https://www.雷竞技rebatfrontier雷竞技电竞体育竞猜平台sin.org/journals/robotics-and-ai/sections/robotic-control-systems 机器人控制系统部分在机器人前沿和人工智能期刊|最新文章的RSS提要雷竞技rebat en - us 雷竞技rebat边疆馈电发生器，版本:1 2023 - 01 - 01 - t09:55:25.4928616 + 0 60 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1021755https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1021755 2022 - 12 - 14 - t00:00:00z Thorben Schnellhardt Rico Hemschik 阿诺魏ß Rene Schoesau 阿维德Hellmich 史蒂芬Ihlenfeldt 大型部件的生产目前需要具有大工作空间的成本密集型专用机床。相应的流程链通常是顺序的，难以扩展。此外，大型部件通常是小批量生产的;因此，计划工作在制造成本中占有很大的份额。本文提出了一种利用工业机器人和机床分段制造大型零部件的新方法。这导致了组件尺寸和必要的工作空间的解耦，并实现了一种新型的灵活和可扩展的制造系统。提出的解决方案是基于零件CAD模型的自动分割，并提供预定义的连接元素。所提出的细分策略将零件分成几个部分，这些部分的结构设计适应于车间可用的现场组件的功能(工作空间、轴配置等)。这些功能由包含自我描述的特定信息模型提供。利用各段的相似性和相应现场组件的自描述，实现了每个段的工艺规划步骤的自动化。 The result is a transformation of a batch size one production into an automated quasi-serial production of the segments. To generate the final component geometry, the individual segments are mounted and joined by robot-guided Direct Energy Deposition. The final surface finish is achieved by post-processing using a mobile machine tool coupled to the component. The entire approach is demonstrated along the process chain for manufacturing a forming tool.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1027340https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1027340 2022 - 12 - 01 - t00:00:00z Fouad Bahrpeyma 德克Reichelt 智能工厂是工业4.0的核心，是建立先进制造系统和一次性实现大规模定制、自动化、效率和自组织等现代制造目标的新范式。然而，这种制造系统的特点是动态和复杂的环境，需要以实时和优化的方式为生产机器和物料处理系统等智能部件做出大量决策。人工智能提供了关键的智能控制方法，以同时实现效率、敏捷性和自动化。在这方面面临的最具挑战性的问题之一是不确定性，这意味着由于智能制造环境的动态性质，突然发生的可见或不可见的事件应该实时处理。由于智能工厂的复杂性和高维性，不可能预测所有可能发生的事件或准备适当的场景来应对。强化学习是一种人工智能技术，它提供了处理此类不确定性所需的智能控制过程。由于智能工厂的分布式特性和多个决策组件的存在，应该纳入多智能体强化学习(MARL)，而不是单智能体强化学习(SARL)，后者由于开发过程的复杂性，较少受到关注。在本研究中，我们将回顾MARL在智能工厂任务中的应用文献，然后演示将智能工厂属性与等效MARL特征连接起来的映射，在此基础上，我们建议MARL是实现智能工厂控制机制的最有效方法之一 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.999348https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.999348 2022 - 11 - 21 - t00:00:00z 肯尼斯•金布尔 贾斯汀·阿尔布雷特 梅根·齐默尔曼 乔·法尔科 美国国家标准与技术研究所正在开发性能测试和相关工件，以对机器人组装领域的研究进行基准测试。与机械组件一致的组件集，包括螺钉、齿轮、电气连接器、电线和皮带，配置为使用任务板概念进行组装或拆卸。测试协议伴随着任务板，旨在模拟中小制造商典型的小批量、高混合装配挑战。除了在组装产品中发现的典型刚性组件外，任务板还包括许多具有代表性的线束和皮带驱动组件的非刚性组件操作，以支持抓取和操纵可变形物体领域的研究，这一领域仍然被认为是机器人领域的一个新兴研究问题。一组四个主要任务板以及竞争任务板作为基准，以及评分指标和比较机器人系统组装时间与人类表现的方法。比赛是为了提高人们对这些基准的认识。本文描述了推进和比较研究的工具，并重点介绍了基于系统竞争的解决方案，以掌握和操作可变形的任务板组件 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1023590https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1023590 2022 - 11 - 15 - t00:00:00z 若昂布劳恩 Alexandre O. Júnior 圭多·伯杰 Vítor H.平托 Inês N.苏亚雷斯 安娜·佩雷拉 何塞·利马 保罗哥 机器人竞赛是一种极好的方式，可以促进针对当前行业挑战和创业精神的创新解决方案，通过积极的教学获得技术和横向技能，并向公众推广这一领域。换句话说，由于机器人是一个多学科领域，它的比赛涉及几个知识主题，特别是在STEM(科学、技术、工程和数学)类别中，这些主题在学生和研究人员之间共享，推动了进一步的技术和科学。葡萄牙机器人公开赛中包含的一项新比赛是根据生产链中的工业4.0概念创建的。在这场比赛中，机器人工厂4.0，一个车间，被用来模拟一个全自动的工业物流仓库及其带来的挑战。必须使用自主移动机器人(amr)在没有监督的情况下操作并执行仓库要求的任务。有不同类型的盒子，它们规定了部分和最终的目的地。根据这种推理，amr应该识别每一个并将它们运送到目的地。本文介绍了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和ArUco标记的比赛室内定位系统。在EKF中对获得的观测结果进行了不同的创新方法的测试和比较。设计并组装了一个真实的机器人作为定位系统验证的试验台。 Thus, the approach was validated in the real scenario using a factory floor with the official specifications provided by the competition organization.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.840058https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.840058 2022 - 11 - 15 - t00:00:00z 丹尼尔·s·布伦南 朱利安Gosliga 保罗•加德纳 罗宾·米尔斯 基思·沃顿 到目前为止，广泛采用基于数据的结构健康监测的主要障碍之一是缺乏感兴趣的结构(大多是高值)的损伤状态数据。为解决这一问题，开发了一种结构间共享数据和模型的方法——<斜体>基于人群的结构健康监测 (PBSHM)。PBSHM的工作原理是，如果结构的总体足够相似，或者共享可以被认为相似的部分，那么数据和模型可以在它们之间共享，以用于诊断推断。因此，PBSHM方法依赖于两个关键组成部分:首先，确定结构是否足够相似以成功转移诊断;这是通过使用结构的抽象表示来实现的。其次，利用机器学习技术在结构之间有效地传递信息，从而提高整个种群的损伤检测和分类。虽然PBSHM的构想是处理大型和一般类型的结构，但到目前为止，许多详细的发展都涉及桥梁;本文的目的是在航空航天背景下提供类似的详细讨论。这里的概述将检查飞机部件之间的数据传输，以及说明如何构建一个完整的飞机的抽象表示 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1027173https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1027173 2022 - 10 - 25 - t00:00:00z 马库斯Wabner •Rentzsch 史蒂芬Ihlenfeldt 安德烈亚斯•奥托 通过工业机器人和机床的技术合作，可以显著提高零件生产的灵活性和效率。本文提出了一种方法，其中机器人，除了经典的搬运任务，提高机床通过额外的制造技术，从而有利于支持工件加工。这可以在各种配置中进行，从机器外部的机器人进行预加工和最终加工，通过在机器中夹紧工件的顺序合作加工，到在机器中并行、同步加工工件。该方法为矩阵生产提供了一种新型的协同制造设备，提高了生产的通用性、效率和盈利能力 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1050237https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1050237 2022 - 10 - 12 - t00:00:00z 佩德罗·u·利马 卢卡Iocchi https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.884669https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.884669 2022 - 10 - 04 - t00:00:00z 蒂莫西金沙 研究人员看待最优控制的角度与行业从业者看待最优控制的角度不同。这两种类型的用户在决定应该使用哪种最优控制方式来指导和控制力学时都很容易感到困惑。这种优化方法对于自主导航、制导和控制是有用的，但是它们的性能受到多传感器技术的噪声和不良的系统方程建模的阻碍，并且实时机载利用通常是计算负担。本文提出的一些方法使用噪声传感器数据实时(在线)学习最优制导和控制解决方案，其中首选非迭代实例化以减少计算负担。本研究旨在强调优化引导和控制的几种常用方法的有效性和局限性，同时提出了更多的方法，其中所有<斜体>方法都应用于完整的非线性耦合运动方程，包括传输定理中的运动叉积。虽然回顾文献介绍了包括非线性参数不确定性的定量研究，但本文提出了适应这种不确定性的时变解的哈密顿方程组实时求解。提出了五种不同类型的最优制导和控制算法，并与经典基准进行了比较。比较分析基于跟踪误差(包括状态和速率)、燃料使用和计算负担。<斜体>引入了奇异开关加非线性传输定理解耦的实时优化，并通过匹配约束优化问题的开环解(在状态和速率误差以及燃料使用方面)证明了优于<斜体>，同时在使用混合、噪声状态和速率传感器以及均匀变化的质量和质量惯性矩时验证了鲁棒性。与基准测试相比，最先进的方法状态跟踪错误减少了110%。速率跟踪错误减少了113%。 Control utilization (fuel) is reduced eighty-four percent, while computational burden is reduced ten percent, simultaneously, where the proposed methods have no control gains and no linearization.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1001955https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1001955 2022 - 10 - 04 - t00:00:00z Jayanto哈利姆 保罗为 塞巴斯蒂安Krusche 穆罕默德Bdiwi 史蒂芬Ihlenfeldt 工业机器人和协作机器人被广泛部署在大多数工业部门。然而，在小批量的情况下，机器人编程仍然需要大量的时间和精力，并且需要特定的专业知识和特殊的培训，特别是在需要各种机器人平台的情况下。实际的低代码或无代码机器人编程解决方案是过分和微薄的。这项工作为具有足够或没有工业机器人专业知识的最终用户提出了一种新的无代码机器人编程方法。所提出的方法通过利用有限状态机和基于手势、手指手势和语音识别的三层自然交互来确保直观和快速的机器人编程。所实现的系统结合了智能计算机视觉和语音控制功能。利用视觉系统，人类可以用手和手指手势传递3D点、线和轨迹的空间信息。语音识别系统将协助用户参数化机器人参数，并与机器人的状态机交互。此外，所提出的方法将在现实世界的实验中与最先进的“手引导”合作机器人设备进行验证和比较。获得的结果是乐观的，并表明这种新方法能够在工业环境中进行实际部署 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1002226https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1002226 2022 - 09 - 30 - t00:00:00z 穆罕默德Bdiwi 易卜拉欣·阿尔·纳赛尔 Jayanto哈利姆 索菲·鲍尔 保罗为 史蒂芬Ihlenfeldt 在工业4.0和敏捷制造时代，传统的风险评估、风险降低和安全程序方法可能无法满足最终用户的需求，尤其是产品多样化、生产线和流程多变的中小企业。这项工作提出了一种使用多层HRI操作模式规划和实现安全灵活的人机交互(HRI)工作空间的新方法。将协同运行模式划分为不同的集群，进行了系统的层次分类。此外，本文还提出了一种与安全相关的有限状态机，用于动态正确地描述这些模式之间的转换。提出的方法被集成到一个新的动态风险评估工具中，作为一个有前途的解决方案，朝着符合工业4.0的新安全地平线迈进 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1014510https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1014510 2022 - 09 - 29 - t00:00:00z 罗德里戈·s·杰米索拉 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1014476https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.1014476 2022 - 09 - 29 - t00:00:00z 托本威斯 约翰内斯Abicht 基督教弗里德里希 阿维德Hellmich 史蒂芬Ihlenfeldt 批量大小的减少导致制造业对柔性自动化系统的需求增加。机器人单元是一种更灵活地自动化制造任务的解决方案。除了硬件组件的不断统一，控制器仍然是编程应用的具体和不统一的。当流程发生变化时，只有专门的专家才能重新配置和重新编程控制器。为了提供更灵活的控制，本文提出了一种新的基于技能的机器人单元柔性控制编程方法。与逻辑控制器中的通用编程相比，操作人员无需修改控制器代码即可独立地适应和扩展自动化过程序列。为了获得较高的灵活性，本文从控件的可扩展性、灵活性、可配置性和可重用性等方面对软件需求进行了总结。因此，基于技能的控件有条不紊地将控件中的资产模块化，并将可参数化的技能作为抽象模板类。编制系统用于调用具有相应参数集的技能，并将它们组合成自动化的流程序列。采用移动柔性机器人单元对基于技能的控制结构进行了验证。 Finally, the main benefits and limitations of the concept are discussed and future challenges of flexible skill-based controls for robot cells are provided.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.874290https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.874290 2022 - 08 - 29 - t00:00:00z 鑫源赵 Yuqiang吴 Yangwei你 阿图罗Laurenzi Nikos Tsagarakis 四足机器人被广泛应用于现实环境中，它们必须面对在未知崎岖地形上行走的挑战。本文提出了一种控制管道，用于在不平坦地形上产生鲁棒且柔顺的四足机器人腿部运动。笛卡尔运动规划器设计为使用估计的接触力对意外的早期和晚期接触作出反应。此外，我们提出了一种新的最优刚度调制方案，旨在协调理想的柔度和跟踪性能。它在二次规划(QP)公式中协调优化关节刚度和接触力，其中不滑动接触和扭矩限制也被施加。此外，通过明确地施加坦克型无源约束，解决了变刚度控制下的稳定性问题。我们最终在我们的四足机器人CENTAURO上验证了所提出的控制管道，并在不平坦地形上进行了实验，通过对比测试，证明了变刚度运动的改进 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.887910https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.887910 2022 - 08 - 22 - t00:00:00z Garen Haddeler 孟Yee (Michael) Chuah Yangwei你 健陈 阿尔伯特·h·阿迪瓦霍诺 邱伟云 Chee-Meng咀嚼 受人类在未知地形上行驶时行为的启发，本研究提出了探测策略的使用，并将其集成到可遍历性分析框架中，以解决未知崎岖地形上的安全导航问题。我们的框架将溃散性信息集成到现有的可穿越性分析中，因为视觉和几何信息可能会被不可预测的非刚性地形(如软土、灌木丛区域或水坑)误导。通过新的可遍历性分析框架，我们的机器人对不可预测的地形有了更全面的评估，这对其在室外环境中的安全性至关重要。该管道首先使用RGB-D摄像机识别地形的几何和语义属性，并在可疑地形上进行理想的探测位置。这些区域使用力传感器探测，以确定机器人踏过时地形坍塌的风险。这种风险被表述为一种湿陷性度量，它估计了一个不可预测区域的地面湿陷性。然后，将可折叠性度量与几何和语义空间数据结合并分析，以生成全局和局部可穿越网格图。这些可穿越的网格地图告诉机器人跨越地图的不同区域是否安全。然后利用网格地图生成机器人安全导航到目标的最佳路径。我们的方法已经成功地在四足机器人上进行了仿真和实际实验验证 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.958930https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.958930 2022 - 08 - 19 - t00:00:00z Daehee Lim Jungwook乔 在极端环境中使用的机器人需要在其场景中具有高反应性。为了快速响应，他们需要在短时间内找到最佳路径的能力。为了实现这一目标，本研究引入WA*DH+，即WA*DH的改进版本(加权A*与启发式角的导数)。在某些路径规划场景中，WA*DH由于其滤波方法的原因，无法找到膨胀系数为临界值的次优节点。由于很难开发一种新的滤波方法，因此本研究将初始解的次优性膨胀。每个路径规划场景的临界值都是不同的，因此增加初始解的膨胀因子并不能解决我们的问题。因此，WA*DH +的初始解采用具有无限有界次最优解的GBFS算法。仿真结果表明，在给定环境下，WA*DH +算法能比WA*DH算法更快地找到次优节点 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.915322https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.915322 2022 - 08 - 15 - t00:00:00z 菲利普·n·马丁斯 Adrian Matejov MarekŠuppa 近25年来，机器人世界杯的目标一直是制造出能够击败2050年国际足联世界冠军的足球机器人。为了培养下一代机器人专家的参与，青少年机器人杯比赛同时举行，并为高中生提供类似的适当难度的挑战。青少年机器人世界杯有三个主要类别:足球、救援和舞台。在足球类比赛中，参赛者需要设计、建造和编程一队自主机器人，与对手一队机器人踢足球。竞争本质上是物理的，因为它假设物理机器人相互对抗。2020年和2021年，由于2019冠状病毒病(COVID-19)大流行，这种类型的比赛很难举行，因为实体集会受到明显限制。受更大范围的机器人世界杯社区积极经验的启发，青少年机器人世界杯组委会已经探索将部分挑战移植到模拟环境中。然而，许多现有的环境是为高等教育/研究团队的比赛或研究而构建的，使得它们部署起来复杂，通常不适合高中生。在本文中，我们介绍了基于Webots开源机器人模拟器的SoccerSim的开发，这是一个模拟环境的robocup青少年足球。我们还讨论了学生的参与是如何发展的关键，并提出了竞赛规则的总结。 We further describe the case study of utilizing SoccerSim first as a testbed for a Demo competition, and later as part of RoboCup Worldwide 2021. The participation of more than 60 teams from over 20 countries suggests that SoccerSim provides an affordable alternative to physical robotics platforms, while being stable enough to support a diverse userbase. The experience of using SoccerSim at RoboCupJunior Worldwide 2021 suggests that a simulated environment significantly lowers the barrier to entry, as evidenced by the participation of many teams that have not participated before. To make it easy for similar competitions to take place in the future, we made the code of SoccerSim available as open-source, as well as the associated tooling required for using it in a tournament.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.948374https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.948374 2022 - 08 - 10 - t00:00:00z Huihuan钱 田麟林 福民张 弗朗西斯科·Maurelli https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.973208https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.973208 2022 - 07 - 11 - t00:00:00z 安东尼奥·莫拉莱斯 Beatriz莱昂 厄里斯Chinellato 劳尔苏亚雷斯 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.890385https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.890385 2022 - 07 - 08 - t00:00:00z Dipanwita Guhathakurta 今天Rastgar 阿蒂亚·夏尔马 K. Madhava Krishna 阿伦·库马尔·辛格 我们提出了一个联合多机器人轨迹优化器，可以在几分之一秒内计算数十个机器人在空中蜂群的轨迹。该方法的计算效率建立在将联合优化的每次迭代计算分解为更小的、解耦的子问题，并通过自定义批处理优化器并行解决它们的基础上。我们证明了每个子问题都可以重新表述为一个特殊的二次规划结构，其中矩阵在所有问题中共享，只有相关的向量变化。因此，批量解决方案更新规则简化为计算大型矩阵向量积，可以使用gpu进行简单加速。我们在困难的基准测试场景中验证优化器的性能，并将其与现有的最先进方法进行比较。我们证明了计算时间的显著改善，其比例与机器人的数量有关。此外，通过平滑度和弧长度量，我们在轨迹质量方面也表现得更好 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.951293https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.951293 2022 - 07 - 05 - t00:00:00z 杰拉德·e·勒布 在非结构化环境中工作的人类和机器人都需要通过触觉探索对物体进行分类，并在各种任务中使用它们，但目前它们在获得这种能力的策略上存在很大差异。这篇综述探讨了有望实现更多融合的新兴技术。一种新型的人工智能在主动探索过程中根据感官感知对物体进行分类，并决定有效的探索动作序列来识别物体。根据操纵对象的集体经验来表示对象，为发现因果关系和可见性提供了基础。这种超越明确训练经验的概念是人类智能的一个重要方面，而机器人却未能实现。机器人要获得这些知识，就需要长时间的主动探索和操作，就像婴儿那样。这些行为的有效性、效率和安全性取决于在动作之间实现平稳过渡，从探索到执行再到反射。动物通过使用与传统机器人截然不同的分层控制方案来实现这种流畅性。这个层次的最低层，脊髓，在胎儿的自发运动中开始自我组织。这使得它的连通性反映了肌肉骨骼植物的机制，这是一种受生物启发的过程，可用于适应机器人的类似脊椎的中间件。 Implementation of these extended and essential stages of fetal and infant development is impractical, however, for mechatronic hardware that does not heal and replace itself like biological tissues. Instead such development can now be accomplished in silico and then cloned into physical robots, a strategy that could transcend human performance.