详细信息 位置: 首页 >> 解决方案  
 

迎宾机器人柔性软体关节的灵巧手

编辑:创泽      来源:CAAI认知系统与信息处理专委会      时间:2023/6/16
 

机器人柔性软体关节的灵巧手的手指大多为一体化设计,如气动柔性灵巧手,Soft Neuroprosthetic Hand、RBO Hand2和Pneumatic bionic hand。

这种灵巧手的手指没有具体区分指节和关节的部分或其中一段设置刚性体作为手指指节。一般使用气动或液压驱动,通过向手指施加空气或液压压力来使灵巧手指弯曲,以模拟人类手指弯曲。在不同气压或液压的影响下,手指可以前后摆动,柔软性和交互性能好。不足之处是关节承受能力差,手指弯曲抓力不足。




 
【声明:转载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述,文章内容仅供参考,如有侵权,请联系删除。】
 
推荐信息
机器人柔性关节的灵巧手的缺点是驱动手指屈曲的腱索需要解耦,接头处的结构复杂,需要安装额外的装置以确保反向支撑
机器人刚性关节的灵巧手通过连杆机构与电机连接或者电机直接驱动关节运动,具有紧凑,高抓持力和高控制精度等优势
1 数据预处理和特征工程自动化;2 超参数优化自动化;3 模型选择自动化;4 模型继承自动化,将多个模型组合起来以提高预测性能的过程
1 需求分析与开发;2 数据工程流水线;3 模型试验流水线;4 DevOps;5 持续训练流水线;6 持续部署流水线;7 持续监控流水线
MLOps侧重于用于训练和评估ML模型的数据.数据的质量和数量更关键;AutoML优先考虑寻找最佳算法或神经网络架构来解决手头的问题
有助于管理数据驱动AI解决方案的可扩展性;共享见解和共同处理数据和模型的工具和功能;帮助跟踪实验,管理模型版本并确保结果的可重复性
数据驱动的AI可以提高泛化能力;扩充或优化用于训练的数据来微调模型更容易;数据驱动的AI协助模型抵抗对抗性攻击;鼓励迁移学习
模型驱动的AI通常涉及具有大量参数的复杂模型;模型驱动的AI中复杂模型的训练需要时间长;复杂模型通常较难解释和理解
 

解决方案

 
 

迎宾机器人在楼梯处迎接客人
 
新动态