33、探索连接主义机器人运动规划:视觉引导伸手的神经启发方法

探索连接主义机器人运动规划:视觉引导伸手的神经启发方法

1. 引言

在人工智能和机器人技术的交汇点上,连接主义机器人运动规划提供了一种全新的视角,尤其是在视觉引导的伸手行为方面。传统的机器人运动规划通常依赖于复杂的几何和代数模型,这些模型虽然精确,但难以适应自然环境中动态变化的工作空间。相比之下,神经启发的方法更加灵活,能够通过学习和适应来处理复杂和不确定的环境。

本篇文章将深入探讨连接主义机器人运动规划的核心概念和技术细节,重点介绍一种名为MURPHY的机器人-摄像系统。MURPHY的设计旨在模仿生物感觉和运动系统,通过视觉引导来实现多连杆臂的运动规划。本文将逐步解析MURPHY的物理设置、连接主义架构、学习算法以及其在视觉引导伸手问题上的表现。

2. MURPHY的物理设置

MURPHY的物理设置包括一个真实的摄像头和一个真实的机器人手臂,以确保表示和任务的真实性和复杂性。具体来说,MURPHY使用了一个JVC彩色视频摄像机,指向一个Rhino XR-3机器人手臂(图2.1)。摄像机捕捉到的画面经过处理,生成手臂的视觉图像,用于运动规划。

设备名称 描述
JVC彩色视频摄像机 用于捕捉手臂的运动图像
Rhino XR-3机器人手臂 包括肩部、肘部和腕关节,可在2D图像平面内移动
白色斑点
本资源集提供了针对小型无人机六自由度非线性动力学模型的MATLAB仿真环境,适用于多个版本(如2014a、2019b、2024b)。该模型完整描述了飞行器在三维空间中的六个独立运动状态:绕三个坐标轴的旋转(滚转、俯仰、偏航)与沿三个坐标轴的平移(前后、左右、升降)。建模过程严格依据牛顿-欧拉方程,综合考虑了重力、气动力、推进力及其产生的力矩对机体运动的影响,涉及矢量运算与常微分方程求解等数学方法。 代码采用模块化与参数化设计,使用者可便捷地调整飞行器的结构参数(包括几何尺寸、质量特性、惯性张量等)以匹配不同机型。程序结构清晰,关键步骤配有详细说明,便于理解模型构建逻辑与仿真流程。随附的示例数据集可直接加载运行,用户可通过修改参数观察飞行状态的动态响应,从而深化对无人机非线性动力学特性的认识。 本材料主要面向具备一定数学与编程基础的高校学生,尤其适合计算机、电子信息工程、自动化及相关专业人员在课程项目、专题研究或毕业设计中使用。通过该仿真环境,学习者能够将理论知识与数值实践相结合,掌握无人机系统建模、仿真与分析的基本技能,为后续从事飞行器控制、系统仿真等领域的研究或开发工作奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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