Feb, 2024

RoboGrind: 工业机器人的智能交互表面处理

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TL;DRRoboGrind 是一个集成系统，用于直观、交互式地自动化处理工业机器人表面处理任务。它结合了先进的三维感知管道，用于表面扫描和自动缺陷识别，以及基于人工智能的语音控制向导系统，用于机器人程序的辅助引导和参数化，并具备力控制的自动规划和执行管道，用于机器人表面处理任务。在重构玻璃纤维风力涡轮机叶片的上下文中，在实验室和实际环境下对 RoboGrind 进行了评估。
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发现论文，激发创造
  • 用于加工金属表面纹理合成的随机几何模型：喷砂和铣削

    使用合成数据和纹理合成模型，构建了数字孪生对象的微观表面拓扑模型，解决了视觉表面检测系统的训练数据不足和缺乏样本缺陷多样性的问题。

    Mar, 2024

  • 有限数据下基于机器学习增强的惯性约束聚变目标抛光表面光滑性预测

    通过使用振动传感器收集的数据，使用机器学习模型可以实时预测高密度碳球壳体的表面粗糙度，以优化惯性约束聚变过程中的抛光处理。

    Dec, 2023

  • 利用知识表示和任务规划实现机器人无关的接触丰富擦拭任务技能

    该研究论文探讨了灵活制造、工业 4.0 和高混合低容量任务所需的机器人编程解决方案，并展示了如何使用知识表示、任务规划和基于输入参数的技能实现的自动选择，在不同的环境中执行具有接触性擦拭任务的单一机器人技能。

    Aug, 2023

  • 工业厂房监控的智能机器人系统

    化工生产厂中，人员经常检查工厂的完整性以确保高安全标准，这项研究提出了一个机器人系统，集成了各种传感器和数据处理，旨在模仿人类的视觉、嗅觉和听觉感知和解释能力，以实现自动化检测。在一个废水处理设施中进行了广泛的评估，结果表明该系统能够稳定地导航工厂并提供关于关键操作条件的有用信息。

    Aug, 2023

  • GRID：通用机器人智能开发平台

    机器智能、机器人、自主系统是研究论文的主要关键词，并且通过引入新的平台，通过物理能力、环境约束和目标来解决人工智能在机器人中的问题。

    Oct, 2023

  • DogSurf: 四足机器人用于视障人士导航的基于 GRU 的地面识别

    本文介绍了一种新的方法，使用四足机器人帮助视力障碍者在现实世界中导航。该方法可以让四足机器人检测湿滑的表面，并使用音频和触觉反馈告知用户何时停下来。针对四足机器人的多类别表面分类任务，提出了一种精度为 99.925％的最先进的基于 GRU 的神经网络架构。在 Unitree Go1 Edu 机器人上收集了一个数据集，并将数据集和代码发布到公共领域中。

    Feb, 2024

  • 机械工具间信息共享以提高表面质量预测

    当前，大多数表面质量预测方法只能进行单任务预测，导致数据集被低效利用、重复工作和实验成本增加。为了解决这个问题，作者提出了一种贝叶斯层次模型来预测车削加工过程中的表面粗糙度测量值。该层次模型与多个独立的贝叶斯线性回归模型进行对比，以展示部分汇集在加工环境中对预测精度和不确定性量化的好处。

    Oct, 2023

  • 利用激光和机器学习模型进行钢板表面粗糙度参数计算

    通过比较几种数据驱动的方法和闭式形式转化，我们评估了机器学习模型在提高钢带制造中表面质量控制的潜力，并利用最先进的机器学习模型改善了在线测量的表面粗糙度指标。

    Jul, 2023

  • RoboGen: 通过生成式模拟释放无限数据用于自动化机器人学习

    通过生成仿真系统，RoboGen 是一种生成式机器人代理，可以自动学习各种机器人技能，从而规模化地进行机器人技能学习，减少人类监督。

    Nov, 2023

  • RoboScript: 跨真实和模拟环境的自由操作任务的代码生成

    RobotScript 是一个平台，用于基于代码生成的部署式机器人操作流程，也是一个自由形式自然语言的机器人操作任务代码生成基准。该平台通过 ROS 的抽象，与仿真和真实机器人实现统一接口，确保语法一致性和与 Gazebo 的仿真验证，并展示了其跨多种机器人实体的代码生成框架的适应性，并评估了 GPT-3.5、GPT-4 和 Gemini 在处理复杂物理交互任务中的推理能力差异，最后进行了全系统的综合评估，探索了代码生成、感知、运动规划和物体几何属性等每个模块对系统整体性能的影响。

    Feb, 2024