柔软的机器人臂开发Festo可以学习操纵的对象

日期:

2019-03-01 21:50:16

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<数第二的前一刻你拿对象在你的手,你的大脑将计算所有可能的组合动作必要的安全和牢固地掌握并移动的对象。 这个潜意识的大脑的功能发展一个男人与一个孩子在学习过程。 结果相同培训做法表明,由德国公司费斯托制造工业设备和自动化系统。 该公司推出了一个新的机器人臂BionicSoftHand,其中不仅有一个惊人的灵活性,但也使用了人工智能的计算正确的算法为操纵的对象,直到,事实上,需要他们。

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<最大的安全,Festo不使用新的机器人臂固体骨骼结构。 相反,它配备有一个可充气的波纹管,这是创建使用了3D印刷技术的三维织物制作的弹性纤维的,弯曲的手运动时,波纹管是提供空气。 换句话说,如果简化,它似乎有更多的工作,我们的肌肉和肌腱。

<柔软的手指机器人手装有传感器BionicSoftHand惯性(运动)和电力,还基础上建立的灵活的材料,可以弯曲的话,在运动。 传感器提供的反馈到控制系统方面,通知有关正在进行的动作,手和手指,以及接触的对象。 此外,他们传达信息的对象是否位于一方面对其进行操纵。 换句话说,范围内的传感器提供的看法方面的联系,模仿我们的触觉。

<通常的工业机器人操纵器编程,以便他们可以执行的一个无限数量的某些特定的运动。 当然,在他们的系统中允许的一定量的可选任务执行,但是通常他们的工作减少到相同的一组操纵的对象,例如,移动它们从一个地方到另一个地方。
BionicSoftHand在这方面,更多"像个男人":在开始操纵的对象,通过该系统的人工智能自己尝试的每一个可能的组合如何采取对象,因为它是旋转和放回。 要做到这一点,它使用复杂的模拟试验和错误的选择适当的选项的进一步行动。 作为一个孩子,你大概100次下降杯饮料,还没有学会正确地保持。 因此,BionicSoftHand做同样的事情,只有在虚拟环境下,在经历数十亿的不正确的选项,并最终找到最正确的和最佳的。 一瞬间。

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<在视频演示机器人的任务的移动置于这一方面的12面的对象,使一定的脸看。 如何做到这一点–这车不是解释。 首先,使用3D相机的深度知觉的机会创建一个数字复制的对象手中,然后将它在一个模拟中有许多虚拟手操纵的对象,直到你拥有的正确的组合。 接下来是物理手BionicSoftHand的。 用这种方法,学习机可以学得更快的孩子。 因此,在执行新的任务,它可以使用已经了解到早些时候,算法进行操纵。

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