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RSS订阅原创 机器人-灵巧手-性能技术指标与核心开发技术关系-基础篇
灵巧手的性能取决于多学科技术的融合，主要包括驱动、传动、传感、结构和算法五大系统。驱动系统（电机）和传动系统（减速机构）共同决定输出扭矩；传感系统（编码器、力矩传感器）提供精确控制反馈；结构设计（轻质材料）影响刚度和灵活性；算法则协调各系统实现复杂操作。核心性能指标包括关节扭矩、捏合力、自由度、运动速度和精度，这些指标相互关联，设计时需权衡扭矩与速度、精度与成本等关系。最终，灵巧手的高性能是多技术系统优化与协同的结果。
2025-11-24 22:00:00
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原创 激光雷达-工作原理与应用场景-基础介绍
激光雷达（LiDAR）通过发射激光束并测量反射时间获取三维空间信息，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、测绘等领域。其核心测距技术包括飞行时间法（ToF）和三角测距法，扫描方式涵盖机械旋转式、MEMS混合固态和纯固态方案。在机器人应用中，LiDAR是实现SLAM建图、精准定位和避障的关键传感器，不同机器人类型对LiDAR有差异化需求。尽管面临成本、恶劣天气干扰等挑战，固态化、芯片化和多传感器融合等趋势将持续推动LiDAR技术发展，赋能智能化革命。
2025-11-21 20:30:00
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原创 机器人产品中的 VLA模型-基础介绍
视觉-语言-动作（Vision-Language-Action，VLA）模型是机器人技术中的一种多模态人工智能系统，它能够同时处理视觉信息、语言指令并生成相应的物理动作输出。你可以把它理解为机器人的“大脑”，让机器人能够通过“看”（视觉输入）、“听”（语言指令）来“做”（动作输出）。VLA模型的核心思想是端到端学习，它摒弃了传统机器人系统中独立的感知、规划和控制模块，转而采用单一神经网络直接将视觉和语言输入映射为动作输出，实现了从感知到行动的“一键式”决策1。
2025-08-22 20:00:00
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原创 机器人视觉方案之深度相机-基础介绍
深度相机是通过结构光、主动立体视觉或飞行时间（ToF）技术获取场景三维数据的传感器。与传统2D相机相比，它能同步输出RGB图像和毫米级精度的深度图，解决机器对物体空间位置与几何结构的感知难题。核心应用包括工业精密检测、机器人导航避障、医疗手术导航及消费电子（如Face ID）。当前技术瓶颈主要存在于透明物体测量、多设备串扰和动态精度稳定性。未来将向多模态融合（结合雷达/热成像）、AI驱动实时计算及芯片级小型化发展，成为机器三维感知的核心组件。
2025-08-08 20:30:00
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空空如也
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