 虽然近日来的关税风暴，着实影响巨大。 在数字化浪潮下，制鞋代工厂仍然有其生存之道，着实有意思，值得与大家分享。
58、直接数字制造：技术应用、驱动因素与成本分析
lemon的博客
09-07 56
本文深入探讨了增材制造（AM）技术在医疗和消费等领域的广泛应用，重点介绍了其在骨科植入物、定制化鞋类、自行车及虚拟现实结合产品中的实际案例。文章分析了推动直接数字制造（DDM）发展的关键驱动因素，对比了原型制作与量产的差异，并通过西门子、GE、Jabil等企业的规模化生产实践展示了AM的工业化进程。同时，构建了详细的DDM成本模型，涵盖设备、运营、材料和劳动力四大成本要素，为决策提供依据。最后，文章展望了AM在材料创新、多领域拓展及产业链完善方面的未来趋势，强调其作为革命性制造技术将在制造业中发挥日益重要的
云计算-五自由度打磨喷胶机器人的研制与工作轨迹计算研究.pdf
07-06
其核心组件包括机械臂、末端执行器（用于执行打磨和喷胶操作）、传感器系统（用于获取环境信息）以及控制系统（基于云计算技术）。通过对这些组件的有效集成，可以实现对鞋底表面轮廓的精确识别与跟踪，进而准确地...
江苏省高邮市八年级物理下册第八章第三节摩擦力第2课时教学案无答案新版苏科版20180706310
09-09
6. **生活中的摩擦力应用**：例如自行车的设计，轮胎的纹理增加与地面的摩擦力以提供更好的抓地力，刹车系统通过增大摩擦力来减速，链条和齿轮之间的滚动摩擦力则减少了动力传输的损失。而在汽车的气垫船和磁悬浮...
五自由度打磨喷胶机器人设计及轨迹计算研究
总结来说，这篇论文为云计算环境下的五自由度机器人技术提供了新的视角，尤其是在精细化作业如鞋底打磨和喷胶方面，展示了机器人系统的高效性和精准性。同时，它也对机器人控制系统的设计和优化提供了一定的理论支持...
智能交通顶刊TITS论文分享｜如何让自动驾驶模型感知驾驶风格和自动理解周围车辆意图？请看此文
audyxiao001的博客
12-11 698
本推文介绍了StyleFormer框架，一种基于驾驶风格感知的多智能体联合轨迹预测与规划方法。通过无监督风格分类与层级Transformer交互建模，显式理解多样化驾驶行为，并结合扩散模型优化，实现更安全、个性化且符合驾驶偏好的轨迹生成与规划。
自动驾驶—CARLA仿真（4）基础概念
zfjBIT的专栏
12-12 821
CARLA仿真基础概念摘要 CARLA采用客户端-服务器架构：服务器运行仿真，客户端通过API控制。核心对象包括： Client：连接服务器的终端（默认端口2000），支持多客户端并行 World：仿真环境单例，管理地图、天气、参与者等 提供两种运行模式： 异步模式（默认）：服务器自主推进仿真 同步模式：客户端通过tick指令逐帧控制，适用于数据采集和严格同步场景 关键功能： Recorder：二进制记录仿真状态，支持精确回放 渲染选项：支持Epic/Low画质模式及离屏渲染优化性能 （字数：150）
自动驾驶传感器标定
yumao1的专栏
12-12 589
在自动驾驶系统中，传感器是系统能感知周围环境的决定性因素。在传感器装车后，需要通过消除安装误差，。传感器标定为后续建图、定位、感知和控制打下坚实基础，是自动驾驶系统稳定运行的核心部分与前置条件。标定的精度会影响传感器的使用上限精度，最终影响车辆的行驶状态。自动驾驶系统中包含各种各样的传感器，传感器是系统能感知周围环境的决定性因素。在传感器装车后，需要对传感器进行标定，获取各个传感器的安装位置，进而让后续算法模块更好地使用传感器数据。简单来讲，传感器标定需要告诉自动驾驶系统传感器的准确位置。
自动驾驶—CARLA仿真（5）Actors与Blueprints
zfjBIT的专栏
12-12 696
CARLA仿真中的参与者与蓝图管理 CARLA仿真中的核心元素是参与者（Actors），包括车辆、行人、传感器、交通标志和观察者。参与者通过蓝图（Blueprint）模板生成，蓝图包含可修改属性（如颜色、传感器参数）和不可修改属性。蓝图库提供所有可用模板，支持通过ID查询或随机选择。参与者生命周期包括生成（需指定位置和旋转）、操作（物理状态控制）和销毁（需显式调用）。特殊参与者如传感器通过回调函数处理数据流，交通灯可通过API控制状态切换，车辆则支持多种控制模式。注意Python脚本结束时必须显式销毁参与者
探索 L4 无人车自动驾驶系统方案：无代码的蓝图魅力
最新发布
2508_94216386的博客
12-12 549
L4无人车自动驾驶系统方案系统方案设计，150多页系统方案方案文档，没有配套代码最近深入研究了一份足足 150 多页的 L4 无人车自动驾驶系统方案文档，虽然没有配套代码，但这并不影响它本身蕴含的巨大价值，就像一座建筑的设计蓝图，即便还未开始施工（编写代码），也能让我们对最终的建筑（自动驾驶系统）有一个全面的认识。
自动驾驶学习宝藏：Autoware Universe 中英对照技术文档
2509_94268028的博客
12-11 374
一线自动驾驶工程师整理autoware universe中英对照技术文档。autoware其他版本等等，综合学习资料Autoware自动驾驶框架已经在20多个国家、30多种车型、500多个公司使用。当前各大自动驾驶公司几乎都进行了借鉴和使用，且自动驾驶和机器人行业的企业对求职者技术知识系统性理解和实践经验非常重视，Autoware框架是理解自动驾驶系统知识最好的学习模板之一，同时利用仿真工具实现功能复现和整机联调也是增长实践经验的良好手段。嘿，各位对自动驾驶怀揣热情的小伙伴们！
自动驾驶—CARLA 仿真（1）安装与demo测试
zfjBIT的专栏
12-11 1118
CARLA是一个开源的自动驾驶仿真平台，基于Unreal Engine构建，提供高保真图形渲染和多种传感器模拟。它具有可编程交通、开放地图编辑、Python/C++ API和ROS集成等特点，适用于自动驾驶算法开发、测试和多智能体仿真等场景。用户可通过官网下载安装包，支持Windows和Linux系统运行。CARLA凭借其高仿真度和灵活性，已成为自动驾驶领域主流的仿真工具，为算法验证提供安全高效的虚拟测试环境。
鞋底点云matlab
06-05
### 在MATLAB中处理鞋底点云数据的方法 在MATLAB中处理鞋底点云数据可以通过以下方法实现，包括点云读取、分割、滤波和特征提取等步骤。以下是详细的说明： #### 1. 点云数据的读取 MATLAB 提供了 `pcread` 函数用于读取常见的点云文件格式（如 `.ply` 或 `.pcd`）。例如，假设点云文件为 `shoe.ply`，可以使用以下代码读取点云数据： ```matlab ptCloud = pcread('shoe.ply'); ``` 此函数将返回一个 `pointCloud` 对象，其中包含点云的坐标信息[^3]。 #### 2. 点云的预处理 点云数据通常需要进行降噪和滤波处理以提高后续分析的准确性。MATLAB 中的 `pcdenoise` 函数可以用于去除噪声点： ```matlab ptCloudDenoised = pcdenoise(ptCloud); ``` 此外，如果需要对点云进行下采样以减少计算量，可以使用 `pcdownsample` 函数： ```matlab ptCloudDownsampled = pcdownsample(ptCloudDenoised, 'gridAverage', 0.01); % 格栅平均下采样 ``` #### 3. 点云分割 为了提取鞋底轮廓，可以使用基于区域生长或距离的分割算法。MATLAB 提供了 `segmentPointCloud` 函数来实现这一目标： ```matlab [labels, numClusters] = segmentPointCloud(ptCloudDownsampled, 'NumCluster', 5); ``` 此函数将点云划分为多个连通域，并返回每个点所属的标签以及聚类的数量。用户可以根据实际需求调整参数以获得更精确的分割结果[^4]。 #### 4. 连通域分析 类似于引用中的 `get_object_model_3d_params` 函数，MATLAB 可以通过 `regionprops3` 函数计算每个连通域的属性（如点数、体积等）： ```matlab stats = regionprops3(labels, ptCloudDownsampled.Location, 'PointCount'); numPointsPerCluster = [stats.PointCount]; ``` 上述代码将返回每个连通域的点数，帮助筛选出感兴趣的区域[^5]。 #### 5. 滤波筛选 对于凹凸不平的花纹干扰，可以参考引用中的漫水填充操作。虽然 MATLAB 没有直接提供类似的函数，但可以通过二值化和形态学操作实现类似效果： ```matlab % 将点云投影到二维平面并生成深度图 depthMap = pcproject(ptCloudDownsampled); % 二值化处理 threshold = graythresh(double(depthMap)); binaryImage = imbinarize(depthMap, threshold); % 形态学操作：填充背景区域 filledImage = imfill(binaryImage, 'holes'); ``` 上述代码将点云投影到二维平面，并通过二值化和形态学操作消除花纹干扰[^6]。 #### 6. 特征提取与建模 完成滤波后，可以进一步提取鞋底轮廓的几何特征。例如，使用 `fitplane` 函数拟合鞋底平面： ```matlab [model, inlierIndices] = fitplane(ptCloudDownsampled, 0.01); ``` 此函数返回拟合平面的参数以及内点索引，可用于分析鞋底的形状特性[^7]。 ---
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