球迷为何会集体“癫狂”

<正>在6月、7月,球迷们为支持的球队胜利集体狂欢,也会为支持的球队失利而集体哭泣。为什么会出现这种情形呢?奥地利研究人员认为镜像神经元发挥着重要作用。在日常生活中,一个人看见另一个人微笑时也会不自觉地微笑,这就是镜像神经元在产生作用。镜像神经元像镜子,会将外部影像投射到大脑中,让人领会他人的感受,继而感同身受。人们     

基于RGB图像的二阶段机器人抓取位置检测方法

随着机械臂在越来越多的场合扮演着重要的角色,准确的抓取位置检测是整个机械臂系统顺利完成任务的关键,为此提出一种以整个图片为输入直接输出结果的端到端实时检测方案.物体的抓取点位置会影响到该物体的抓取角度,基于此给出了一种两阶段预测方案将这两个要素分开预测.首先,建立一个卷积神经网络预测物体的抓取点位置;然后,以抓取点位置为中心采集原图像中的一个方形区域.针对这一区域利用Canny算法以及Hough变换进行边缘提取和直线检测,并提出一种主方向提取算法,分析得到直线,进而确定物体的角度和抓取时平行夹持器张开的间距.抓取位置检测算法给出了基于RGB图像预测的较好准确率,神经网络与传统方法的结合使用也为以后的研究提供了参考.     

基于EM算法的工业机器人抓取控制研究

抓取是机器人的基本操作任务,通过待抓取物体的位姿变化对机器人关节数据自适应调整,提高机器人物体抓取成功率.本文基于EM算法的混合正态分布模型建立待抓取物体位姿观测变量和机器人关节变量之间的映射关系,并采用UR3机器人进行抓取试验.结果表明,采用该方法进行抓取控制只是在样本训练集的边缘抓取失败,抓取成功率为95.5％.基于EM算法的混合正态分布模型可以有效地对工业机器人抓取进行控制,具有比较高的抓取成功率.     

基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手抓取方法

针对桌面上单个物体场景的抓取任务,提出一种基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手自主抓取方法．受人类抓取策略启发,基于四种典型抓取模式建立物体的抓取模式数据集,并通过深度学习预测物体的抓取模式和抓取区域,利用图像处理获得抓取角度,从而简化欠驱动灵巧手的抓取规划．深度学习算法在测试集中的识别准确率达98.70%,对未知物体的识别准确率达82.70%,具有较好的泛化能力．当执行自主抓取时,深度学习方法的不准确性通过欠驱动手的自适应性得到了一定的补偿．通过UR3e机械臂搭载欠驱动灵巧手对24个物体进行抓取实验,在120次抓取中平均成功率为90.80%．实验结果表明所提方法能适应不同形状大小的物体,具备抓取实用性．     

基于CFFCA的全驱动五指灵巧手抓取研究

为精确控制灵巧手对目标物体的抓取,针对灵巧手对目标物体的抓取控制实时性不高的问题,设计了全驱动五指灵巧手试验样机DH-MN-I。分析了单根手指的正运动学与逆运动学,提出了接触力反馈控制算法( CFFCA: Contact Force Feedback Control Algorithm) ,利用压力传感器的反馈值,实时控制灵巧手和目标物体之间的接触力,并且详细描述了灵巧手的强力抓取和精确抓取两种抓取模式。在全驱动五指灵巧手试验样机DH-MN-I 上的实验证明,在两种抓取模式下该算法对两种尺寸的目标物体实现抓取控制是可行的。利用提出的接触力反馈控制算法可控制全驱动灵巧手和目标物体之间的接触力,实现灵巧手对不同大小的目标物体的稳定抓取操作,实验结果表明,该算法实时性较好,有很高的灵巧性,具有应用价值。     

为什么自行车轮胎在太阳暴晒下容易爆胎

暑假里我的小自行车一直停在小区露天停车场,结果连续几日高温后居然爆胎了,这是什么原因？ A：我们知道物体有热胀冷缩的特点,对于大多数物体来说,温度越高,物体内部分子活动就越活跃,分子与分子之间的相互约束力就相对减弱,导致分子之间的平均距离增大,此时物体就会有膨胀的效果;相反,当温度下降时,分子活动减弱,分子间平均距离减小,物体会产生收缩的效果。     

滚动接触约束下机器人多指操作的协调运动规划

在多指手操作物体时,需要根据物体的运动规划各手指的运动,当手指与物体与滚动接触时,这一问题显得非常复杂目前。主要采用基于运动学的速度控制方法和主从规划方法,文中分析了这两种方法,指出它们都不是真正的协调运动规划,通过引入最优抓取所确定的抓取姿态集合约束和衡量抓取质量指标的函数,在不同的条件下,提出了不同的协调运动生成算法,通过应用香港科技大学多指灵巧手进行实验研究表明,在同样的操作任务下,协调运动     

具有手脚融合功能的多足步行机器人结构设计

为了拓展多足步行机器人的应用,开发了具有手脚融合功能的模块化多足步行机器人.该机器人至少1支腿既可以行走又可以抓取物体,具有手脚融合功能.抓取物体时,利用3条腿支撑身体,具有手脚融合功能的腿作为能抓取物体的机械手,行走时该腿就执行脚的功能.机器人由机体模块、行走腿结构模块、手脚融合腿部结构模块、控制模块等组成.各模块之间方便联结与扩展.在物理样机上进行了相关试验,结果表明该机器人能够行走和抓取特定目标物,实现了手脚融合功能.     

机器人自主抓取的三维点云基本形体简化算法

针对抓取任务的非结构化特性,提出一种基于非规则物体三维点云的基本形体简化算法,为抓取策略的选取提供思路,提高机器人自主抓取的准确率.将不规则的复杂物体简化为由基本形体组成的简单物体,基于三维网格分割算法将物体3D数据点进行分割,依据最优拟合算法将分割后各部分拟合为球体、椭球体、圆柱体和平行六面体中的一种,实现对复杂物体的简化.实验结果表明:本文算法可应用于不同形状及姿态的非规则物体抓取,具有较高的鲁棒性.     

主体认知自我理念的具身范式

人的认知发展的高阶内容即是自我理念；同时,自我理念又是人们据以认知客观世界的内在坐标.自我理念的主要作用乃是引领、规划和调节主体的自我认知活动:其发生机制包括感性化、知性化和理性化的自我意象廓出及具身价值体验；其运作方式在于以本体工作记忆为核心的具身映射-镜像投射.自我理念预演的神经机制在于,位于前运动区和“布罗卡区”的身体型镜像神经元与符号型镜像神经元能够将主体的自我理念(意象)转化为身体意象、符号表象、动作表象和物体表象；主体实现自我理念的三种具身方式是:自上而下的内在返输入、由内而外的身体输出、左右互动的局部自励式循环.     

基于视觉定位的七轴机械臂目标抓取研究

针对机器人结合机器视觉在面对特定物体进行抓取任务时,系统设计工作量大、可移植性差的问题,提出基于机器人操作系统(ROS),结合手眼的七轴机械臂目标抓取方法,在ROS框架下利用协作机器人FRANKA PANDA结合RGBD摄像头进行目标抓取。创建了RGBD摄像头的xacro机器人模型,利用RViz进行三维模型的可视化操作;应用MoveIt!软件对RViz和Dazebo进行联合仿真;将ROS获取的图像信息发送给OpenCV库进行图像处理及物体定位,然后将物体坐标信息发还给ROS进行机械臂抓取任务。结果表明,该方法简单有效,以ROS为基础设计的抓取方法可移植性强,解决了面对复杂多样的物体,机器人系统需进行大规模控制改动的问题。     

奇妙的重心

<正>一根立在桌面上的铅笔,稍微触碰就会倒下,而换成一个立方体的木块就会相当稳定。平面上的某个物体是否稳定,是一个既简单又复杂的问题,但主要是由以下两个因素决定的:重心的位置和支撑面(或者翻倒时的支点到重心垂线的距离)的大小。实际上,不能笼统地说物体是否稳定,物体的稳定程度是个力学问题。在什么方向、什么位     

基于改进Cascade R-CNN模型的机器人抓取检测研究

为提高多物体抓取检测网络的抓取检测准确率，提出一种基于改进Cascade R-CNN模型的机械臂抓取检测算法.首先，引入ResNeXt结构能够在不加大网络设计难度的前提下提高了模型的准确率；引入带空洞卷积的空间金字塔池化模块以解决分辨率较低的问题；接着对抓取框回归分支和角度分类分支以分治方法进行优化.其次，针对多物体抓取数据集缺乏的问题，构建多目标抓取数据集(multi-object grasping dataset, MOGD),有效地扩充了多物体抓取检测数据集.最后，基于改进Cascade R-CNN模型设计抓取检测网络，实验结果表明，改进后的算法效率更高，PI-Cascade R-CNN实验准确率为93%,较Cascade R-CNN提升1.5个百分点.     

基于振动摩擦的铲式柔性机械手的研究

软性物体的抓取中存在挤压和摩擦两个关键问题。挤压可导致物体变形,摩擦可导致物体表面损伤。目前的研究大多着眼于实时采集抓取过程中的力学数据并构建智能反馈系统以准确控制抓取力,达到无损抓取目标。此类系统结构复杂,成本较高,难以实现实用化与市场化。该文提出一种基于振动摩擦的铲式柔性抓取方案。采用铲式机械手,以铲起代替夹持动作,从而有效避免挤压损伤现象;利用振动摩擦原理有效减轻摩擦,以避免表面擦伤划伤现象。计算表明该方案效果优于传统做法,而成本低于智能式机械手,具有一定的实用价值和市场前景。     

基于视觉与超声技术机器人自动识别抓取系统

提出了满足机器人装配作业中对工件进行可靠识别与抓取的信号处理技术及检测方法,对痛准确描述物体形状的特征提取方法进行了研究,设计了一种基于视觉与超声技术的机器人自动识别与抓取系统的结构,并在机器人装配作业平台上进行了物体识别与抓取的实验研究。     

搭档

正席勒说:"朋友是宝贵的,但敌人也可能是有用的。朋友会告诉我,我可以做什么;敌人将教育我,我应当怎样做。"好搭档应该彼此尊重,相互帮助,共同进步。换一种思路,竞争对手,甚至敌人,也可以成为我们的"搭档",他们能让我们变得更强。科学家说我们与不喜欢的人搭档会影响思维,反应变慢;而与喜欢的人搭档,脑子会更灵活。这是因为,在大多数情况下,我们对他人行为的观察会导致"镜像效应",即大脑中     

镜像投影的特点及应用

该文介绍了镜像投影法在国际和国内标准中的由来及背景，分析了镜像投影的图示特点，并探讨了它在实际工程中的各种应用。在直接投影中，不管是第一角画法，还是第三角画法，物体所要表达的那个面是朝着观察者，而镜像投影法的特点是物体上所要表达的那个面总是背对着观察者的。在土木工程中，某些特殊的构造可以用镜像投影法表达得更清楚     

纳米材料的应用与发展前景

很多人都听说过＂纳米＂这个词,但什么是纳米,什么是纳米技术,可能很多人并不一定清楚。着名的诺贝尔奖获得者Feyneman在20世纪60年代曾经预言：如果我们对物体微小规模上的排列加以某种控制的话,我们就能使物体得到大量的异乎寻常的特性,就会看到材料的性能产生丰富的变化。他所说的材料就是现在的纳米材料。     

基于双目视觉的物体识别定位与抓取

为解决目标识别精度低、定位与抓取配合困难问题,通过对算法的改进研究了物体的识别定位与抓取,包括识别目标物体、对于目标物体形心的位置三维重建、对于目标物体的姿态估计、对于手眼标定后的抓取4个方面。在目标识别中,首先通过快速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)算法结合Grabcut算法提取出目标。在位置求解中,利用模板匹配求取目标物体形心的世界坐标。在姿态估计中,算法的流程为:利用匹配点对求取左图中物体母线斜率,再随机取斜率等于左图母线斜率的两点,通过两点的世界坐标求出目标物体的姿态。在抓取中,采用的眼在手上,先建立工件坐标系,再进行坐标转换,通过机器人参数求得逆解。研究结果表明:误差均在较小范围内且机器人可在有效工作范围实现抓取。可见算法可靠以及整体实验的正确性。     

欠驱动灵巧手的优化设计及仿真分析

传统欠驱动机械手的运动空间相对固定、操作功能单一,对抓取物没有较强的自适应性,为此设计一种新的连杆式欠驱动灵巧手机构,并进行设计优化和仿真抓取实验。阐述了该灵巧手的整体机构设计及工作原理,其可实现包络和指尖两种抓取模式。根据手指的几何尺寸采用协同耦合方式设计手掌尺寸,利用可变手掌协同手指抓取,提高了灵巧手在抓取形状复杂和不同尺寸物体时的自适应性。基于虚功原理建立灵巧手单指各关节的接触力模型,针对抓取过程中存在的抓取力不足及抓取不稳等问题,使用NSGA-II优化算法对单指机构的杆长进行尺度综合。利用建立的虚拟样机进行仿真抓取实验,结果表明,该灵巧手具有较强的自适应性,能够稳定抓取多种形状和尺寸的物体。