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怎么样去控制机器人抓取?

时间:2021-06-25 00:00 点击次数:
  本文摘要:六个月前写出了一篇机器人捕捉的专栏文章,讲解了一下机器人捕捉的基本研究内容和方法。机器人从什么时候开始捕捉的(上)。当时就说道了未完待续,仍然想要更加详尽的讲解下机器人捕捉。 在2017年的开始两天,再一可以取出时间来略为整理一下这方面的内容。原始的PPTiTunes链接一、什么是机器人捕捉?如下图右图,等价一个物体和手,机器人捕捉的基础问题分成三个:·怎么样去抓·怎么样去掌控·怎么样去操作者按照可玩性,这三个问题基本是依序递减的。 1、怎么样去抓?

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六个月前写出了一篇机器人捕捉的专栏文章,讲解了一下机器人捕捉的基本研究内容和方法。机器人从什么时候开始捕捉的(上)。当时就说道了未完待续,仍然想要更加详尽的讲解下机器人捕捉。

在2017年的开始两天,再一可以取出时间来略为整理一下这方面的内容。原始的PPTiTunes链接一、什么是机器人捕捉?如下图右图,等价一个物体和手,机器人捕捉的基础问题分成三个:·怎么样去抓·怎么样去掌控·怎么样去操作者按照可玩性,这三个问题基本是依序递减的。

1、怎么样去抓?(GraspPlanning)这个问题基本是一群大牛一开始就研究的问题,还包括Salisbury,Mason,Cutkosky,Khatib等等。大家研究来研究去,就是想要告诉:等价一个物体,等价一个任务,等价一个手,这个手该怎么去抓这个物体才是最差的?这个方向的最知名的结果却是force-closure了,在很长时间基本相等于掌控里面的稳定性的重要性了。我在读博士前两年,基本也是做到这个,当时带上我的博士后Sahar在这个方向做到得非常不俗,不过她从商做金融去了。

最近这个方向基本就是往与Learning融合的套路上回头,可以参照SergeyLevine在Google时的工作。2、怎么样去掌控?(GraspControl)这个问题就是研究力触,还包括手指末端的力触,触觉掌控等,刚性掌控,电阻掌控等等。很长一段时间,大家都在企图计算出来什么样的手指捕捉力才是拟合的(话说当年开始读书硕士时,第一个给我寄送纸质论文的IminKao教授就是做到捕捉的刚性掌控的)。这里面以MartinBuss和李泽湘老师组的工作尤为知名,将一个非线性优化问题转化成一个线性矩阵不等式问题,基本在几十毫秒左右可以获得优化结果。

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最近的这个方面的最差的工作应当却是DLR出来的object-levelimpedancecontrol(IJRR)了(文章第一作者Wimbock也从商了)。现在还固守在这个方向的主要就是几个日本教授了,还包括我的合作者Kenji。话说Kenji的老板Arimoto教授,卸任后才开始做机器人捕捉的,还出有了本书。

他归属于上古大神级别,现在很少有人告诉,IROS2016他的生日聚会也非常高端,可以感觉下(2006InternationalSymposiumonAdvancedRoboticsandMachineIntelligence)。


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