ソフトロボットアームが開発したFestoを学ぶことができる操作オブジェ
Source:に満たな第二の前に瞬間でオブジェクトを手に取り、脳計算の全ての可能な組み合わせでの動作に必要な、安心-安全に把握し、移動するオブジェクトです。 この潜在機能の脳の発達に男の子どもの学習プロセスです。 結果は同じ研修のアプローチによるドイツの会社Festoを製造する産業機器や自動化システムです。 会社を新たに導入したロボットアームBionicSoftHand、素晴らしい柔軟性がも使用して人工知能計算の右のアルゴリズムは、操作の対象物までの、実際には、積み上げていきます。
BionicSoftHandは別の例としては、ソフト面からのアプローチのロボットです。 産業分野にご利用いた移動の重量物は、鋼材に対して操作を行いますの強空圧システムで、強いが、しかし非常にnullを返します。 連絡先の機械と人の時の彼女の作品で最もよく終わる悲劇的な結果でした。 がありますことをご了承くださいわゆるソフトロボット構造主により柔軟な材料は、例えば、スマート生地やインフレータブルパーツです。 そのため、相互作用しかなり以外傷します。
最安全Festoを使用しない、新しいロボットアームに固体骨格構造です。 その代わりに、装置の膨張式ベローズをは予告なく変更する場合があり、3Dプリント技術の三次元織の弾性繊維、曲げの動きの手のベローズが供給されます。 その場合をより簡単に行う全ての仕様筋腱ます。
ソフトの手指のロボットハンドを装備センサー BionicSoftHand慣性(動力もに基づいて新規作成し柔軟性のある素材曲げが作成できます。 センサのフィードバックするための制御システムの手伝いを継続の動きに手や指などのオブジェクトです。 また、情報を伝えるかどうかのオブジェクトが位置しており、その操作が可能です。 の範囲のセンサーの知覚の方の連絡を模倣した味しくタッチします。
通常は、産業用ロボットマニピュレータは、プログラムで行う無数のある特定の運動です。 もちろん、そのシステムの認定額オプションタスクの実行が、一般的には仕事を同じ設定の操作オブジェクトは、例えば、メニューからも高い。
BionicSoftHandこの点で、より"のような男"を開始する前に操作オブジェクトのシステムの人工知能のみで組み合わせのどのようにオブジェクトでは回転されます。 このために使用する複雑なバーチャルシミュレーションによる試行錯誤を選択し、適切なオプションのためのさらなる行動します。 子どもの頃は、ほとんどの100倍を落としたカップドリンクを飲みだした適切な状態です。 なので、BionicSoftHandも同じことが行われてい限り、仮想環境、億正オプションを見かけることをいかに正確に、最適です。 のための分割ます。
のデモ映像をロボットの移動の手に12-両面オブジェクトが一定になるように顔を見ていたのです。 どのようなこの車にはないを説明します。 まず、3Dカメラとの奥行き知覚の機械を作成し、デジタルオブジェクトのコピーを、その場でシミュレーションの中で多くの仮想の手でこの操作は、オブジェクトまで、また、組み合わせます。 そして、物理的手BionicSoftHandます。 この方法によって、機械学習では学習しなく。 これを行う場合には新しいタスクとして開発が開始されましたが、既知のアルゴリズムの操作が可能です。
を登録することで新興味深い動きから、世界の科学技術です。
以上
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