所面临的挑战
“y切”是用来描述绵羊加工生产线上的前两个切口的术语。羊的腿被吊在链子上,每条前腿的内侧被切开,与中间相交。
智能Y-cutter
点击上面的链接,观看y形刀具头是如何操作的。这是在任何零件投入生产之前,设计工程师用来检查工具头所有部件运行情况的模拟。
气体沉降的优点
一种利用压缩气体将毛皮与胴体分离的方法
这台机器
成功同时在两条后腿上自动放气
注射针是一个关键部件,它具有穿透毛皮和注入气体的双重功能
机器的性能高度依赖于注射针的精确位置和方向,这是由每个腿的3DOF机械手控制的
内置的清洁系统在每次注射后对叶片进行消毒。
所面临的挑战
这台机器
我们的研究情况
我们的兴趣在于处理非刚性物体,如水果,具有可变的大小、形状、硬度和质地。
我们设计了一个机器人抓取工具,从水果的侧面抓取。
由校准相机的立体图像对创建的深度图像通过切片分析算法进行处理,以识别单个物体。
每个物体的姿态是通过blob分析在指定的深度获得的。
识别候选拾取点,从中选择最佳拾取点并计算其坐标并发送给机器人。
机器人捡起水果并将其转移到配送点。
研究
这项工作使用装有声纳传感器的移动机器人进行。
最初,机器人被指示计算它所处环境的认知地图。由于机器人不是认知代理,根据定义,它不能计算认知地图。
我们通过创建一个局部空间网络来近似这样的地图,每个空间都是局部空间的粗略估计,有已知的出口点。
结果
从这些实验中,机器人能够计算出参观过的地方的粗略表示。
我们的机器人利用距离和方向信息找到回家的路。
开发的过程为认知映射的本质提供了有趣的见解,并鼓励我们在未来使用移动机器人来进行认知映射,而不是在机器人映射中流行。
不同的动物有不同的感知能力。他们生活在不同的环境中,面临着独特的挑战。因此,它们进化出了不同的导航策略。
距离和方向是所有动物与生俱来的两个重要信息,也是导航的基础。
高级别的动物可能会编码,甚至可能更喜欢更丰富的信息来增强动物的认知地图。尽管如此,距离和方向总是作为认知映射的核心过程来计算。
沙漠蚁(Cataglyphis fortis)可以到离巢穴100米远的地方觅食。然而,它仍然能够自己导航回到它的巢穴。更令人印象深刻的是,它能够确定回家的最短路线。