13、基于即插即用框架的定制化机器人协作伙伴

基于即插即用框架的定制化机器人协作伙伴

1. 引言

LOCOBOT 的终极目标是提供安全、定制化且低成本的系统,这些系统能被工人社会所接受,有助于生产更环保、更个性化且高质量的产品,还能将人类工人从部分尚未自动化的任务中解放出来,并且具有易于适应性。其提出了一个框架,可基于人体工程学和人机交互要求,从模块化机器人工具包中设计复杂系统。接下来将详细描述在制造环境中,个体交互模式如何影响和推动机器人协作伙伴的设计。

当前制造工厂中的现有机器人采用基于电动机的刚性和重型结构,在人机协作中会引发安全问题,其控制程序需根据给定运动学手动调整和编程,任务也需详细定义,紧密协作的人机交互仍被忽视。

2. 场景详细描述

LOCOBOT 由一个带有弹性臂的自主平台、一个自适应 Finray 软抓手、多个用于安全和人机交互的传感器以及一组软件模块组成。该项目基于汽车装配线的三个场景制定了人机交互和技术要求,包括与具有监督角色的人类工人进行物理协作和任务共享,在这些演示场景中,LOCOBOT 可减轻人类的大部分体力劳动。
- 演示场景 1 - 起动机预分拣 :LOCOBOT 需要定位包含特定型号起动机的小车,扫描其内容,识别起动机,将其捡起并送到橙色小车处。在部件位置不当、不同层起动机之间有纸板、部件/小车/货架缺失、部件识别失败、工作空间有无法识别的障碍物等情况下,需要人机交互。目前这项工作完全由人类工人手动完成。
- 演示场景 2 - 电池预拾取 :汽车电池通过托盘运送到工作区域,LOCOBOT 需识别所需电池型号的堆垛,捡起一块电池并将其送到轮式小车上。在提起电池手柄(以便抓取

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始与训练,到执行分类及结果优的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动建模与参数优,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能转型、精准传播、首发内容价值提升、内容资产及数据可视。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转与GEO优的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量品牌影响力与销售转效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优,以实现品牌传播的长期复利效应。
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