29、机器人技能学习与锂电池电极处理的创新研究

机器人技能学习与锂电池电极处理的创新研究

在当今科技发展中，机器人技能学习和锂电池电极处理是两个备受关注的领域。本文将深入探讨机器人如何通过语音命令和视频演示学习技能，以及如何对锂电池电极在真空压力处理过程中的流体流动进行建模。

机器人技能学习

• 技能表示
  • 技能的表示方式对于机器人理解和执行任务至关重要。以下是几种基本技能及其表示方法：
    | 技能 | 表示方式 |
    | — | — |
    | 到达（Reach） | [p(t0), p(t1), …, p(tr)] |
    | 抓取（Grasp） | G(tr) |
    | 移动（Move） | [p(tr+1), p(tr+2), …, p(tm)] |
    | 定位（Position） | [p(tm+1), p(tm+2), …, p(tp)] |
    | 释放（Release） | R(tp) |
• 动态运动基元（DMPs）
  • 规范系统使用相位变量 z 替代了 DMPs 中的显式时间。其值由函数 τ ˙z = −αz 生成，其中 z 从 1 开始并趋近于 0，τ 是运动基元的持续时间，α 是一个常数，需设置为使 z 足够快地趋近于 0。
  • 变换系统是一个弹簧 - 阻尼系统，它生成由相位变量 z 控制并由强迫项 f 修改的目标导向运动，相关公式如下：
    • τ ˙v = K(g − y) − Dv − K(g − y0)z + K f (z