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FRANKA RESEARCH 3

FRANKA RESEARCH 3

Franka Research 3是一款引用世界級、敏感力的研究機器人系統,為研究人員提供易于使用的機器人功能以及對機器人控制和學習能力的低級訪問權限。

分類:

描述

特性

首選平臺,用于尖端人工智能和機器人技術研究

Frank Research 3是一款引用世界級、敏感力的研究機器人系統,

為研究人員提供易于使用的機器人功能以及對機器人控制和學習能力的低級訪問權限。

人工智能和機器人工具集

機器人系統

Franka Research3機器人系統包括了Armand控制系統。這款敏感且靈活的機械臂在每個關節都配備了扭矩傳感器,具有工業級姿態重復性為+/-0.1mm,并且即使在高速運動時也幾乎沒有路徑偏差。它具有3kg的負載能力,855mm的作業半徑和94.5%的工作空間覆蓋率。

FCI(Franka控制接口)

FCI列表是探索低級編程和控制方案的理想接口,提供機器人的當前狀態,并使其能夠以1kHz的速度進行指揮。在C++接口庫franka之上,與最流行的生態系統ROS、ROS2和MATLAB&Simulink集成可用!

DESK

Desk是基于瀏覽器的用戶界面,提供快速的機器人控制選項,并且可以將應用程序拖放到序列中以快速創建整個任務。非常適合快速原型設計機器人行為、設置實驗、進行簡單的人機交互研究和演示。

Watchman

易于使用和快速實施安全。感謝基于瀏覽器的用戶界面Watchman,通常復雜的安全設置被大大簡化,以確保您的實驗室和實驗人員得到保護。

每個使用案例的正確界面

三個訪問級別針對不同的需求和技能,適用于整個機器人研究領域。

DESK

使用簡單且編程時間最短的特點使得Desk成為快速原型設計、簡單人機交互研究和演示中最合適的界面。

RIDE

它使研究人員能夠將Franka Emika系統完全整合到實驗設置中,并利用其集成的高性能控制器。這也是一個很好的教學工具,適用于初級機器人學。

FCI

FCI繞過機器人的控制,讓研究人員能夠在外部實時可行的個人電腦上以1kHz運行自己的控制算法。這是探索低級規劃和控制方案的理想接口。

技術參數

機械臂
自由度7接口

?以太網(TCP/IP)用于視覺直觀編程

?帶有桌面安全輸入外部啟用設備
?2個可配置的安全輸入用于緊急停止裝置、保護裝置或其他防護裝置(通過外部OSSD轉換器連接)

?硬件準備:2個DI和2個DO(24V,隔離,符合EN61131-2類型3特性,100Hz采樣率)

?Control連接器

?末端效應器連接器

負載3kg
最大伸展距離855mm
力/扭矩傳感所有七個軸上都配備了鏈側扭矩傳感器
關節位置限制A1,A3:-166/166度 A2:-105/105度 A4:-176/-7度 A5:-165/165度 A6:25/265度 A7:-175/175度
安裝法蘭DIN ISO9409-1-A50
安裝位置直立用戶界面位于手臂駕駛員握把上?集成安全評級的導向使能開關
?導向按鈕
?導向模式選擇器
重量~17.8kg
防護等級IP40
環境溫度+5°C至~+45°C
空氣濕度20-80%非冷凝用戶界面在Arm的駕駛員盤上?狀態指示燈
?飛行模式選擇器
?方向鍵、學習、確認、刪除
控制性能
控制器尺寸(19英寸)355×483×89mm(長×寬×高)運動
供電電壓100-240V交流電關節速度限制A1-A4:150°/s A5-A7:301°/s
主頻率50-60Hz?
功耗~80W笛卡爾速度限制高達2米/秒的傳送速度
主動功率因數校正(PEC)姿態重復性<+/-0.1mm(ISO9283)
重量~7kg?
防護等級IP20交互
環境溫度+5°C至~+45°C引導力~2.5N
空氣濕度20-80%非冷凝可調的平移剛度10-3000N/m
允許的安裝方向水平可調旋轉剛度1-300Nm/rad
接口?以太網(TCP/IP)用于互聯網/車間連接 ?電源連接器 IEC60320C14(V-Lock) ?臂式連接器監控信號關節位置、速度、力矩,笛卡爾位置和力量。

從機器學習、機器人控制和運動規劃,到操作和強化學習。

對于處在人工智能和機器人技術前沿的研究者來說,FRANK? RESEARCH3提供了一個參考力敏感機器人平臺和強大的控制接口,以便快速獲得結果并進行發布。該平臺還為尋求自動化實驗設置的研究者提供了低門檻入門機會,并支持教授機器人控制和自動化課程。

引導不確定性意識到政策優化

基于目標的模仿學習的動作推理

RL Bench: 機器人學習基準

受限的概率運動原理用于機器人軌跡適應

離地球空間環境中,強化學習用于機器人巖石抓取學習

學習通用的能力 通過低維幾何描述符進行障礙物避免的耦合術語

6自由度在雜亂環境中的目標驅動物體操控

可證明安全且高效的運動規劃與不確定人類動力學

一種新穎的自適應控制器,用于使用主動推理的機器人操縱器。

一個用于MOCA的遠程操作界面,用于控制機器人的運動和操縱。

規劃最大-可操縱性切割路徑-R RT*-R MM

在線規劃在信念空間中針對部分可觀測的任務和動作問題

在動態環境中的目標導向任務和運動規劃

搭建學習: 學習如何搭建機器人操作技能的發展

學習生成具有可達性意識的6自由度抓取姿勢。

學習預抓取 從無法抓取的姿勢中操縱物體

交互力計算 利用環境剛度估計無傳感器機器人應用

基于反饋的織物條折疊

描述物理學的物理推理:基于力量的順序操作規劃

深度視覺推理:從圖像中學習預測任務和動作規劃的行動序列

工業裝配任務的能力感知角色分配方法

人機交互用戶研究的框架

基于搜索的任務規劃與學習技能效果模型,用于終身機器人操作

用于多臂系統遙控操作的共享自主可重構控制框架