3、Probo:用于儿童人机交互研究的智能可拥抱机器人

Probo:用于儿童人机交互研究的智能可拥抱机器人

1. 机器人发展现状与趋势

如今,机器人在工业领域应用广泛,如汽车、电子、化工等行业,承担着材料处理、焊接等多种任务。但下一代机器人将更多地与人类密切协作,应用场景极为丰富:
- 服务场景 :服务机器人会帮助老年人和残疾人,家庭机器人将用于家庭和办公室。
- 娱乐场景 :儿童可以和娱乐机器人玩耍。
- 医疗场景 :医疗机器人辅助手术,机器人假肢为截肢者提供肢体替代,矫形器和外骨骼助力康复。
- 太空探索 :NASA正在研发与宇航员在太空协同工作的Robonaut。

国际机器人联合会(IFR)的数据显示,全球对创新机器人的需求不断增加,尤其是非汽车领域。传统和新兴市场都在增长,涵盖工业和服务机器人领域。不过,欧洲、日本和美国社会对机器人的接受程度存在差异。例如,日本更容易接受技术变革,机器人在日本是漫画和娱乐的来源,日本机器人协会(JARA)预测,到2025年个人机器人产业全球年产值将超过500亿美元,而目前约为50亿美元。

个人机器人兴起的原因包括:执行器和传感器可以做得更小、更便宜;实时计算软件组件所需的计算能力不断提升;市场需求逐渐显现。特别是日本、欧洲和美国的老龄化人口带来了诸多社会问题,劳动力减少和护理成本增加促使人们寻求创新解决方案,陪伴和服务机器人是其中一部分。

从工业机器人向服务、个人和家用机器人的转变带来了特定的设计标准。工业机器人能够高速、高精度地搬运重物,通过将其置于笼子中确保安全,因为工厂环境相对固

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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