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大象机器人年度学术论文合集,探索机器人广泛应用新范式
来源:大象机器人 | 作者:大象机器人 | 发布时间: 506天前 | 3237 次浏览 | 分享到:
研究调查了适用于myCobot 280的常见开发方案Python的通信方案,并使用Ascon实现了低延迟和安全的通信。研究在myCobot上进行了真实设备的评估,为物联网系统中安全通信的性能和实现提供了深入洞察。

开发的认知单元展示了OT和IT网络的集成、定制的通信模型以及设备的互操作性,可作为认知工厂应用的测试平台。

实验证实了系统的有效性,展示了其在如颜色识别和人体定位等任务中的准确性。它强调了认知工厂的变革潜力,为未来的研究提供了见解,并促进了工业5.0原则的发展。


由人类与机器人之间的

物理合作产生的统一感

作者:Takuro Sumida1, Sojiro Kamimura1 , Koaki Hasegawa1 , Michio Okada1 , Naoki Oshima2

本文深入探讨通过人类与机器人之间的协作努力来培养成就感和统一感。

作者介绍了“平衡板”(Balance Board),这是一个人与机器人进行物理交互的棋盘游戏,创造了人类与myCobot 280 M5 6轴协作机械臂之间的“并肩关系”。

该游戏建立了一个协作环境,在这个环境中,两者都共同合作,培养了一种统一感。本文详细介绍了棋盘游戏的开发,并概述了未来的互动实验,以验证有效沟通的重要性,包括语音和手势提示,以增强合作体验。

该项目的目的是促进人类与机器人之间和谐而富有成效的关系。


重新编程AGV以扩展其未来的

自动化和连接性

大学:Universitat Politècnica de Catalunya

作者:Miriam Conde Montoya

该项目的重点是通过AGV(智能移动底盘)使用MATLAB捕获和处理机器人的数据。主要目标是开发一个应用程序,展示myAGV对空间的二维映射,包括机器人相机捕获的图像,这些图像对应其运动模型的位置,以及AGV影像模型捕获的详细实际路线和图像。

该应用程序不仅可以可视化数据,还能使MATLAB熟练程度有限的用户也能轻松使用,使其成为各种项目的多功能工具。

最终,该项目成功实现了其主要目标,创建了一个用户友好的应用程序,使对MATLAB知识有限的个人能够可视化和分析特定项目中由AGV捕获的数据。


用于仓库应用的AGV机器人的

远程管理和控制系统

大学:Universitat Politècnica de Catalunya

作者:Marc Nueno Montolio

对于许多公司而言,仓库自动化已成为提高效率、降低成本和增加安全性的关键流程。该项目的重点是为仓库自动化量身定制的myAGV开发一种远程控制和管理系统。

在项目实施过程中,来自激光雷达、2D摄像头和传感器的实时数据使myAGV成功地实现了导航、货物运输和自动库存管理。

在一个平行实验中,评估了应用机械臂将产品转运到质量控制系统的可行性。该项目通过利用实时数据、实施ROS平台以及开发易于远程操作和自动库存的程序实现了其目标。


可协调空中放置物体机器人的

有形虚拟装配

作者:Li Zhang 1,Yizhe Liu 1,Huidong Bai 2,Qianyuan Zou 2,Zhuang Chang 2,Weiping He 1,Shuxia Wang 1,Mark Billinghurst 2

虚拟现实(VR)中的装配使用户能够沉浸式地将虚拟零件安装到现有的3D模型中。然而,在连接零件与虚拟模型时,用户无法真实地感受到触觉反馈。

本文提出了一种机器人应用的有形界面,通过机械臂动态移动物理结构,为在VR中持握手柄提供物理反馈,这使系统能够在虚拟装配过程中提供力量反馈。

物理支持与手柄之间的协作产生了逼真的物理力量反馈,为虚拟装配场景中的各种虚拟零件提供了有形的体验。作者们开发了一个原型系统,允许操作员通过将手柄放置在myCobot 320 6轴协作机械臂的匹配结构上,并在VR中将虚拟零件放置到其他模型上。

他们进行了用户评估,以探讨用户在虚拟装配任务中的表现和系统的可用性。结果表明,机器人应用的有形支持增加了任务完成时间,但显著提高了系统的可用性和存在感,带来更真实的触觉体验。


基于深度学习和双目视觉的

水果采摘机械臂控制系统应用

大学:Da-Yeh University 1,Hong-Sin-Ke Automatic Automation Co., Ltd. 2

作者:DENG-YUNG HUANG 1 and JING-MAU SHIU 2

本文侧重于通过利用计算机视觉和深度学习技术,为采摘机器人开发一种高效且经济的机械臂控制系统。所提出的系统集成了YOLOv5目标检测模型和OAK-D立体摄像头用于深度估计,实现了准确的物体定位,而无需依赖昂贵的距离传感器。

为增强系统的适应性,作者提出了YOLOv5模型的Fine-tuning训练,实现了对不同水果和场景的定制。其目标是将开发的系统嵌入边缘计算设备,实现轻量级负载以实现高效运行。

目标检测模型、双目摄像头和机械臂控制的组合确保了在各种使用场景中快速有效的泛化。实验结果表明,系统通过使用低成本传感器成功控制了机械臂,使其成为机械臂控制系统在广泛应用中的可行解决方案。


低成本轻量化机器人的计算系统设计

作者:Akhil Sathuluri,Anand Vazhapilli Sureshbabu,Jintin Frank,Maximilian Amm和Markus Zimmermann

本文讨论了对特定任务机器人不断增长的需求,强调了对协作机器人的偏好。它介绍了一种自上而下的计算设计策略,用于开发成本低、轻量化的模块化机器人。

该项目探索机器人模块的设计空间,并优化结构元素以显著减轻重量。

本文突显了非直观的机器人架构,并演示了与传统设计相比结构质量减轻了16%的成果。它引入了定制设计的模块,讨论了材料选择和制造选择,并提出了未来的研究方向。结论主张将该方法应用于工业规模的机器人,并为一般设计准则进行基准测试。


探索一种用于近距离人机协作的

独特设计工具

大学:The University of Sydney

作者:Yi Zhao,Lian Loke,Dagmar Reinhardt

该研究旨在填补设计工具在机器人和人机协作(HRC)任务中的设计者方面的空白。采用以研究为设计的方法,基于领导者-跟随者模型,打造了一种初步的HRC设计工具,专为近距离协作而设计。

该工具专为采用增强现实和多样的协作机器人进行共同绘图应用而设计,旨在为HRC社区提供新的见解。

深入探讨了设计工具中人机交互的维度,重点关注协作活动。通过研究为设计的方法构建,并通过研究设计方法进行细化,结合协作绘图的案例研究,HRC设计工具面向没有机器人开发经验的设计者。

它促进了对人机交互的探索和规范。未来工作包括用户研讨会,设计基于AR与myCobot 280 Pi 6轴协作机械臂协同绘图的项目,并基于迭代评估不断改进。

利用机械臂进行物联网安全性的

基础研究

大学:Meijo University

作者:Shu Takemoto 1, Yoshiya Ikezaki 2, Yusuke Nozaki 3, Masaya Yoshikawa 4

该论文讨论了在工业4.0中,物联网设备在工业系统中的不断集成,并强调在面对网络威胁时,对安全的物联网系统的需求。

论文突出了轻量级密码学竞赛在选择物联网潜在密码标准方面的作用,其中Ascon被选为标准化的加密算法。研究重点在于使用Ascon评估加密和身份验证技术,特别是在世界上最小和最轻的六自由度机械臂myCobot 280中,探究使用最先进的轻量级密码学保护物联网安全的方法。

研究调查了适用于myCobot 280的常见开发方案Python的通信方案,并使用Ascon实现了低延迟和安全的通信。研究在myCobot上进行了真实设备的评估,为物联网系统中安全通信的性能和实现提供了深入洞察。

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