可以做不同口味寿司的机器人

日本公司Suzumo研发出一款能够批量制作寿司的机器人,名为“寿司主厨机器人”。该机器人能够模仿不同的烹饪手法,每小时最多能制作960个卷寿司。尽管如此,它并非完全自动化,在制作过程中还需人工加入一些调料。

人类发明机器人的初衷是为人类服务,从帮助灭火到照看小孩等等不一而足。如今日本公司Suzumo已经研究出了更进一步实用的产品——寿司主厨机器人。

实际上,该公司第一次生产寿司制作机器始于1981年,今天又研发出来的 “寿司主厨机器人“,令寿司爱好者们大为赞赏。这款机器人可以效仿不同风格主厨采用的方法,制作出大批量的寿司。

如果某些式样的寿司获得好的反响,这款机器人可以据此大批量做出此类受欢迎寿司。举例说,SVC-ATX这款型号机器人可以每小时生产960个卷寿司圈。美中不足的是,Suzumo机器人并不是完全自动化;当机器人组装、滚动寿司时,仍需要工人手动添加其他调料。

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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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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与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与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学与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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