机器人21日xx

• iStruct演示

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  • • 技术细节

    • • 更多信息

    • 大小:	66cm x 43cm x 75cm(标准位置)
      重量:	18公斤
      电源:	44,4 v / 2.5Ah(锂聚合物)
      驱动/引擎:	8 * 48V RoboDrive电机与1:50 HarmonicDrive齿轮，8 * 48V RoboDrive电机与1:80 HarmonicDrive齿轮，4个BLDC Faulhaber-2250电机以及6个BLDC Faulhaber 2444电机
      传感器:	接头:位置(绝对和相对)，速度，电流，电源电压，温度;脚:49个压力传感器，一个三轴加速度传感器，一个距离传感器，三个绝对位置传感器，一个温度传感器，一个6DoF力-扭矩传感器;脊柱:2x6位置传感器(绝对和相对)，6x1DoF力传感器;正文:惯性测量单元，电池电压

• 系统描述

• 有腿机器人的一个关键优点是，它们能够在设计的工作空间内以不连续的方式在无数个方向和大小上施加力，从而对环境产生作用。为了简化设计和控制，大多数多足机器人都配备单点接触足。
  
  本项目着重于多足机器人复杂的下肢系统，以展示驱动多点接触足的优势。所采用的传感器包括43个独立fsr传感器组成的压力传感器阵列，另外6个fsr传感器位于外露部件上，用于碰撞检测，一个6轴力/扭矩传感器，一个位于脚后跟的距离传感器，用于预测脚后跟撞击，一个数字3轴加速度传感器，用于感知脚部结构的方向，两个温度传感器，用于补偿相关电子设备中的温度影响，以及数字磁角编码器来监控足部和脚踝结构的每一个运动轴。
  
  此外，为了增加所谓的多运动系统的机动性，前后车身之间的刚性连接将被驱动脊柱所取代。该机构为六自由度并联机构。脊柱中的支柱以只产生压缩力和张力的方式布置。因此，单轴测力元件可以与每个支柱集成在一起。由于在脊柱中嵌入了电子元件，整个结构可以用作6轴力-扭矩传感器。
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  • 脊柱内的驱动机构和杆
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  • 在目前开发的类猿演示器的背景下，脊柱的CAD草图
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  • 仿生功能-小腿设计的发展步骤

• 空间机器人

• 太空机器人的研究领域涉及外星探索智能机器人的发展，重点是:
  
  • 开发基于生物启发的创新运动概念的非结构化，不平坦地形的机器人系统
  • 开发多功能机器人团队，可用于不同的任务，从现场检查到基础设施的组织和维护
  • 用于行星探测的可重构系统
  • 基于人工智能的未知地形自主导航和任务规划方法
  • 图像评估，目标识别和地形建模
  • 基于人工智能的科学实验支持系统
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  • 埃莫

  • 该项目的目的是评价机器人采矿技术的概念，以应用于未来的风化层输送系统，支持ERA-Star项目AMOR内的当前活动。在遥远的未来，不可能在2025年之前，在月球上开采资源，例如为太空飞行器提供燃料，将是太空探索的一个基本目标。在这里，一种具有成本效益和可靠的收集风化层的采矿技术起着重要作用。这个项目将有助于选择合适的组件，以及一个合适的EDF(地球示范设施)。
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  • ARAMIES

  • ARAMIES项目的目标是开发和编程一种适用于崎岖地形的多功能、多自由度自主行走机器人。该项目特别关注非常陡峭和不平坦的地形，例如峡谷或火山口壁。
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  • Expl.Lun.Krater

  • 在这项研究中，对月球两极的月球深坑进行了可行性分析。在这方面，讨论了以前任务的目前经验以及关于发展行星漫游者的最新技术状况。借助参考弹坑模型，对两种参照系(轮式和腿式)进行了比较。此外，对这些子系统的需求被定义，然后指定，以估计质量，能源消耗和这些系统的体积，可能用于这些陨石坑。
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  • 月球

  • 这个项目(由DLR和BIG Bremen资助)的目的是评估最先进的机器人技术，用于未来与可重构机器人的合作，异质，地外任务。我们将与合作伙伴合作，在现有机器人系统的基础上，开发一个可重构机器人系统，包括一个带机械手的着陆器(OHB)、一个漫游者(EADS Astrium)和一个攀爬机器人(DFKI)。它的通用性和稳健性将在一个陨石坑勘探场景的复制中进行测试和演示。
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  • 蝎子

  • SCORPION是一款八足行走机器人，适用于危险的户外地形。它采用了仿生控制概念，允许在各种地形中非常灵活，稳健的行走行为。SCORPION机器人的行走步态是基于对真实蝎子行走模式的研究。
    SCORPION可以通过HMD、可选的语音控制和数据手套以直观的方式进行控制。未来可能的应用领域包括危险环境的探索，例如在外星或SAR任务中。
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  • SpaceClimber

  • “太空攀爬者”项目的目标是开发一种受生物学启发的、节能的、自适应的陡坡自由攀爬机器人。该项目建立在ARAMIES项目(DLR授权编号50JR0561和ESA合同编号18116/04/NL/PA)和SCORPION项目(DARPA授权编号:N0014-99-1-0483 & NASA-USRA批准号8008-003-002-01)。SpaceClimber将证明行走机器人系统为未来在复杂地形执行任务提供了解决方案，特别是在陨石坑或岩石裂缝中执行任务。我们打算开发的机器人系统应该能够征服高达80%的不规则斜坡，并且应该能够使用内置传感器进行局部自主导航。

• 太空机器人:机器人系统

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  • ARAMIES -四足机器人

  • ARAMIES机器人由26个活动关节组成，每条腿有6个关节，头部有2个关节，其中包括一个摄像头、一个激光扫描仪和两个超声波距离传感器。此外，系统有加速度传感器和陀螺仪稳定控制。此外，每个关节都配备了绝对位置传感器、电流传感器和温度传感器。
    与其他行走机器人相比，ARAMIES机器人的一个主要优势是它的驱动爪，用于在陡峭的斜坡上抓住。在实验室测试中，该系统能够爬上倾斜70°的阶梯墙。
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  • SCARABEUS -六条腿的机器人

  • SCARABAEUS是根据从SCORPION和ARAMIES项目中获得的实验经验建造的。SCARABAEUS接头是ARAMIES项目开发的，其连续扭矩为13 Nm(峰值为26 Nm)。它们由4种不同的板类型控制，类似于用于控制ARAMIES机器人的板类型。
    
    底层软件是基于仿生运动控制概念。它的特点是基于贝塞尔曲线的节奏轨迹，其输出类似于中央模式生成器(CPG)的输出。附加的反射模型确保在危险地形中稳健的运动。节奏模式可以直接定义关节角度以及脚部的笛卡尔坐标，使用为SCARABAEUS开发的逆运动学层。这种仿生机械装置能够通过一个微控制器控制18个关节和6个爪子。
    
    其中一个重点是开发高水平的人工智能，使SCARABAEUS能够探测障碍物并绕过它们，特别是在倾角高达80%的岩石斜坡上。由于环境极端，大多数规划和导航解决方案都不适用。在自然环境中，自我定位和路径规划比室内更具挑战性，例如，在平面和结构化环境的办公室。

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  • 蝎子-一个八条腿的机器人

  • 八足行走机器人SCORPION是为在非结构化、不平坦地形上应用而开发的。使用仿生控制概念，允许高机动性和非常灵活，稳健的行走行为，它已经成功地在各种崎岖的地形上进行了测试。评估了在未来地外任务中可能的应用，特别是使用这个机器人概念进行陨石坑探索。
    
    腿型系统是机器人领域的研究热点。由于拥有大量的自由度，它们能够自主地适应多种不同的地形和障碍物。
    原则上，由于它们的腿，与轮式或履带式机器人相比，它们在崎岖地形和陡峭地形上具有巨大的优势。
    
    为了对SCORPION进行编程，开发了一种仿生方法。在SCORPION软件中实现了中央图案发生器和反射模型的简化模型。这两种生物机制的证据几乎可以在所有有腿的生物身上找到，作为基本的神经元控制。此外，蝎子的行走步态是基于真实蝎子的行走模式。
    
    这种方法提供了一种非常自适应和鲁棒的控制，从而为同时控制SCORPION的所有24个耦合关节的问题提供了一种非常高效和低功耗的解决方案。

• 水下机器人

• 本领域涉及水下系统中人工智能方法的开发和实现。主要研究要点有:
  • 采用虚拟浸泡方法的遥控水下航行器用户支持系统的开发
  • 水下应用中机械臂的自主操作和任务规划方法的设计，特别是使用最先进的传感器技术，如“视觉伺服”
  • 使用模块化和智能水下摄像机进行图像评估和物体识别
  • 下一代自主水下航行器控制方法设计
  • 为水下航行器开发生物启发和节能的运输方法，如振荡系统
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  • µAUV²

  • 基于第一个版本的μ AUV的建造和运行所获得的经验，该项目旨在开发下一代μ AUV，一种新颖，健壮，强大的μ AUV²。届时，应尽可能消除密度、计算能力、推力等问题
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  • CManipulator

  • c机械手项目处理了用于检测和服务任务的第一个自主双机械手系统的开发、评估和构建。在这个项目中，水下物体的视觉检测和自主机械手控制的方法将被开发。计划将该系统用于未来的水下检查和维护任务，包括自动拾取、放置和堵塞。
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  • Underwatersnake V3

  • 该项目的目标是开发下一代水下蛇，重点是机器人脊柱推进组件的建造、生产和测试。最重要的是，水下蛇是一个游泳系统，即在操作过程中，机器人保持接近水面，而如果需要，它可以潜入3米深。与传统的水螺旋桨相比，由于采用波动推进，系统的湍流显著减少。因此，可以在植物生长旺盛的水体或敏感装置或建筑物附近使用该机器人。
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  • VI-Bot

  • VI-Bot集成了机器人技术、神经科学和人机交互领域的方法，为机器人系统的远程控制而设计的创新系统。一种具有集成被动安全的新型外骨骼，通过在线脑电图分析，使用自适应和行为预测操作员监控，以及全面的虚拟沉浸和信息和操作选项的情景呈现，将向远程操作操作员传达“现场感觉”。
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  • µAUV

  • 对世界海洋和海底的探索才刚刚触及表面。一种解释是，当科学仪器被部署到深海时，会遇到恶劣的条件。极端的压力、完全的黑暗、需要通过宽带(可能只能通过电缆)进行通信，以及高昂的后勤成本，这些都使深海技术系统的使用变得复杂。
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  • ROV-Hovering

  • 采用最先进的传感器技术，结合声纳和惯性系统的数据，开发了一种允许ROV在建筑物前自主悬停的系统。它将用于支持ROV飞行员处理任务，使他们能够定位ROV并将其悬停在物体或结构上。

• 电迁移

• 在电动汽车领域，我们正在测试电动汽车、电池充电技术和车辆数据收集的概念。我们正在创造智能、环保、一体化的城市交通模式。我们的研究重点是:
  
  • 创新车辆概念的开发和演示
  • 设计移动和交通控制的新方法，应用支持，技术集成
  • 通过对技术上不同的电动汽车进行车队测试收集数据
  • 协调不莱梅/奥尔登堡示范区域电动交通区域项目办公室
  • 模型区域的虚拟化，未来更大的车队的模拟，以及在交通量、基础设施需求、环境污染和经济效率方面对模型区域的影响的预测
  • 基于之前收集的数据，为新的商业模式和流量概念奠定基础
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  • 农村地区的新流动
    (正在进行的项目)

  • 现代社会和经济繁荣的特点是流动性和交通。对于不莱梅/奥尔登堡及其周边的农村地区来说，这两者一直都是最重要的，因为流动性在经济增长和就业中起着至关重要的作用。该项目的目标是进一步推动不莱梅/奥尔登堡地区的电动交通，重点关注三个主要问题:
    1.应用电动出行
    2.技术的概念
    3.流动性的影响
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  • 工作包2.1 ICT
    (正在进行的项目)

  • 其目的是展示电动交通领域的ICT服务格局。IT平台提供工具和方法，以增加电动交通及其应用领域，并使用户熟悉这些新的交通方式。
    基于电动出行数据库对数据进行分析。这些准备好的数据是若干可能的工具和仪器的输入。
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  • 2.2工作包
    (正在进行的项目)

  • 子项目ITEM -创新技术电动交通-的目标是进一步开发、设计和建造电动汽车，作为未来的技术演示。除了多变的外形，这款车还允许自动操作，例如自动停车和自动停靠在充电站。公路列车可以通过相互对接来设置，从而提高所有司机的行驶范围。车内和车上的传感器提供完整的导航系统，包括智能路线规划，这取决于目的地、电池的充电状态和交通状况等。
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  • 模型区域电动交通PMC:模块3

  • 该项目的目的是通过电动汽车的日常使用，获得可靠的用户体验、技术性能参数以及在不同应用场景下的实际适用性等信息。
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  • 模型区域电动交通PMC:模块3

  • 该项目的目的是展示电动汽车在私人环境中日常使用的适用性。它由“电动交通:经验、行动建议和概念”领域以及“电动交通”生活实验室设计的准备活动扩展。
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  • 电动移动PMC:模块2

  • 智能集成电动汽车项目包括从电动汽车项目中收集的车队测试、用户体验和二手资源中获取、管理和评估数据。开发用于解释和可视化该数据库的不同仪器也是该项目的一部分。

• 搜救机器人(SAR)，安全机器人

• 在这一领域，机器人将被开发来支持救援和安全人员。我们的研究要点是:
  
  • 开发用于室内和室外应用的高移动平台
  • 开发能够识别潜在受害者(SAR)或入侵者(安全)的自主系统
  • 基于雷达、激光扫描仪和热视觉的最先进的传感器技术的开发和应用，以识别物体和人，响应。
  • 将机器人系统嵌入现有的救援和安全基础设施
  • 自主导航和任务规划
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  • 卡尔顿

  • 该项目的目标是实现一个传感器模块，该模块能够在一定时间内覆盖某个位置的位置、速度和方向。该模块由加速度传感器、陀螺传感器和磁力计组成，每个传感器都在所有三个自由度下工作。此外，采用了一种成像传感器，它是针对任何结构平面表面。借助光流方法，对生成的图像序列进行处理，从而提取出传感器相对于平面的运动描述。通过传感器融合技术将单个传感器数据结合起来，实现对条件的完整描述。
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  • SentryBot

  • dfki不莱梅实验室正在开发一个自主移动安全机器人团队，可以无缝集成到现有的安全系统中。这些移动安全机器人能够自主导航，并且不依赖能源，因为它们能够在没有任何用户干扰的情况下为电池充电。机器人团队是自组织的，未来将通过语音控制提供直观的界面。
    
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  • SentryBot二世

  • 在DFKI开发的自主安全机器人的基础上，将建立一个协作机器人系统。现有的SentryBot原型配备了基于雷达和红外的运动探测器，以及一个摄像头。目前，四个配备充电单元的机器人正在建造中，用于监视不莱梅机器人实验室。根据我们在SentryBot研究中获得的经验，已经开发了一个更大的模型，可以用于户外和更难以到达的区域(即楼梯)，并具有红外摄像机和变焦摄像机。

• 认知机器人

• 我们的研究涉及智能代理的开发，这些智能代理通过与周围环境的交互进行学习，能够收集有关环境的信息，并独立识别行动选项。我们的研究要点是:
  
  • 开发适应性强、健壮的学习架构
  • 智能材料集成
  • 感觉运动信息的表示
  • 可供选择的形态和迁移概念
  • 应用生物学启发的概念
    • 开发机器人形态及其学习算法
    • 转向与控制算法
  • 通过研究和开发，开发人机交互的新概念。的公用通讯路径
  • 技术系统的自我评价
  • 将决策理论规划程序扩展到异构多机器人系统
  • 在多机器人框架中处理连续的、受限的资源
  • 决策理论规划框架
  • 适应生物控制概念，发展故障安全，冗余和节能控制
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  • 迷宫1

  • “迷宫1”-项目使用一个改变的BRIO迷宫来研究
    脑电图和功能磁共振成像检查大脑过程中发生的学习和
    再学习。另一方面，人工代理应该能够做到
    玩这个游戏。目前，这个游戏可以用手控制，直接通过
    马达，或者通过马达和操纵杆。集成了多个传感器
    (电位器，压电传感器，相机和开关)使…成为可能
    记录球员和人工代理人的行为
    然后互相比较。此外，还进行了物理模拟
    写的是为了模拟玩耍和学习的行为
    人工代理。
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  • 迷宫2

  • BRIO迷宫游戏配备了两个伺服电机和两个电位器，可以远程控制和测量游戏棋盘的方向。
    板子被安装在一个平台上，一个摄像头被放置在这个平台上，这样就可以估计出球在板子上的当前位置。为此，开发了一种视觉算法，该算法将摄像机图像中的球分割，并将图像中的球的位置映射到迷宫坐标系中的位置。映射在每个会话开始时使用标志自动校准。此外，一个球库目前正在开发中，它将安装在游戏上，允许多个回合的游戏，而无需手动将球放回去。
    
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  • LittleApe

  • LittleApe项目的目标是建造和编程一个类猿机器人，它应该能够在行走的同时攀爬。
    轻型机器人将用于研究形态和运动方面的各种问题。
    在LittleApe项目中，控制软件将在模拟环境和真实系统中并行开发和测试。
    作为项目的结果，我们希望通过一个系统获得运动策略和控制方面的经验，该系统能够以不同的模式行走，具有攀登的能力，并可以将步态从四足行走模式改变为两足行走步态。
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  • SFB A3

  • Multibot项目是用不同种类的机器人团队探索户外区域。除了协调之外，主要目标是利用系统的不同特征，与使用同质机器人团队相比，它们能带来更丰富的环境表现。例如，一个有腿的机器人可以收集关于它所行走的基底的额外信息。
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  • SFB TR8 (A6)——(ReactiveSpace)

  • SFB/TR8-[ReactiveSpace]项目关注基于具身认知原则的空间认知混合学习架构的开发。该体系结构将用于获得对更高层次的认知、通信和与其他代理交互的基本理解。此外，该项目试图通过实验确定本体感受和外部感受信息在识别、分类和表示代理生活和操作的环境方面的重要性。为了实现该项目的目标，我们将使用我们的复杂的腿部机器人，它拥有丰富的传感器和运动能力。
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  • Capio
    (正在进行的项目)

  • Capio开发了一种通用的、可穿戴的、轻量级的上身双臂外骨骼，主要针对远程操作任务。一项关于机器人康复的研究将为这一领域的研究活动奠定基础。远程系统的传感器信息将通过依赖于驱动系统的反馈机制直接实时应用到操作员的身体上。