“灵异类”灭火机器人

一个由国外海军资助研发的灭火机器人—Octavia,在本月早些时候已经呈现在大家面前,并进行了灭火演示。各种类型的机器人我们见多了,而Octavia极具“特色”,你一定有所感受。

Octavia能够对自然语言命令和手势作出反应,在有人员引导方向后,它能够自动侦测和扑灭火源。海军研究实验室(NRL)表示,为了让这款机器人更自然、更顺畅地与人交流,他们将进一步改进Octavia的软件,使之能够成为人类肩并肩的兄弟和帮手。另外,他们还计划让Octavia增加识别不同类型的火源,并自行判断行动路线。

这是机器人Octavia灭火实验的视频:

Octavia目前是采用轮滑前进的移动方式,而这个项目最初是计划打造一款两足行走的机器人。灭火机器人在反应和识别危险方面有一定的设计要求,只有暂时借助轮滑移动的模式。当然,我们希望它最终完成后能够与原始设计目标相符。

最后,小编想说,这机器人造型相当诡异,特别是面部动作。当它的眼睛和下巴活动的时候,给人一种莫名的恐惧感。可能是拍摄视角的原因,它移动和举起水枪灭火的动作,看起来僵硬和古怪。小编怀疑,Octavia的外形设计人“天赋异禀”,他应该去尝试下在别的方面的发展。对于工业设计的重要性,小编终于有了深刻体会。

这货应该只是个半成品,等它真正完成的时候,也许才变得正常一些。至少,脸不应该长成那样。

Via TV

Jeff雷锋网专稿,转载请注明!)
【分布鲁棒】数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法”展开研究,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的新型建模框架,旨在应对电热综合能源系统中源-荷不确定性带来的调度挑战。研究通过构建多离散场景集刻画不确定性变量的概率分布特征,并引入分布鲁棒优化理论提升模型在最坏-case概率分布下的决策稳健性。文中详细阐述了模型的数学形式、求解算法(如列与约束生成算法C&CG),并通过MATLAB编程实现仿真验证,展示了该方法在保证系统经济性的同时显著增强应对不确定性的能力。此外,文档还附带大量相关科研资源与代码实例,涵盖电力系统优化、机器学习、路径规划等多个方向,突出其实用性与科研参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事综合能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电热综合能源系统的优化调度建模与仿真,提升系统在不确定性环境下的鲁棒性和经济性;②为学习分布鲁棒优化理论及其在能源系统中的应用提供实践案例;③借助提供的MATLAB代码资源,加速科研复现与算法开发进程。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的代码与案例进行同步实践,重点关注不确定性建模、分布鲁棒对偶模型构建及C&CG算法实现细节,同时可参考文末丰富的拓展资源深化对智能优化算法与能源系统集成的理解。
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