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传感器在迎宾机器人中的应用很多 |
编辑:创泽 来源:浙商证券 时间:2023/6/6 |
阴暗觉传感器检测内容: 是否有光、亮度多少 应用目的:判断有无对象,并得到定量结果 主要适用场景:光敏管、光电断续器 位置觉传感器检测内容:物体的位置、角度、距离 应用目的: 物体空间位置、判断物体移动 主要适用场景:光敏阵列、CCD 色觉传感器检测内容:对象的色彩及浓度 应用目的:利用颜色识别对象的场合 主要适用场景:彩色摄像机、滤波器、彩色CCD 形状觉传感器检测内容:物体的外形 应用目的:提取物体轮廓及固有特征,识别物体 主要适用场景: 光敏阵列、CCD 接触觉传感器检测内容:与对象是否接触、接触的位置 应用目的:确定对象位置,识别对象形态,控制速度, 安全保障,一场停止,寻径 主要适用场景:光电传感器、微动开关、薄膜特点、 压敏高分子材料 压觉传感器检测内容:对物体的压力、握力、压力分布 应用目的:控制握力、识别握持物,测量物体弹性 主要适用场景:压电元件、导电橡胶、压敏高分子材 料 力觉传感器检测内容:有关部件(如手指)所受外力 及转矩 应用目的:控制手腕移动,伺服控制,正解完成作业 主要适用场景:应变片、导电橡胶 接近觉传感器检测内容:对象物是否接近,接近距离, 对象面的倾斜 应用目的:控制位置,寻径,安全保障,异常停止 主要适用场景:光传感器、气压传感器、超声波传感 器、电涡流传感器、霍尔传感器 滑觉传感器检测内容:垂直握持面方向物体的位移, 重力引起的变形 应用目的:修正握力,防止打滑,判断物体重量及表 面状态 主要适用场景:球形接点式、光电旋转传感器、角编 码器、震动检测器 听觉传感器检测内容:感受和解释在气体、液体、固 体中的声波 应用目的:对连续自然语言中的单独语音和词汇进行 辨别 主要适用场景:电容式驻极体话筒、驻极体振动膜、 场效应管
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迎宾机器人感知功能主要由各类传感器和摄像头实现,相当于人的眼,鼻,耳,皮肤等,运动控制模块主要包括包括舵机,电机,芯片
prompt是一种针对GPT模型的特殊训练方式;fine-tuning是一种针对预训练模型进行微调的方式;根据具体任务进行定制化的微调
GPT是一种单向的语言模型,BERT则是一种双向的语言模型;GPT的目标是生成下一个单词,BERT的目标是预测中心单词
微软在2020年发布的ChatGPT的最大版本有60亿个参数,而GPT-3的最大版本有1750亿个参数,参数大小不是确定语言模型性能的唯一因素
注意力机制的计算过程通常由三个步骤组成:查询,键值对,计算权重;将输入序列经过线性变换得到查询向量,将上下文序列经过线性变换得到键值对
注意力机制可以在序列中的每个位置计算权重,从而计算每个位置与序列中其他位置的关系,可以捕获序列中的长期依赖关系
预训练通常指在大规模的语料库上进行无监督学习,可以得到一个通用的特征表示,然后可以将这些特征迁移到其他任务上,如文本分类 实体识别
生成式(generative)意味着这个模型能够生成新的文本序列,这与其他类型的自然语言处理模型不同,其他模型主要是用来对文本进行分类或者预测文本的标签
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迎宾机器人在楼梯处迎接客人 |
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