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【天富娱乐线路检测登录】仿真技术在机器人技术中的应用:机遇,挑战以及前进的建议

杰弗里·C·崔克尔一直对机器人手很感兴趣。而且,尽管这可能还有很长的路要走,研究机器人学30多年的崔克尔说,他最感兴趣的是机器人在人类“或更高水平”进行“灵巧操作”的前景

“我一直觉得,机器人要想真正有用,就必须捡起东西,它们必须能够操纵它,把东西组装起来,修理东西,帮助你离开地面等等,”他说,并补充道:“要解决这样一个问题,需要太多的技术领域在一起,而很多人根本不去管它。”

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但特里克尔是莱海大学计算机科学与工程系的一名教员兼系主任,他所做的不仅仅是为此而烦恼。他和他的团队正致力于那些涉及技术挑战的项目。Trinkle说,其中一个项目是合作开发一种设计和建造软机器人的新方法,即人机协作的未来,Trinkle说,这是受软动物结构中自然肌肉运动的启发。想想:长颈鹿的舌头,章鱼的触须和大象的鼻子。计算机模拟是开发这种新方法的关键。

Trinkle和其他机构的同事共同撰写了一篇“透视”论文,名为“模拟在机器人技术中的应用:机遇,挑战,和向前迈进的建议,发表在最新一期的《美国国家科学院院刊》(PNAS)上,“文章认为经过充分验证的计算机模拟可以提供一个虚拟的试验场,在许多情况下有助于安全、快速、低成本地理解,以及未来机器人如何设计和控制以实现安全操作和提高性能

“在这样的背景下,”作者继续说道,“我们将讨论模拟技术在机器人技术中的作用,目前阻碍其广泛应用的障碍,以及消除这些障碍的潜在措施。”

本文总结了2018年国家科学基金会/国防部/国家标准技术研究所专题研讨会上表达的观点。会议汇集了来自不同组织、学科和领域的与会者。作者说,所代表的专业知识来自机器人学、机器学习和基于物理的仿真的交叉点。

作者总结道:“紧迫的问题是如何启动一个机器人学模拟交叉授粉过程,从而迅速将研究工作从‘学术辩论’阶段过渡到‘模拟支持的建设和技术演示’阶段。这种转变可以通过持续十年的财政承诺来推动,这将确保为跨学科的努力提供资金,以促进协作、竞争和编辑经验证的模型和源代码的开放存储库。正如航空航天和汽车行业所见证的那样,向数字化转变的模式虽然具有明显的影响力,但却花了数十年的时间才得以融合。从这次经验中吸取教训,希望通过模拟技术,在几年内而不是几十年内,在智能机器人的设计上取得突破。”

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二维软机器人学习抓取的计算机仿真。作者:Jeffrey C.Trinkle,Lehigh大学计算机科学和工程系主任,Jinda Cui,博士生和Trinkle实验室的研究助理

训练机器人的神经网络:就像婴儿学习爬行

Trinkle的软机器人项目是耶鲁大学、华盛顿大学和布朗大学的合作项目,由国家科学基金会新兴前沿研究和创新基金资助。他的任务是利用数学模型,以及搜索算法等计算机科学技术,开发“告诉”机器人如何移动的计算机系统。他以Roomba为例,这种自动吸尘器可以在地板上自动移动。

Trinkle说:“Roombas使用的技术与我们使用的技术相同,只是在一个非常简单的环境中。”Roombas知道有一堵墙。他们有一个内部地图,确保他们可以四处走动,而不会碰到太多东西。”

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崔克尔说,这张图的功能与人脑相似。

“你的大脑向你的肌肉发送信号,它们会根据你试图执行的动作改变肌肉的长度,收缩或扩张,”他说我们也在做类似的事情。所以,想象一下,你可以用成百上千个模块化单元来建造自己的象鼻

为了做到这一点,研究人员正在仔细研究一些软动物结构的生物学特性,以便更好地了解肌肉细胞如何与肌腱和其他组织协同工作,以表达运动。崔克尔和他的学生利用这些生物数据构建了一个象鼻的计算机模拟模型。结构的组成部分及其相互之间的连接用纵横交错的线表示?例如,红线代表活跃的肌肉细胞,灰色代表脂肪和结缔组织。

使用一个模拟工具,Trinkle应用数学模型来指导模拟的附属物围绕一个模拟对象(如一个圆)卷曲,表示三维中的圆盘。

为了设计最终指导三维机器人如何移动的“大脑”或“地图”,Trinkle使用了构建人工神经网络的技术,一种模仿人脑的机器学习方式。这些神经网络是通过数据训练的,过程类似于人类的学习。数据“训练”系统的过程类似于“试错”。在这种情况下,网络是用计算机模拟抽象的象鼻生成的数据训练的。

要让抽象的主干绕着圆圈旋转,并最终将圆圈移动到屏幕的另一部分,这需要多个步骤,并且在系统得到训练时进行大量的尝试和错误。

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“(这个系统)什么都不知道,所以当它收紧一侧或另一侧的纤维时,它事先并不知道它将如何移动,但神经网络会发现,如果它对肌肉纤维做了某些事情,它就会以某种方式移动,”Trinkle说在很长的一段时间内,模拟将解决一些问题。它将尝试将磁盘推到正确的位置。”

他把婴儿的学习过程比作爬行。

“如果一个婴儿试图学习如何爬行,它会做一些不起作用的事情,最终婴儿会明白这一点,”Trinkle说在某个时刻,突然间,宝宝解决了问题,现在它在爬行,因为它的神经网络是从经验中训练出来的。”

在这项研究中,计算机模拟是团队将要建立的机器人系统的训练场。

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