詳細信息 |
迎賓機器人剛性關節(jié)的靈巧手 |
編輯: 來源:CAAI認知系統(tǒng)與信息處理專委會 時間:2023/6/16 |
機器人靈巧手的功能主要由手指決定,靈活的手指可以有效地提G靈巧手的靈活性。 機器人剛性關節(jié)的靈巧手,通過連桿機構與電機連接或者電機直接驅動關節(jié)運動,一旦電機位置確定后,所有連桿位置和關節(jié)角度都將固定。有許多靈巧手都使用這些剛性關節(jié),如i-Limb hand、Bebionic hand、Michelangelo hand、Taska hand、Mia hand和Vincent hand。使用這類關節(jié)的靈巧手具有緊湊、G抓持力和G控制精度等優(yōu)勢。然而,剛性關節(jié)的靈巧手適應性不足,研究人員在這類靈巧手表面增加了柔性材料或增加觸覺傳感器,以期望改變這種狀況。
|
【聲明:轉載此文出于傳遞更多信息之目的,并不意味著贊同其觀點或證實其描述,文章內容僅供參考,如有侵權,請聯(lián)系刪除! |
推薦信息 |
AutoML技術路徑
1 數(shù)據(jù)預處理和特征工程自動化;2 超參數(shù)優(yōu)化自動化;3 模型選擇自動化;4 模型繼承自動化,將多個模型組合起來以提高預測性能的過程
MLOps技術路徑
1 需求分析與開發(fā);2 數(shù)據(jù)工程流水線;3 模型試驗流水線;4 DevOps;5 持續(xù)訓練流水線;6 持續(xù)部署流水線;7 持續(xù)監(jiān)控流水線
數(shù)據(jù)為中心MLOps與模型AutoML為中心的不同
MLOps側重于用于訓練和評估ML模型的數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量更關鍵;AutoML優(yōu)先考慮尋找最佳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡架構來解決手頭的問題
平臺對于數(shù)據(jù)驅動的AI重要性
有助于管理數(shù)據(jù)驅動AI解決方案的可擴展性;共享見解和共同處理數(shù)據(jù)和模型的工具和功能;幫助跟蹤實驗,管理模型版本并確保結果的可重復性
以數(shù)據(jù)為中心的AI應用優(yōu)勢顯著
數(shù)據(jù)驅動的AI可以提高泛化能力;擴充或優(yōu)化用于訓練的數(shù)據(jù)來微調模型更容易;數(shù)據(jù)驅動的AI協(xié)助模型抵抗對抗性攻擊;鼓勵遷移學習
以模型為中心的AI應用痛點:資源、成本要求高等
模型驅動的AI通常涉及具有大量參數(shù)的復雜模型;模型驅動的AI中復雜模型的訓練需要時間長;復雜模型通常較難解釋和理解
2016-2022年人工智能產(chǎn)業(yè)相關政策梳理
關于規(guī)范和加強人工智能司法應用的意見,關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質量發(fā)展的指導意見,關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知
AI應用于交通行業(yè),創(chuàng)造經(jīng)濟價值
新能源車的持續(xù)滲透為人工智能在交通領域的滲透的占提供了一片沃土,人工智能有望創(chuàng)造超過 3,800 億美元的經(jīng)濟價值 |
智能運輸機器人 |
AGV無人運輸機器人-料箱版 |
AGV無人運輸機器人-標準版 |
AGV無人運輸機器人-料箱版(鈑金材質) |
AGV無人運輸機器人-貨架版(鈑金材質) |
AGV無人運輸機器人-貨架版(亮面不銹鋼材質) |
AGV無人運輸機器人-開放版 |
行業(yè)動態(tài) |
咨詢熱線:4006-935-088 / 4006-937-088
客服熱線:
4008-128-728
版權所有 @ 創(chuàng)澤智能機器人集團股份有限公司 魯ICP備18039973號-2 運營中心 / 北京·清華科技園九號樓 生產(chǎn)中心 / 山東省日照市開發(fā)區(qū)太原路71號 |