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科技前沿应用最新动态(第240期)

发布时间: 2022-06-12 01:05:37 来源:HB火博体育手机版 作者:HB火博体育在线下载
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  日本东京大学的Heecheol Kim和同事开发了一种为机器人提供动力的机器学习系统,该系统有两个手臂和两只手,用两个“手指”抓东西。为了训练机器人剥香蕉,研究人员通过811分钟的演示数据训练机器人自己完成这件事。并将剥香蕉的过程分解成 9个阶段,抓住香蕉,用一只手把它从桌子上拿起来,用另一只手抓住香蕉的一头,剥开香蕉皮,然后移动香蕉,以便剥掉剩下的皮。 在测试中,该机器人剥香蕉皮的成功率为57%。整个过程不到3分钟。

  对于不会损坏香蕉的大范围运动,机器学习模型绘制出一条轨迹,模仿人类不需要太多思考的动作。但当需要手臂精确操纵香蕉时,系统会切换到反应式方法,对环境中的意外变化做出响应。

  英国谢菲尔德大学的Jonathan Aitken说:“在这个案例中,真正有趣的是,人类使用灵巧的手的过程已经通过深度模仿学习应用于机器人系统的训练中。”

  Aitken想看看机器人是如何处理“畸形”水果的。他说,如果有更好的运动控制,它可能会工作得更好。然而,这项技术不会简单地用于剥香蕉,其目标是训练一个系统,使其能够更普遍地处理需要精细运动技能的任务。

  近日,香港中文大学的研究团队公布了一项最新研究成果——“机器人史莱姆”。 据BBC报道,这是一种由含有磁性颗粒的黏液制成的软体机器人,它可以使用外部磁铁进行操纵。 这种可移动的磁性黏液团,能够环绕较小的物体、自我修复和“可以较大的延展变形”以穿过狭窄的空间。

  磁性粒子本身是有毒的,但研究人员给它披上了一层有机硅化合物,覆盖后理论上是安全的,可以安全地进入人体。当然,未来还需要进一步的安全测试。

  另据《卫报》消息,在社交媒体上,网友们把这种深色磁性“史莱姆”与1997年科幻电影中的同名物质进行了比较,并开玩笑地将其描述为“令人惊叹但有点可怕的磁性便便”。

  张丽补充说,目前的“史莱姆”是一种不透明的棕黑色,但后期可以用染料来改变,变得更加丰富多彩。香港的团队希望有朝一日,这种“机器人史莱姆”能进入人体,用来收集被误吞食的物体。

  近期,东华大学李克睿研究员联合马里兰大学Chen Po-Yen教授,受海洋中头足类动物皮肤功能的启发,耦合应变工程策略与低维Ti3C2Tx MXene材料独特的光电特性,通过MXene微折皱结构的构筑与尺寸控制,开发了可拉伸、可红外伪装、可环境传感的软体机器人皮肤。

  MXene微折皱纹理在可逆应变下表现出可控的红外吸收,赋予了仿生软体机器人皮肤可调谐的红外发射,实现了软机器人的动态热伪装;结合介电弹性体致动器的使用,完成了MXene红外伪装阵列的构筑,模仿了类头足动物皮肤表面分散的色素细胞。

  于固有的热电效应、压阻效应和高电导率,仿生机器人皮肤还分别具有热传感、应变传感、无线微波通信能力,良好地模拟了头足类动物皮肤的多重功能。

  澳大利亚昆士兰大学的研究人员开发出一种新型纳米涂层,可以延长锂电池的使用寿命,降低废电池的环境危害。相关论文已发表于《自然—通讯》。

  主导这一研究的昆士兰大学化学工程学院教授王连洲告诉新华社记者,他们给锂电池的正极“加装”了一层原子厚度的新涂层,这种纳米涂层中加入了镍和镁材料,极其坚固且耐用,而且镍和镁价格便宜,释放的有毒物质也更少。这种新涂层具有很强的附着力,可以牢牢附着在电池的正极上,防止电池材料随时间推移而分解,能大大延长电池寿命。这样处理后的锂电池经历1000多次充放电仍能保持性能稳定,比原有电池的充放电次数增加了一倍以上。

  王连洲表示,在工业发展和低碳环保的双重压力下,开发出成本更低、能量密度更高、循环寿命更长的锂电池至关重要。他认为这种新技术有望在消费电子、电动汽车和能源存储等领域有更广泛应用,也希望这一技术能在两三年内实现工业化规模生产。

  位于浙江嵊州市的中国农业科学院茶叶研究所基地内,一名采茶工正在作业——它是名优茶叶采摘机器人,单个机械臂采摘一片芽叶只2.5秒,芽叶识别准确率达到85%。

  目前调试的采摘机器人已是第三代,是陈建能教授主持的省“领雁”研发攻关计划课题的阶段性成果。

  采茶是农业机器人采摘技术中最难的领域,要突破芽头识别、定位、采摘速度等难点。“苹果、番茄这些农作物容易识别,采摘慢一点也无所谓,而茶树嫩芽、老芽的区别不是很大,形状又不规则,识别、定位的难度大大提升。”他说,特别是“明前茶”经济价值高,以龙井茶为例,4万个芽头才炒出一斤干茶,对机器人的采摘速度要求很高。

  团队2019年开始在人工智能深度学习、深度相机定位、机器人采摘末端执行等技术上进行研发,突破了一个个难点。目前,第三代采茶机器人的芽叶识别准确率达85%,采摘速度从第一代的单个机械臂摘一片芽叶十几秒提升至2.5秒,未来预计在多臂操作的情况下,一台机器能替代3~5个工人。

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