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    IAI电动夹手-九华山
    发布者:SY20170827  发布时间:2024-04-07 10:33:47  访问次数:

    IAI电动夹手-九华山

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    传统的机器人学研究认为,需要非常清楚要抓取的物体的三维几何形状,分析受力位置和力的大小,再反向计算机器手如何一步步移动到这些位置。但这种方式抓取不规则形状和柔性物体会很困难。例如毛巾,可能需要看成一系列刚体的链接,再进行动力学建模分析,但是计算量比较大。而小黄鸭那样的橡胶,外部并不能看出弹性程度,难以计算出需要施加的正确的力。


    Pieter Abbeel、DeepMind和OpenAI关于机器人控制的研究,都以此深度强化学习为基础。基于强化学习进行机器人抓取,以机器视角看到的图像为输入,以机器最终抓到物体为目标,不断对机器进行训练,从而在不建模和不做受力分析的情况下,实现对物体的抓取。Pieter Abbeel已经展示过机器人叠毛巾,开瓶盖,装玩具等复杂的动作。

    不过基于强化学习也仍有很多问题,如效率低、推理过程长、任务难以描述、不能终身学习、不能最大限度从真实世界获取信息等。其中一些通过meta学习,one-shot学习,迁移学习,VR示教等方法的引入得到了改善,有些则还暂时难以解决。

    深圳市远创机械科技有限公司,专注于工业机器人产品和自动化设备研发、生产和销售,为客户提供自 动化整体解决方案。公司主营有:YAMAHA、Dyadic、IAI、NACHi、MOTOMAN、CORETEC、Vanguard、ALPHA 、SICK、EPSON、Kawasaki、Hirata、TOYO、创锋精工及北京大恒等品牌。主要产品:电缸、机械手、工 业机器人、直线电机、DD马达、工业传感器 、伺服压机拧紧机、工业相机以及非标设备。产品广泛应用 于:电脑、通讯、消费电子、汽车、制造等高新技术产业中的点胶、涂胶、装配、检测、搬运、切割、 上下料、钻孔、焊锡、抛光、包装等领域。根据客户的要求定制适合客户的机型,解决客户人工成本高 、招工难等实际问题,以可持续性为客户提供更好的服务,进而帮助客户提高市场核心竞争力。

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