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协作机器人与视觉AI融合推动产业自动化,拓展精密装配、检测等应用场景。同时,15W初级侧稳压辅助电源方案采用安森美NCV1362控制器和碳化硅MOSFET,实现高效率(86%)和简化架构,省去次级侧光耦,降低成本。该方案支持宽输入电压(250-900VDC),具备多种保护功能,适用于协作机器人等设备的稳定供电需求。
AI驱动的极地探测机器人正在重塑极地科学研究范式。通过多模态感知与能源优化的深度融合,不仅解决了传统设备的局限性,更开辟了气候预测、生态监测等新应用场景。未来随着量子计算、仿生工程等技术的突破,极地机器人将向完全自主化、群体智慧化方向发展,为人类应对气候变化提供更强大的技术支撑。技术演进路线图2025-2027:完成多模态感知系统标准化2028-2030:实现能源自适应分配算法商用化2031-20
本文提出了一种基于体素和视觉语言模型(VLM)的双臂机器人操作方法VoxAct-B,专注于解决非对称双臂操作任务(如开罐、开抽屉等)中的协调与精度问题。通过利用VLM裁剪场景中关键区域来降低体素网格计算成本,并引入语言指令动态分配双臂角色(操作臂/稳定臂),该方法在RLBench扩展的四个双臂任务上表现优于ACT、扩散策略等基线。实验表明,VoxAct-B在仿真和现实世界(使用两个UR5机器人)中
本文聚焦于矩形机器人在多障碍物环境中的避障路径规划问题。通过引入构型空间(C-Space)理论,将复杂几何外形的机器人在物理空间中的运动规划转化为点在构型空间中的路径寻找问题。研究内容包括基于Minkowski差集理论的构型障碍物计算、三维构型空间建模、A路径搜索算法以及动态可视化实现。实验结果表明,该方法能有效规划出无碰撞路径,为移动机器人在复杂环境中的自主导航提供了可行的解决方案。
InternVLA-A1 是一款由上海人工智能实验室开源的具身操作大模型,旨在为机器人提供从理解任务到精准执行的全流程操作能力。它通过融合真实与虚拟仿真数据进行训练,具备强大的泛化能力,能够适应多种机器人本体和复杂动态场景,为机器人操作任务的智能化发展注入了强大动力。
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