几个世纪以来,人类文明设计了金属成型技术制作工具和物品;然而,定制的金属成形仍然昂贵和复杂。激光形成折纸}(Lasergami)是一种金属形成过程,其中激光束切割并折叠平面金属板以形成三维(3D)形状。然而,设计可由激光器可折叠的结构长期以来一直是试验和错误的实践,需要大量的心理努力,并阻碍了创造实际结构的可能性。这项工作首次演示了Lasergami可以形成先前被认为是不可能被激光形成的金属结构的自由形状的。这种技术突破通过新的计算折纸方法实现,该方法模仿花朵盛开和优化激光折叠指令。结合寻址激光视线和最小化制造能源的新想法,我们报告了一个低成本的制造框架,可以通过业余爱好者和专业人士易于采用。
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This paper presents trajectory planning for three-dimensional autonomous multi-UAV volume coverage and visual inspection based on the Heat Equation Driven Area Coverage (HEDAC) algorithm. The method designs a potential field to achieve the target density and generate trajectories using potential gradients to direct UAVs to regions of a higher potential. Collisions are prevented by implementing a distance field and correcting the agent's directional vector if the distance threshold is reached. The method is successfully tested for volume coverage and visual inspection of complex structures such as wind turbines and a bridge. For visual inspection, the algorithm is supplemented with camera direction control. A field containing the nearest distance from any point in the domain to the structure is designed and this field's gradient provides the camera orientation throughout the trajectory. The bridge inspection test case is compared with a state-of-the-art method where the HEDAC algorithm allowed more surface area to be inspected under the same conditions. The limitations of the HEDAC method are analyzed, focusing on computational efficiency and adequacy of spatial coverage to approximate the surface coverage. The proposed methodology offers flexibility in various setup parameters and is applicable to real-world inspection tasks.
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从对量子网络和传感器的基本力量的超敏感探测器,机械谐振器能够在室温环境中实现下一代技术。目前,氮化硅纳米腔作为这些进步中的领先微芯片平台,允许机械谐振器从环境热噪声显着隔离的机械谐振器。然而,迄今为止,人类直觉仍然是设计过程背后的驱动力。这里,由自然启发和通过机器学习引导,开发了一种蜘蛛网纳米机械谐振器,其显示通过数据驱动优化算法发现的新颖“扭转软夹紧”机构从环境热环境中分离的振动模式。然后制造该生物启发的谐振器;通过在室温环境中通过高于10亿以上的机械师进行实验证实了新的范式。与其他最先进的谐振器相比,这种里程碑是通过紧凑的设计实现的,该设计不需要亚微米光刻特征或复声胶凝带,使得在大尺度上制造显着更容易和更便宜。在这里,我们展示了机器学习与人类直觉一起工作的能力,以增加创造性的可能性,并在计算和纳米技术中发现新的策略。
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Tendon-driven robots, where one or more tendons under tension bend and manipulate a flexible backbone, can improve minimally invasive surgeries involving difficult-to-reach regions in the human body. Planning motions safely within constrained anatomical environments requires accuracy and efficiency in shape estimation and collision checking. Tendon robots that employ arbitrarily-routed tendons can achieve complex and interesting shapes, enabling them to travel to difficult-to-reach anatomical regions. Arbitrarily-routed tendon-driven robots have unintuitive nonlinear kinematics. Therefore, we envision clinicians leveraging an assistive interactive-rate motion planner to automatically generate collision-free trajectories to clinician-specified destinations during minimally-invasive surgical procedures. Standard motion-planning techniques cannot achieve interactive-rate motion planning with the current expensive tendon robot kinematic models. In this work, we present a 3-phase motion-planning system for arbitrarily-routed tendon-driven robots with a Precompute phase, a Load phase, and a Supervisory Control phase. Our system achieves an interactive rate by developing a fast kinematic model (over 1,000 times faster than current models), a fast voxel collision method (27.6 times faster than standard methods), and leveraging a precomputed roadmap of the entire robot workspace with pre-voxelized vertices and edges. In simulated experiments, we show that our motion-planning method achieves high tip-position accuracy and generates plans at 14.8 Hz on average in a segmented collapsed lung pleural space anatomical environment. Our results show that our method is 17,700 times faster than popular off-the-shelf motion planning algorithms with standard FK and collision detection approaches. Our open-source code is available online.
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本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移,并开发了一个统一的层次结构框架,用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上,我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略,该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞(通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器),使机器人能够从其内部恢复,并在本地调整后影响后的轨迹。然后,在高层,我们提出了一种基于搜索的计划算法,以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标,例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能,并进行了碰撞检查和调整技术,从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者(用于整体框架)的链接,以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师(对于更高的较高的碰撞 - 等级)。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效,在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。
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By utilizing only depth information, the paper introduces a novel but efficient local planning approach that enhances not only computational efficiency but also planning performances for memoryless local planners. The sampling is first proposed to be based on the depth data which can identify and eliminate a specific type of in-collision trajectories in the sampled motion primitive library. More specifically, all the obscured primitives' endpoints are found through querying the depth values and excluded from the sampled set, which can significantly reduce the computational workload required in collision checking. On the other hand, we furthermore propose a steering mechanism also based on the depth information to effectively prevent an autonomous vehicle from getting stuck when facing a large convex obstacle, providing a higher level of autonomy for a planning system. Our steering technique is theoretically proved to be complete in scenarios of convex obstacles. To evaluate effectiveness of the proposed DEpth based both Sampling and Steering (DESS) methods, we implemented them in the synthetic environments where a quadrotor was simulated flying through a cluttered region with multiple size-different obstacles. The obtained results demonstrate that the proposed approach can considerably decrease computing time in local planners, where more trajectories can be evaluated while the best path with much lower cost can be found. More importantly, the success rates calculated by the fact that the robot successfully navigated to the destinations in different testing scenarios are always higher than 99.6% on average.
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在过去的十年中,自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外,改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法,以检测无人机(UAV)环境中的关键特征。在这项调查中,对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先,详细讨论了各种类型的操纵器和握手,以及动态建模和控制方法。然后,讨论了降落在静态和动态平台上的。随后,诸如天气状况,州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后,调查了交付的UAV路由,该路由将主题分为两个领域:无人机操作和无人机合作操作。
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拍打翅膀是一种生物启发的方法,可在空中机器人中产生升力和推动,从而导致安静有效的运动。该技术的优点是安全性和可操作性,以及与环境,人类和动物的物理互动。但是,为了实现大量应用,这些机器人必须栖息和土地。尽管最近在栖息场上取得了进展,但直到今天,拍打翼车辆或鸟类动物仍无法停止在分支上的飞行。在本文中,我们提出了一种新颖的方法,该方法定义了一个可以可靠和自主将鸟鸟类降落在分支上的过程。该方法描述了拍打飞行控制器的联合操作,近距离校正系统和被动爪附件。飞行由三重俯仰高空控制器和集成的车身电子设备处理,允许以3 m/s的速度栖息。近距离校正系统,具有快速的光学分支传感可补偿着陆时的位置错位。这是通过被动双向爪设计可以补充的,可以锁定和固定2 nm的扭矩,在25毫秒内掌握,并且由于集成的肌腱致动而可以重新打开。栖息的方法补充了四步实验开发过程,该过程为成功的设计优化。我们用700 g的鸟杆验证了这种方法,并演示了在分支上拍打翼机器人的第一次自主栖息飞行,结果用第二个机器人复制。这项工作为在远程任务,观察,操纵和室外飞行中应用翼机器人的应用铺平了道路。
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本文提出了一种新型的空中栖息轨迹计划方法。与现有工作相比,终端状态和轨迹持续时间可以自适应地调整,而不是预先确定。此外,我们的计划者能够最大程度地减少安全性和动态可行性前提的切向相对速度。此功能在具有低操作性或空间不够的情况下的微型航空机器人上特别值得注意。此外,我们设计了一种灵活的转换策略,以消除终端约束以及减少优化变量。此外,我们考虑了精确的SE(3)运动计划,以确保无人机直到最后一刻才能触及着陆平台。所提出的方法通过棕榈大小的微型航空机器人在船上进行了验证,其推力和力矩(推力重量比1.7)栖息在移动倾斜的表面上。足够的实验结果表明,我们的计划者在20ms内产生最佳轨迹,并以2ms的温暖起步进行补充。
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飞行机器人通常相当细腻,在面对碰撞的风险时需要保护性围墙,而高复杂性和有效载荷降低是碰撞弹性飞行机器人的反复出现的问题。受节肢动物的外骨骼的启发,我们设计了一个简单,开源的,易于制造的半刚性结构,具有柔软的接头,可以承受高速影响。使用外骨骼,保护壳成为主要机器人结构的一部分,从而最大程度地减少了其有效载荷能力的损失。我们的设计易于使用廉价组件(例如竹串)和消费级3D打印机来构建和自定义。结果是认知,这是一种低于250G的自动脉动四轮摩托车,可在高达7m/s的速度下生存多个碰撞。除了其碰撞弹性外,使用Python或Buzz可以易于编程,还携带传感器,使其可以飞行大约。 17分钟无需GPS或外部运动捕获系统,具有足够的计算能力,可以在板载板上运行深神网络模型,并旨在促进与自动化电池交换系统的集成。通过大大降低破坏自己的硬件或环境的风险,这种结构成为高风险活动(例如在混乱的环境或加固学习培训中飞行)的理想平台。源代码,3D文件,说明和视频可通过项目网站(https://thecognifly.github.io)获得。
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当没有光学信息可用时,在不确定环境下的机器人探索具有挑战性。在本文中,我们提出了一种自主解决方案,即仅基于触觉感测,探索一个未知的任务空间。我们首先根据MEMS晴雨表设备设计了晶须传感器。该传感器可以通过非侵入性与环境进行交互来获取联系信息。该传感器伴随着一种计划技术,可以通过使用触觉感知来产生探索轨迹。该技术依赖于触觉探索的混合政策,其中包括用于对象搜索的主动信息路径计划,以及用于轮廓跟踪的反应性HOPF振荡器。结果表明,混合勘探政策可以提高对象发现的效率。最后,通过细分对象和分类来促进场景的理解。开发了一个分类器,以根据晶须传感器收集的几何特征识别对象类别。这种方法证明了晶须传感器以及触觉智能,可以提供足够的判别特征来区分对象。
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本文介绍了Cerberus机器人系统系统,该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性,降解的感知条件以及缺乏GPS支持,严峻的导航条件和拒绝通信,地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战,我们开发了Cerberus系统,该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用,再加上可靠的控制,尤其是为了克服危险的地形,多模式和多机器人感知,以在传感器退化,以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划,反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力,表现出有效的探索,对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中,我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果,并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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长期以来,PATH规划一直是机器人技术的主要研究领域之一,PRM和RRT是最有效的计划者之一。尽管通常非常有效,但这些基于抽样的计划者在“狭窄通道”的重要情况下可能会变得昂贵。本文开发了专门为狭窄通道问题制定的路径规划范例。核心是基于计划由椭圆形工会封装的刚体机器人的计划。每个环境特征都使用具有$ \ Mathcal {C}^1 $边界的严格凸面来表示几何(例如,超级方面)。这样做的主要好处是,配置空间障碍物可以以封闭形式明确地进行参数化,从而可以使用先验知识来避免采样不可行的配置。然后,通过表征针对多个椭圆形的紧密体积,可以保证涉及旋转的机器人过渡无碰撞,而无需执行传统的碰撞检测。此外,通过与随机抽样策略结合使用,可以将提出的计划框架扩展到解决较高的维度问题,在该问题中,机器人具有移动的基础和铰接的附属物。基准结果表明,所提出的框架通常优于基于采样的计划者的计算时间和成功率,在找到单身机器人和具有较高维度配置空间的狭窄走廊的路径方面。使用建议的框架进行了物理实验,在人形机器人中进一步证明,该机器人在几个混乱的环境中行走,通道狭窄。
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在过去的几十年中,出现了一种趋势,指出在可移动,可编程和可转换机制中利用结构不稳定性。受钢制发夹的启发,我们将面板组件与可靠的结构相结合,并使用半刚性塑料板建造合规的拍打机构,并将其安装在束缚的气动软机器人鱼和无螺旋螺旋式的电动机驱动器上,以展示它的前所未有的优势。设计规则是根据理论和验证提出的。观察到与参考相比,气动鱼的游泳速度提高了两倍,对Untether Fish的进一步研究表明,对于不固定的兼容的游泳运动员,可损坏的速度为2.03 BL/S(43.6 cm/s),优于先前报告的最快的,其幅度为194%。这项工作可能预示着下一代符合下一代机器人技术的结构革命。
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Assembly planning is the core of automating product assembly, maintenance, and recycling for modern industrial manufacturing. Despite its importance and long history of research, planning for mechanical assemblies when given the final assembled state remains a challenging problem. This is due to the complexity of dealing with arbitrary 3D shapes and the highly constrained motion required for real-world assemblies. In this work, we propose a novel method to efficiently plan physically plausible assembly motion and sequences for real-world assemblies. Our method leverages the assembly-by-disassembly principle and physics-based simulation to efficiently explore a reduced search space. To evaluate the generality of our method, we define a large-scale dataset consisting of thousands of physically valid industrial assemblies with a variety of assembly motions required. Our experiments on this new benchmark demonstrate we achieve a state-of-the-art success rate and the highest computational efficiency compared to other baseline algorithms. Our method also generalizes to rotational assemblies (e.g., screws and puzzles) and solves 80-part assemblies within several minutes.
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视觉的触觉传感器由于经济实惠的高分辨率摄像机和成功的计算机视觉技术而被出现为机器人触摸的有希望的方法。但是,它们的物理设计和他们提供的信息尚不符合真实应用的要求。我们提供了一种名为Insight的强大,柔软,低成本,视觉拇指大小的3D触觉传感器:它不断在其整个圆锥形感测表面上提供定向力分布图。围绕内部单眼相机构造,传感器仅在刚性框架上仅成型一层弹性体,以保证灵敏度,鲁棒性和软接触。此外,Insight是第一个使用准直器将光度立体声和结构光混合的系统来检测其易于更换柔性外壳的3D变形。通过将图像映射到3D接触力的空间分布(正常和剪切)的深神经网络推断力信息。洞察力在0.4毫米的总空间分辨率,力量幅度精度约为0.03 n,并且对于具有不同接触面积的多个不同触点,在0.03-2 n的范围内的5度大约5度的力方向精度。呈现的硬件和软件设计概念可以转移到各种机器人部件。
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在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国,海上风电业于2019年生产了英国最多的电力,前一年增加了19.6%。目前,英国将进一步增加产量,旨在增加安装的涡轮机容量74.7%,如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长,该部门现在正在寻求机器人和人工智能(RAI),以解决生命周期服务障碍,以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今,RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而,前进,RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用,从测量,规划,设计,物流,运营支持,培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面,在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资,监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势,提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解,这是自主车队中可扩展性的数字架构,适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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休眠季节葡萄树修剪需要熟练的季节性工人,这在冬季变得越来越缺乏。随着在短期季节性招聘文化和低工资的短期季节性招聘文化和低工资的时间内,随着工人更少的葡萄藤,葡萄藤往往被修剪不一致地导致葡萄化物不平衡。除此之外,目前现有的机械方法无法选择性地修剪葡萄园和手动后续操作,通常需要进一步提高生产成本。在本文中,我们展示了崎岖,全自治机器人的设计和田间评估,用于休眠季节葡萄园的端到最终修剪。该设计的设计包括新颖的相机系统,运动冗余机械手,地面机器人和在感知系统中的新颖算法。所提出的研究原型机器人系统能够在213秒/葡萄藤中完全从两侧刺激一排藤蔓,总修枝精度为87%。与机械预灌浆试验相比,商业葡萄园中自治系统的初始现场测试显示出休眠季节修剪的显着变化。在手稿中描述了设计方法,系统组件,经验教训,未来增强以及简要的经济分析。
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As aerial robots are tasked to navigate environments of increased complexity, embedding collision tolerance in their design becomes important. In this survey we review the current state-of-the-art within the niche field of collision-tolerant micro aerial vehicles and present different design approaches identified in the literature, as well as methods that have focused on autonomy functionalities that exploit collision resilience. Subsequently, we discuss the relevance to biological systems and provide our view on key directions of future fruitful research.
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Self-assembly of modular robotic systems enables the construction of complex robotic configurations to adapt to different tasks. This paper presents a framework for SMORES types of modular robots to efficiently self-assemble into tree topologies. These modular robots form kinematic chains that have been shown to be capable of a large variety of manipulation and locomotion tasks, yet they can reconfigure using a mobile reconfiguration. A desired kinematic topology can be mapped onto a planar pattern with optimal module assignment based on the modules' locations, then the mobile reconfiguration assembly process can be executed in parallel. A docking controller is developed to guarantee the success of docking processes. A hybrid control architecture is designed to handle a large number of modules and complex behaviors of each individual, and achieve efficient and robust self-assembly actions. The framework is demonstrated in both hardware and simulation on the SMORES-EP platform.
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