12、协作机器人系统中的触觉引导技术探索

协作机器人系统中的触觉引导技术探索

在当今的科技领域,机器人技术的发展日新月异,协作机器人系统更是成为了研究的热点。其中,触觉引导技术在协作机器人系统中展现出了巨大的潜力,它不仅能够提升机器人操作的精准度和效率,还能在医疗康复、人员培训等多个领域发挥重要作用。

触觉引导与虚拟夹具的基础概念

在协作机器人系统中,操作者和机器人会同时握住工具。控制器会测量操作者对工具施加的力以及工具对环境施加的力,以此实现平滑、无震颤且精确的位置控制和力缩放。虚拟夹具这一概念在远程操作和培训环境中得到了广泛应用。研究表明,虚拟夹具能够提高操作者的操作速度和精度,减轻操作者的工作负担,并缩短新手操作者的培训时间。近年来,虚拟夹具的概念进一步发展出了机器人触觉引导这一更广泛的概念,它作为一种支持运动学习的新技术,已经在医疗康复和健康人群培训等多个领域得到了应用。

例如,在医疗康复方面,Marchal - Crespo和Reinkensmeyer对机器人治疗设备的控制策略进行了综述,提出了包括辅助、基于挑战、触觉模拟和指导等多种策略。Takahashi等人研究发现,基于机器人的治疗能够改善慢性中风患者的手部运动功能。在人员培训方面,Emken和Reinkensmeyer研究了机器人增强的人类运动学习,得出利用基于误差的内部模型形成学习机制可以加速对新动态环境的运动学习。Reinkensmeyer和Patton展示了机器人设备如何暂时改变任务动态,从而有助于运动学习体验,这在康复和体育训练中具有潜在的应用价值。Ben - Pazi等人研究了笔的机械性能对儿童书写质量的影响,通过将笔连接到机器人并编程设置有效重量(惯性)和粘度,发现增加惯性和粘度能提高85%儿童的书写质量。此外,Abbink等人认为触觉共享控

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 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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