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信息化与智能制造在单元式幕墙组装中的应用实践
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作者 李辉 李世强 李艳楠 《建筑实践》 2025年第S1期166-173,共8页
目前单元式幕墙在组装生产环节主要依靠人工生产,自动化程度极低,生产效率及质量控制水平难以满足现代化生产加工要求。为加速行业向智能制造方向发展,大幅提高生产效率和产品制造水平,本文在智能机器人与数据信息运用于单元板块组装流... 目前单元式幕墙在组装生产环节主要依靠人工生产,自动化程度极低,生产效率及质量控制水平难以满足现代化生产加工要求。为加速行业向智能制造方向发展,大幅提高生产效率和产品制造水平,本文在智能机器人与数据信息运用于单元板块组装流水线生产应用方面,对幕墙行业智能制造升级具有示范意义。 展开更多
关键词 幕墙 单元板块 自动化生产流水线 智能机器人协作 人机混合式生产 高精度作业 数据通信与收集
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基于最优DAGSVM的服务机器人交互手势识别 被引量:8
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作者 钱堃 马旭东 +1 位作者 戴先中 胡春华 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期118-124,共7页
针对目前服务机器人手势交互方法在输入方式自然性和识别方法可靠性方面的不足,提出采用结合人脸和人手的姿态作为输入方式,实现了一个基于最优有向无环图支持向量机(DAGSVM)的手势识别系统。系统采用分步细化特征检测过程,即先粗检肤色... 针对目前服务机器人手势交互方法在输入方式自然性和识别方法可靠性方面的不足,提出采用结合人脸和人手的姿态作为输入方式,实现了一个基于最优有向无环图支持向量机(DAGSVM)的手势识别系统。系统采用分步细化特征检测过程,即先粗检肤色,然后分别利用人眼Gabor特征和人手边缘小波矩特征检测脸和手部,可克服背景中的肤色干扰,并显著提高特征提取的可靠性;综合利用脸手区域不变矩和手的位置信息组成混合特征向量,采用优化拓扑排序策略组织多个两分类支持向量机(SVM),构成最优DAGSVM多分类器,达到比普通DAGSVM更高的多分类准确率。实验验证了该方法的有效性和可靠性,并用于实现一种自然友好的人机交互方式。 展开更多
关键词 手势识别 小波矩 有向无环图支持向量机 人机交互
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基于行为优先与任务协调的多移动机器人遥操作 被引量:2
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作者 熊光明 龚建伟 +1 位作者 段玉林 满益明 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期299-302,共4页
针对单个操作者对多个移动机器人遥操作的困难,提出了基于行为优先和任务协调的多机器人遥操作方法.通过引入机器人局部自主的概念,运用行为优先决策与任务协调模块使操作者和机器人共享运动控制.建立了多机器人系统遥操作体系结构,设... 针对单个操作者对多个移动机器人遥操作的困难,提出了基于行为优先和任务协调的多机器人遥操作方法.通过引入机器人局部自主的概念,运用行为优先决策与任务协调模块使操作者和机器人共享运动控制.建立了多机器人系统遥操作体系结构,设计了多通道人机交互接口界面.室外实验表明,提出的方法可以实现人和机器智能的合理分配.运用该方法,单个操作者可完成对多个移动机器人的遥操作. 展开更多
关键词 多移动机器人 遥操作 行为优先 任务协调 人机交互
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下肢软质康复外骨骼机器人的模糊神经网络阻抗控制 被引量:21
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作者 张玉明 吴青聪 +2 位作者 陈柏 吴洪涛 刘焕瑞 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期477-484,493,共9页
针对脑卒中或交通意外等因素导致的运动功能障碍问题,设计了一种可用于康复训练的可穿戴式的软质膝关节外骨骼机器人.在重点介绍基于Hill肌肉模型的套索人工肌肉驱动系统设计和实时控制平台的基础上,分析了模糊神经网络阻抗控制算法的... 针对脑卒中或交通意外等因素导致的运动功能障碍问题,设计了一种可用于康复训练的可穿戴式的软质膝关节外骨骼机器人.在重点介绍基于Hill肌肉模型的套索人工肌肉驱动系统设计和实时控制平台的基础上,分析了模糊神经网络阻抗控制算法的推导过程.最后,分别在定阻抗与变阻抗参数控制策略条件下,进行人机协同训练模式下的康复训练实验,并对比分析了康复外骨骼系统对受试者肌肉活性的影响.实验结果表明,定频率定幅值训练时的屈/伸扭矩分别增加了9.70%和9.06%,而变频率变幅值训练时的屈/伸扭矩提升了88.34%和57.68%.由此可知,选择符合人体生理肌肉刚度特性的阻抗模型可以改善下肢康复机器人系统的稳定性和安全性,提高人机交互的柔顺性和协调性. 展开更多
关键词 下肢 软质康复机器人 Hill肌肉模型 模糊神经网络 阻抗控制 人机交互
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基于GPR和深度强化学习的分层人机协作控制 被引量:9
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作者 金哲豪 刘安东 俞立 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2352-2360,共9页
提出了一种基于高斯过程回归与深度强化学习的分层人机协作控制方法,并以人机协作控制球杆系统为例检验该方法的高效性.主要贡献是:1)在模型未知的情况下,采用深度强化学习算法设计了一种有效的非线性次优控制策略,并将其作为顶层期望... 提出了一种基于高斯过程回归与深度强化学习的分层人机协作控制方法,并以人机协作控制球杆系统为例检验该方法的高效性.主要贡献是:1)在模型未知的情况下,采用深度强化学习算法设计了一种有效的非线性次优控制策略,并将其作为顶层期望控制策略以引导分层人机协作控制过程,解决了传统控制方法无法直接应用于模型未知人机协作场景的问题;2)针对分层人机协作过程中人未知和随机控制策略带来的不利影响,采用高斯过程回归拟合人体控制策略以建立机器人对人控制行为的认知模型,在减弱该不利影响的同时提升机器人在协作过程中的主动性,从而进一步提升协作效率;3)利用所得认知模型和期望控制策略设计机器人末端速度的控制律,并通过实验对比验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 深度强化学习 高斯过程回归 人体控制策略感知 分层人机协作
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双臂机器人的协调控制算法综述 被引量:23
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作者 王琪 闵华松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期1-16,共16页
双臂机器人系统是当前机器人领域的研究热点,特别是随着单臂机器人在操作能力、控制等方面的局限性不断凸显,最近的研究集中在拥有协调操作能力的冗余双臂机器人。对双臂操作进行分类,然后从双臂协调运动方式、双臂协调控制问题、感知... 双臂机器人系统是当前机器人领域的研究热点,特别是随着单臂机器人在操作能力、控制等方面的局限性不断凸显,最近的研究集中在拥有协调操作能力的冗余双臂机器人。对双臂操作进行分类,然后从双臂协调运动方式、双臂协调控制问题、感知传感器、模仿学习、人机交互五个方面进行分析;综述从运动学、动力学现状入手,分析了双臂协调控制与单臂控制方式在约束关系、运动规划、协调控制方式等方面的不同与发展,结合感知传感器、模仿学习等方法在双臂协调控制中的应用;对人机协作中的交互方式进行了分析,并对双臂机器人的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 双臂操作 运动建模 双臂协调控制 模仿学习 人机交互
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Magnetic soft millirobot with simultaneous locomotion and sensing capability
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作者 Weihong Zeng Xinrui Ding +6 位作者 Yuan Jin Bin Liu Runhao Zeng Feng Gong Yan Lou Lelun Jiang Hui Li 《npj Flexible Electronics》 2025年第1期1203-1212,共10页
Soft millirobot has attracted significant attention and demonstrated tremendous potential in humanrobot interactions and safety inspections.Locomotion and perception are two crucial features for achieving effective ga... Soft millirobot has attracted significant attention and demonstrated tremendous potential in humanrobot interactions and safety inspections.Locomotion and perception are two crucial features for achieving effective gait and practical applications of robots.Inspired by nature,this research reports a magnetic soft millirobot that integrates locomotion and sensing capacities simultaneously.Microconical matrix with rich and regular surface morphologies are constructed directly inside the millirobot as both multilegged and triboelectric-enhanced sensing structures via cooperation of jet printing and magnetization-induction method with high-speed and high-precision.The robot can both recognize its current body state across various application scenarios and identify terrains through a machine learning strategy.Our work presents a customizable approach for smart millirobots to perform tasks in nonmagnetic structured environments and provides embedded sensing capability for next-generation soft robots. 展开更多
关键词 humanrobot interactions machine learning soft millirobot locomotion sensing capacities SENSING effective gait magnetic soft millirobot locomotion
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