15、连续体机器人驱动方法的探索与比较

连续体机器人驱动方法的探索与比较

1. 可变刚度方法概述

可变刚度技术在机器人领域有着重要的应用,以下是常见的可变刚度方法的比较:
| 可变刚度方法 | 控制类型 | 原理 | 刚度范围 |
| — | — | — | — |
| 拮抗驱动 | 驱动力 | 拮抗作用 | 小 |
| 基于挤压的方法 | 压力 | 颗粒间摩擦 | 宽 |
| 基于层挤压的方法 | 压力 | 层间摩擦 | 小 |
| 基于玻璃/相变的方法 | 热能 | 玻璃转变、相变 | 不可调节 |
| 基于粘度的方法 | 电场/磁场 | 粘度变化 | 不可调节 |
| 基于声学的方法 | 频率 | 声场变化 | 待进一步研究 |

从这个表格中可以看出,不同的可变刚度方法具有不同的控制类型、原理和刚度范围。例如,基于挤压的方法能够实现较宽的刚度范围,而拮抗驱动的刚度范围相对较小。

2. 连续体机器人的驱动方法

连续体机器人由于其自身的柔性结构特点和无限自由度,在驱动方式上与传统刚性机器人有显著差异。传统刚性机器人主要依靠内置电机和齿轮系统驱动,这种驱动方式会影响连续体机器人(CRs)的灵活性。常见的CRs驱动方法包括同心管传动、肌腱/电缆驱动、气动/液压驱动、智能材料驱动和磁驱动。

2.1 同心管传动

同心管机器人通常由嵌套的预弯管组成,每个独立的同心管具有2个自由度。其工作原理是依靠各管相对独立运动产生的组合作用实现弯曲和扭转。通过多根管子的相互运动和旋转,可以改变机器人的整体形状,从而改变空间姿态。
同心管机器人在微创手术中具有很大的潜力,其半刚性结构不仅

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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