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  • 工业机器人一般由主构架(手臂)、手腕、驱动系统、测量系统、控制器及传感器等组成。
  • 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或者多自由度机器人,它的出现是为了解放人工劳动力、提高企业生产效率。工业机器人的基本组成结构则是实现机器人功能的基础,下面让我们一起来看一下工业机器人的结构组成。
  • 机器人基本结构.doc

    2019-09-05 18:22:21
    机械本体:机器人的机械本体机构基本上分为两大类,一类是操作本体机构,它类似人的手臂和手腕,另一类为移动型本体结构,主要实
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  • MF-1型机器人基本硬件结构及robobasic编程软件使用
  • 本文档简单介绍了机器人的基本结构与知识,并介绍了简单的编程语言,简单操作等.
  • 一种不确定性机器人的结构控制pdf,提供“一种不确定性机器人的结构控制”免费资料下载,主要包括变结构控制的基本原理、机器人系统描述、控制器设计等内容,可供学习使用。
  • ZN-K28基于ABB工业机器人的基本实训系统 一、设备介绍 依托该机器人教学平台为载体,学习ABB机器人TCP标定、工件坐标标定、轨迹规划、码垛搬运的相关作业,从而更快更好地掌握ABB机器人的相关应用。 系统说明: 1、...

    ZN-K28基于ABB工业机器人的基本实训系统
    一、设备介绍
    依托该机器人教学平台为载体,学习ABB机器人TCP标定、工件坐标标定、轨迹规划、码垛搬运的相关作业,从而更快更好地掌握ABB机器人的相关应用。
    系统说明:
    1、实训装置为模块化开放式设计结构,不仅可作为独立的系统单独使用,也可以作为子系统与其它类似设备组合,构成自动化生产线系统,具有功能的可扩展性等优点;
    2、各种气动元件、电气元件以及机械运动执行机构的工作过程及运行状态具有直观性;
    3、实训装置具有手动和自动控制,通过手动可以检测气缸、气爪等主要器件工作性能是否正常进行检测。
    4、个模块由易到难,循序渐进,使学习者迅速的掌握ABB 机器人基本操作及使用技巧。
    TCP 标定模块模块说明:此模块有效地强化了TCP 这个重要程序数据的练习,为以后的机器人学习打下良好的基础,能够实现快速切换到其它的应用模块。
    工件坐标标定模块说明:此模块有效地强化了WOBJ 这个重要程序数据的练习,为以后的机器人学习打下良好的基础,能够实现快速切换到其它的应用模块。
    轨迹规划模块说明:为机器人提供一个基于平整的写字编程训练平台,通过此平台进行轨迹规划的练习,能够实现快速切换到其它的应用模块。
    码垛搬运模块说明:不同形式的码垛训练模块,为机器人提供更全面的搬运码垛训练,其中包括22、41这种典型STACK 算法的切换,以及金字塔堆叠的相关训练,能够实现快速切换到其它的应用模块。
    在这里插入图片描述
    二、设备参数
    供电:单相220V,50-60Hz
    功率:1kw
    外形尺寸:1000mm×800mm×1550mm,
    空气质量:3级 DIN ISO 8573-1;
    粉尘直径:< 0.005mm;
    粉尘含量:< 5mg/m;
    油污含量:< 1mg/m;

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  • 机器人的总体和机械结构设计ppt,提供“机器人的总体和机械结构设计”免费资料下载,主要包括机器人的基本组成及技术参数、机器人总体设计、机器人机械系统设计、传动部件设计等内容,可供学习使用。
  • 在可重构机器人的设计和应用中,需要对不同单元组合的拓扑结构进行研究和分析,为此提出了一种新的可重构机器人单元结构模型。在此基础上,研究了可重构机器人的非同构树状拓扑结构列举问题。通过规则层序列的递推算法...
  • 认知机器人结构

    2021-02-16 18:31:10
    下图给出了一种认知机器人的抽象结构,分为三层,即计算层、设备层和物理/硬件层。计算层包括感知、认知和行动。感知是在感觉的基础上产生的,是对感觉信息的整合与解释。认知包括行动选择、规划、学习、多机器人...

    近年来,随着智能科学、行为学、生物学和心理学等理论成果的不断引入,认知机器人已成为智能机器人发展的一个重要课题。认知机器人是一种具有类似人类高层认知能力,并能适应复杂环境、完成复杂任务的新一代机器人。下图给出了一种认知机器人的抽象结构,分为三层,即计算层、设备层和物理/硬件层。计算层包括感知、认知和行动。感知是在感觉的基础上产生的,是对感觉信息的整合与解释。认知包括行动选择、规划、学习、多机器人协同和团队工作等。行动是机器人控制系统的最基本单元,包括移动、导航和避障等,所有行为都可由它表现出来。行为是感知输入到行动模式的映射,行动模式用来完成该行为。在设备层包括传感器驱动(感觉库)、激励器驱动(运动库)和通信接口。物理/硬件层有传感器、激励器和通信硬件等。当机器人在环境中运行时,通过传感器获取环境信息,根据当前的感知信息来搜索认知模型,如果存在相应的经验与之匹配,则直接根据经验来实现行动决策,如果不具有相关经验,则机器人利用知识库来进行推理。
    密歇根大学的莱德(Laird J)等采用SOAR认知模型来构建认知机器人[Laird et al.2012],系统中将符号处理与非符号处理结合,具有多种学习机制。多伦多大学的莱维斯克(Levesque H)等利用逻辑研究动态和不完全环境中认知机器人的知识表示和推理问题[Levesque et al.2007]。阿拉米(Alarmi R)等提出具有人类自我意识的机器人[Alami et al.2006]。在这里插入图片描述

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  • 软件体系结构的定义 软件元素:功能,接口,程序,类模块,层。...提供解决特定问题必要基本的组件。 组件之间约束和交互机制已经完整安排好了。 提供基于框架上下文和环境 总结: 架构是一个系统可以看

    软件体系结构的定义

    在这里插入图片描述

    软件元素:功能,接口,程序,类模块,层。子系统,客户端/服务器等
    可见属性:提供服务,性能特征,错误处理,共享资源使用等
    关系:这些元素之间的组合机制
    架构是商业和技术决策的结果

    简而言之,软件体系结构是构成系统的组件和组件之间的关系和交互机制。学会分解和组合。好的架构,模块是高内聚低耦合的。

    框架

    框架是解决特定问题的可重用的应用程序结构
    提供解决特定问题的必要的,基本的组件。
    组件之间的约束和交互机制已经完整安排好了。
    提供基于框架的上下文和环境

    总结:
    架构是一个系统可以看作一个整体的高层次的抽象
    在架构层面,我们隐藏了所有实现细节,防止太复杂
    架构必须满足系统的功能实现
    架构必须满足系统的质量实现(安全,可靠,灵活,可拓展)

    体系结构的影响因素

    利益相关者:用户,客户,项目经理,架构师,开发人员,系统工程师,运营人员,其他开发者;不同的利益相关者站位不同,出发点不同。架构实现后也会有反馈作用,影响利益相关者。

    软件构架建模

    对系统进行可视化
    规约系统的结构或者行为
    用于指导构建系统的模板
    将设计决策形成文档
    在这里插入图片描述

    软件构架模型

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

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  • But let us first have a look at the basic translation taking place within a chatbot… 但是,让我们首先看看聊天机器人中进行的基本翻译... The allure of a chatbot is being able to input unstructure...

    机器学习 结构化数据

    介绍 (Introduction)

    But let us first have a look at the basic translation taking place within a chatbot…

    但是,让我们首先看看聊天机器人中进行的基本翻译...

    The allure of a chatbot is being able to input unstructured data. We are so use to having to structure our input and data according to what the user interface dictates.

    聊天机器人的魅力在于能够输入非结构化数据。 我们习惯于必须根据用户界面的要求来构造输入和数据。

    Here chatbots come along, and allow us to enter our data in a conversational manner.

    这里出现了聊天机器人,并允许我们以对话的方式输入数据。

    And by implication, unstructured.

    并暗示,是非结构化的。

    Image for post
    The Continuous Chatbot Process: Structuring & Unstructuring Data
    连续的聊天机器人过程:结构化和非结构化数据

    For user input, the chatbot must structure the data. A large part of this structuring can include the following activities:

    对于用户输入,聊天机器人必须构造数据。 这种结构的很大一部分可以包括以下活动:

    • Sentence Boundary Detection (helpful for longer input)

      句子边界检测( 有助于较长的输入 )

    • Language Detection (scenarios where users speak different languages)

      语言检测( 用户说不同语言的场景)

    • Intent Detection

      意图检测
    • Determining Entities

      确定实体
    • and more…

      和更多…

    Inversely, the data output to the user must be unstructured again into natural language…

    相反,必须再次将输出给用户的数据非结构化为自然语言…

    与用户交谈 (Speaking To The User)

    After the appropriate response to the user have been determined by the chatbot, the data which needs to be presented to the user, is in a structured format.

    在聊天机器人确定了对用户的适当响应之后,需要呈现给用户的数据采用结构化格式。

    In the case of a weather bot, the data you want to present to the user might look something like this:

    如果是气象机器人,您想要提供给用户的数据可能看起来像这样:

    {
    "id": 803,
    "main": "Clouds",
    "description": "broken clouds",
    "icon": "http://openweathermap.org/img/wn/04d@2x.png",
    "weather": "Clouds",
    "temp": 80,
    "high": 82,
    "low": 78,
    "city": "New York"
    }

    Under normal circumstances, to present this to a user via a mobile app or website is standard procedure. With a conversational interface, it is a whole different matter.

    通常情况下,通过移动应用程序或网站向用户展示此内容是标准过程。 有了对话界面,情况就完全不同了。

    We need to convert the data into conversation, hence unstructured it. This brings us to this continuous process of structuring and unstructuring data.

    我们需要将数据转换为对话,从而使其变得非结构化。 这使我们进入了结构化和非结构化数据的连续过程。

    This process of unstructuring data into conversation is referred to as Natural Language Generation, NLG.

    将数据分解为对话的过程称为自然语言生成(NLG)。

    Natural language generation

    自然语言生成

    Natural language generation is the natural language processing task of generating natural language from a machine representation system such as a knowledge base or a logical form. Psycholinguists prefer the term language production when such formal representations are interpreted as models for mental representations.

    自然语言生成是从机器表示系统(例如知识库或逻辑形式)生成自然语言的自然语言处理任务。 当这种形式的表述被解释为心理表象的模型时,心理语言学家更喜欢用语言产生一词。

    自然语言生成( NLG )基础 (Basics Of Natural Language Generation (NLG))

    As with everything, NLG can be performed on various levels of complexity. The most simplistic approach is to have a one-to-one match of return codes and phrases.

    就像所有东西一样,NLG可以在各种复杂程度上执行。 最简单的方法是使返回码和短语一对一匹配。

    If the API returns 0, then the bot responds with “Thank you, your request have been logged”.

    如果API返回0,则漫游器会回复“ 谢谢,您的请求已被记录”。

    Else if the API responds with 1, the bot responds with “Sorry, something went wrong, try again later.”

    否则,如果API响应为1,则漫游器响应为“抱歉,出了点问题,请稍后再试。”

    You could see this as a very basic form of unstructuring data.

    您可以将其视为一种非结构化数据的非常基本的形式。

    生命的幻觉 (The Illusion of Lifeness)

    Of course, you can take this one step further, by creating an illusion of lifeness. Some development environments, like IBM Watson Assistant allows for multiple responses to be defined per conversational node.

    当然,您可以通过创造一种生活错觉来进一步迈出这一步。 某些开发环境(例如IBM Watson Assistant)允许在每个会话节点上定义多个响应。

    Image for post
    IBM Watson Assistant — Assistant Responses
    IBM Watson Assistant-助理回复

    These responses can then be set to random or sequential. In the example shown here, there is a list of goodbye messages. This list of messages can be extensive, and set to be different every time the user says goodbye to the chatbot.

    然后可以将这些响应设置为随机顺序 。 在此处显示的示例中,有一个再见消息列表。 该消息列表可能很广泛,并且每次用户向聊天机器人说再见时,都会设置为不同。

    Hence presenting this idea to the user of an unscripted and spontaneous agent.

    因此,向无脚本和自发代理的用户提出此想法。

    脚本语言生成 (Scripted Language Generation)

    Taking matters one step further, is creating a language generation script.

    使事情更进一步的一步是创建语言生成脚本。

    Microsoft’s Bot Framework Composer has a Bot Response option on the left, where you can define the bot responses.

    Microsoft的Bot Framework Composer在左侧有一个Bot Response选项,您可以在其中定义漫游器响应。

    Image for post
    Language Generation Script
    语言生成脚本

    In the marked example, a Language Generation script is defined called:

    在标记的示例中, 语言生成脚本被定义为:

    #DescriberWeather

    The purpose of this example is to take the response from the weather API, and transform it into more natural sounding language. If the API returns “Dust”, we want our chatbot dialog to return: “There’s dust in the air” etc.

    本示例的目的是从天气API中获取响应,并将其转换为更自然的发音语言。 如果API返回“ 灰尘 ”,我们希望聊天机器人对话框返回:“ 空气中有灰尘 ”等。

    We can create multiple such scripts quick and easy for different API’s, and scenarios.

    我们可以针对不同的API和场景快速轻松地创建多个此类脚本。

    Image for post
    Calling Language Generation Script From Dialog
    从对话框调用语言生成脚本

    And within the Send a response element, we can reference the language script for user feedback:

    在“ 发送响应”元素中,我们可以引用语言脚本以获取用户反馈:

    - @{DescribeWeather(dialog.weather)} and the temp is @{dialog.weather.temp}&deg;

    This affords us a predictable and standardized avenue of crafting responses for the user. Just think of multiple user languages in a chatbots, where the language generator can be used to respond to the user in a particular language.

    这为我们提供了用户可预测的标准化响应途径。 只需考虑聊天机器人中的多种用户语言,即可在其中使用语言生成器以特定语言响应用户。

    易于扩展 (Ease Of Scaling)

    One issue chatbot endeavors often run into, is scaling. Invariably there comes a stage where the environment and framework need to be reconsidered.

    聊天机器人经常遇到的一个问题是扩展。 总有一个阶段需要重新考虑环境和框架。

    Segmenting chatbot elements as much as possible help to a large degree.

    尽可能细分聊天机器人元素可以在很大程度上帮助您。

    And, segmenting the script/dialog from the dialog flow is prudent, and the Language Generator speaks to this.

    而且,谨慎地从对话流中分割脚本/对话框是明智的,并且语言生成器也对此进行了说明。

    But why not take it even a step further…

    但是,为什么不走得更远呢……

    自然语言理解的逆向 (The Inverse of Natural Language Understanding)

    NLG is a software process where structured data is transformed into natural conversational language for output to the user. In other words, structured data is presented in an unstructured manner to the user. Think of NLG is the inverse of NLU.

    NLG是一种软件过程,其中结构化数据被转换为自然的对话语言,以输出给用户。 换句话说,结构化数据以非结构化的方式呈现给用户。 认为NLG是NLU的逆。

    With NLU we are taking the unstructured conversational input from the user (natural language) and structuring it for our software process. With NLG, we are taking structured data from backend and state machines, and turning this into unstructured data. Conversational output in human language.

    使用NLU,我们可以从用户(自然语言)获取非结构化的对话输入,并为我们的软件流程构建结构。 借助NLG,我们将从后端和状态机中获取结构化数据,并将其转换为非结构化数据。 用人类语言进行会话输出。

    Commercial NLG is emerging and forward looking solution providers are looking at incorporating it into their solution. At this stage you might be struggling to get your mind around the practicalities of this. Below are two practical examples which might help.

    商业NLG正在兴起,前瞻性的解决方案提供商正在寻求将其纳入其解决方案中。 在此阶段,您可能正在努力使自己对此有所了解。 下面是两个可能有用的示例。

    伪造产品评论生成器 (Fake Product Review Generator)

    For this example I took close to 580,000 product reviews and created a TensorFlow model from that.

    在此示例中,我接受了将近580,000条产品评论,并由此创建了一个TensorFlow模型。

    Fake Product Review using Natural Language Generation
    使用自然语言生成的伪造产品评论

    By providing key words or a phrase, a product review can be generated. This product review can be seen as natural language generation.

    通过提供关键词或短语,可以生成产品评论。 该产品评论可以看作是自然语言的生成。

    A fictitious review is generated from a corpus of review data, based on a key word.

    虚拟评论是根据关键字从评论数据语料库中生成的。

    Imagine of the chatbot has got access to a corpus of response data, and based on key words or values, a response is generated. Unique in a sense.

    想象一下,聊天机器人可以访问响应数据集,并根据关键字或值生成响应。 在某种意义上是独特的。

    假新闻标题生成器 (Fake News Headline Generator)

    In the video below, I got a data set from kaggle.com with about 185,000 records.

    在下面的视频中,我从kaggle.com获得了大约185,000条记录的数据集。

    Natural Language Generation with Google’s Colab Notebook in Python
    使用Google的Colab Notebook用Python生成自然语言

    Each of these records where a newspaper headline which I used to create a TensforFlow model from.

    所有这些记录都来自我用来创建TensforFlow模型的报纸头条。

    Based in this model, I could then enter one or two intents, and random “fake” (hence non-existing) headlines were generated.

    基于此模型,我可以输入一个或两个意图,并生成随机的“伪造”(因此不存在)标题。

    There are a host of parameters which can be used to tweak the output used.

    有许多参数可用于调整使用的输出。

    结论 (Conclusion)

    We have seen growth in the way input data is processed by chatbots. Multiple intents can be detected, with multiple entities. Relations and types of entities can also be identified. The flexibility is astounding in many cases.

    我们已经看到聊天机器人处理输入数据的方式有所增长。 可以检测到具有多个实体的多个意图。 实体的关系和类型也可以被识别。 在许多情况下,灵活性令人震惊。

    Yet we have not seen the same degree of advancement and flexibility in the chatbot script. Users judge a chatbot by its script and how appropriate and lifelike each response is. The script also informs the user on the current conversation state, and how to proceed; hence its importance.

    但是,我们尚未在chatbot脚本中看到相同程度的进步和灵活性。 用户通过其脚本以及每个响应的适当程度和逼真程度来判断聊天机器人。 该脚本还通知用户当前的对话状态以及如何进行。 因此它的重要性。

    在这里阅读更多… (Read More Here…)

    翻译自: https://medium.com/@CobusGreyling/chatbots-creating-natural-language-from-structured-data-bbc81ee6c78c

    机器学习 结构化数据

    展开全文
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空空如也

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机器人的基本结构