10、机器人协作与自动化软件自动生成技术解析

机器人协作与自动化软件自动生成技术解析

1. 机器人协作场景

1.1 机器人-机器人协作

参与任务的机器人了解任务执行的整个流程,在机器人协作场景中,提出了隐式和显式两种形式,且初始时机器人并不知道是否有合作伙伴。
- 隐式协作 :在线社区充当黑盒。机器人移动过程中找到字符,检查是否属于要组装的单词,若是则捡起并通知社区将其搬运到指定位置。其他执行相同任务的机器人会知晓该字符已被找到和转移,继续寻找单词中缺失的字符并按流程执行,同时通知社区。
- 显式协作 :找到合适字符的机器人通知在线社区,若有执行相同任务的机器人,会直接向第一个机器人发送通知消息,包含准备协作的机器人信息,后续两个机器人进行通信。

1.2 机器人-人类协作

该场景假设人类支持机器人的行动,机器人不知道字符在单词中的位置,人类控制字符位置以形成单词。
- 具体流程
1. 机器人找到字符后识别并询问人类其位置。
2. 若要组装的单词包含该字符,人类顾问告知机器人放置字符的坐标;否则,机器人继续前进。
3. 单词组装完成后,机器人停止行动。
- 通信过程
- 机器人在在线社区中作为知识接收者,发送消息格式如下:

\Request; Robot1; Consultant; ITMO; T; Character relocation; T; ?; ?; ?; Suspended [ ;
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仿真方法拓展自身研究思路。
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