24、形状可编程磁性微型机器人:制造方法与运动功能解析

形状可编程磁性微型机器人:制造方法与运动功能解析

1. 制造方法概述

在过去二十年里,为了制造出具有所需几何形状和编程磁化分布的形状可编程磁性微型机器人,人们开发了多种制造方法。通常,使用弹性体和水凝胶等软材料来构建这些机器人是比较理想的,因为这能让机器人更轻松地实现所需变形。为了实现磁驱动,这些软材料中通常会嵌入纳米或微米级的磁性颗粒,这些磁性颗粒可以具有高剩磁的硬磁特性或低剩磁的软磁特性。嵌入硬磁颗粒的机器人比具有软磁特性的机器人更容易分析,因为它们的磁化分布与驱动磁场无关。

1.1 成型法

  • 传统成型法 :成型法是一种流行的方法,可根据所需的平面几何形状制造具有硬磁特性的形状可编程机器人。机器人成型后,会被放入夹具中,然后用强均匀磁场(1.1 - 1.7T)进行磁化。磁化过程使机器人在从夹具中取出后获得所需的变向磁化分布。虽然大多数机器人采用这种方法构建了二维变向磁化分布,但该方法也能赋予机器人三维变向磁化分布。
  • 两步激光成型法 :2016年,Lum等人通过两步激光成型工艺扩展了这种制造方法,使梁形结构的机器人具有二维方向和大小可变的磁化分布。在梁在夹具中磁化之前,两步成型过程允许磁性和非磁性颗粒沿其体内平面轴进行非均匀分布。因此,磁性颗粒浓度较高的区域在机器人磁化后会具有更大的磁化强度。这种制造方法效率很高,能制造出各种功能强大的梁形结构的形状可编程机器人。然而,这种变幅方法不能应用于具有三维几何形状的机器人,因为无法调整机器人所有轴上磁性颗粒的分布。
方法
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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