皮膚是人體面積最大的器官,起保護、感受外界觸覺刺激等作用,經過感知處理的過程可以實現大面積的觸覺感知,這對于人機交互而言是十分重要的特征,因此,電子皮膚(e-skin)的相關研究致力于將人體皮膚的各特征復制到人造電子皮膚上。行列式的陣列電極排布是電子皮膚最為常見的觸覺感知實現路徑,這種方法能夠在較少數量電極的情況下實現大面積的觸覺感知,但存在制作復雜、連線繁雜等問題。此外,還有使用立體攝像機或加速度計的實現方法,但都尚未實現人類皮膚的特性(保護、多模式傳感和可擴展性),特別是在耐用性、成本效益和可修復性等實際要求方面。
韓國科學技術院的J. Kim課題組提出了一種基于水凝膠彈性體混合物的仿生機器皮膚,可以同時實現靜態(按壓)、動態(表面振動、滑動等)觸覺的識別。皮膚分為三層結構,表面的一層起保護作用,中間的水凝膠層構成機器皮膚的主體,由于其具有導電性,因此可以實現電信號的傳遞。水凝膠層和底層之間分布著電極和麥克風陣列,由于水凝膠層的可形變性,其對壓力可以產生阻抗變化的響應,電極陣列通過電阻抗成像技術可以實現按壓壓力的識別;當皮膚表面有振動、摩擦的激勵時,振動通過水凝膠傳遞至麥克風,便可以產生相應的電信號響應。通過神經網絡的訓練和學習,可以實現靜態和動態觸覺的模態識別。
DeepTech通過科研數據分析、專家訪談等方式洞悉先進計算領域發展趨勢,探尋具備技術顛覆性,有商業化前景的先進計算技術,提煉出 2022 年先進計算技術及應用七大趨勢
對于聯邦學習技術,數據應用推廣的經驗,并深入探討聯邦學習在政務,醫療,金融,廣告,物流的應用價值,以期為數據應用價值的釋放帶來解讀和參考
「Vision+Ask」的任務包含視覺問題生成、根據問題生成查詢、圖像描述等;「Vision+Answer」的任務包含視覺問答、視覺對話等
基于康復機器人內部傳感器識別記錄訓練過程中的運動學參數,能夠實時定量評估不同的運動模式,還能夠掌握患者是否主動參與訓練等情況
智能機器人視覺方面的工作,主要體現在感知、理解、學習及推理4個方面,涉及到目標檢測、目標追蹤、人體姿態估計、人臉識別、行為識別、推理等技術
從大型仿人機器人整機構型國內外研究現狀入手,圍繞機器人整機構型、關節運動特點、伺服驅動器、減速器、仿真平臺等方面進行深度講解,最后就大型仿人機器人整機構型未來發展趨勢給出自己的見解
HRI的MTL可以使機器人更輕松,更智能地與新用戶進行交互,即使使用諸如RL這樣的數據密集型方法,也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態ML已用于自動識別自閉癥譜系障礙(ASD)兒童
服務機器人潛在危險有:電擊、與能量有關的危險、著火、與熱有關的危險、機械危險、輻射、化學危險等
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語言處理(NLP)、機器學習、計算機視覺(CV)等多領域的綜合應用場景
驅動系統由4個200W無刷直流電機構成,通過50:1的空心軸減速機可以最高達2m/s的速度在玉米、高粱等農作物的地里前進
通過2D激光雷達信息采用Hector SLAM實現機器人對地圖的感知和自主導航規劃,通過頂部的RGB-D相機采集目標物體深度和RGB圖像信息
機器人的學習分為三個部分的軌跡預測包括示教者的手部運動軌跡、示教者的身體移動軌跡以及被操作物體的運動軌跡