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机器人控制的几种类

很多机器人的研究目标很多是模拟人的智能,所以研究人的控制系统,对于机器人有很大的借鉴意义。人体的神经系统由大脑、小脑、脑干、脊髓、神经元等共同构成,复杂而又完善。...而机器人的操作系统层,则类似于人的大脑,感知和认知世界,并下达各种复杂的运动目标。 基于以上类比,参照目前的各类机器人的情况,机器人的运动控制大概可以分成4种任务: 脊髓控制——机械臂运动的基础控制。...工业机器人,各类机械臂,无人机的底层运动控制等面临的主要是这类问题。 小脑控制——多足机器人的平衡和运动协调控制。这块目前是机器人控制仍未突破的难点,目前做的最好的显然是波士顿动力。...主要是扫地机器人、无人机等底层运动控制已经封装好的机器人的导航和路径规划。需要通过环境感知,对自身和目标进行定位、导航和运动规划。...大脑控制——环境的认知和交互,也就是机器人具体执行交互任务,如控制机械臂抓取物体,执行操作等。这是服务机器人需要突破的重要问题。

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工业机器人的编程语言和种类

机器人的开发语言一般为C、C++、C++ Builder、VB、VC等语言,主要取决于执行机构(伺服系统)的开发语言;而机器人编程分为示教、动作级机器人编程语言、任务级编程语言三个级别;机器人编程语言分为专用操作语言...语言等)三种类型。...伴随着机器人的发展,机器人语言也得到发展和完善。机器人语言已成为机器人技术的一个重要部分。机器人的功能除了依靠机器人硬件的支持外,相当一部分依赖机器人语言来完成。...自机器人出现以来,美国、日本等机器人的原创国也同时开始进行机器人语言的研究。美国斯坦福大学于1973年研制出世界上第一种机器人语言——WAVE语言。...另一方面,机器人语言多是针对某种类型的具体机器人而开发的,所以机器人语言的通用性很差,几乎一种新的机器人问世,就有一种新的机器人语言与之配套。

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RPA机器人的两种类型与未来发展

眼下,RPA(机器人流程自动化)日渐成为业务流程优化重要解决方案和企业关注的重点。...[RPA机器人的两种类型与未来发展] 两种类型的RPA 目前,RPA可细分为两种类型:桌面型RPA和服务器型RPA。...在定义方面,桌面RPA和服务器RPA有着根本区别:桌面型RPA只可以管理其自己PC上运行的机器人,不能管理另一台PC上运行的机器人,使用上也有一定的差别。...而基于服务器的RPA可以集中管理所有PC上的机器人,管理也将更加的高效和稳定。桌面RPA可以自动执行个人PC和小型业务流程,并且部署快捷、成本低廉无需过多的等待,是很多中小型企业的首选。...通过集中统一的控制和管理,这可以避免RPA机器人的效率浪费和出现机器人的浪费,同时可以对自动化流程进行优化提升性能。在安全方面,出现数据丢失或者故障时,可以快速找到错误源头加速修复速度。

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Android获取本机各种类型文件列表(音乐、视频、图片、文档等)

介绍 本篇介绍Android获取本机各种类型文件的方法,已经封装成工具类,末尾有源码下载地址。...提示 获取音乐、视频、图片、文档等文件是需要有读取SD卡的权限的,如果是6.0以下的系统,则直接在清单文件中声明SD卡读取权限即可;如果是6.0或以上,则需要动态申请权限。...获取本机所有图片文件夹 /** * 得到图片文件夹集合 */ public List getImageFolders() { List<ImgFolderBean...: public class ImgFolderBean { /**当前文件夹的路径*/ private String dir; /**第一张图片的路径,用于做文件夹的封面图片*...//此处省略setter和getter方法 } 获取图片文件夹下的图片路径的集合 /** * 通过图片文件夹的路径获取该目录下的图片 */ public List getImgListByDir

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分类任务的种类

分类任务是机器学习中的常见基本任务,而分类本身也存在着多种类别,本文对相关内容进行整理。...对于分类任务主要有两个维度:标签、类别 以水果分类为例: 标签 标签为某个分类域,定义一组标签需要同时确定标签内的类别数量,分类时在标签内的类别是互斥但必须选择一个的 例如: 水果分类中的: 颜色,水果种类...类别为标签内的子项,定义一组标签需要其中定义若干(至少为2)个类别,类别之间互斥,分类时必须选择一个 例如: 水果分类中的: 颜色中: 黄色、绿色、红色 … 等颜色均为类别 水果中: 苹果、葡萄、香蕉 … 等种类均为类别...分类的种类 在确定了维度后,根据维度数量我们可以对常见的分类任务区分四个种类 Category = 2 Category > 2 Label = 1 Binary Classification...Loss 可以直接绘制 ROC 曲线、 AP 曲线等来评估模型性能 存在虚警、漏警概率 多分类 (Multi-Class Classification) 多分类的目标是将数据划分到事先确定好的一个类别种类

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机器学习的种类介绍

现有的机器学习种类繁多,我们一般可以进行如下的分类标准: 是否在人类监督下学习(监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习) 是否可以动态的增量学习(在线学习和批量学习) 是简单的将新的数据点和已知的数据点进行匹配...一、监督学习和非监督学习 根据训练期间接受的监督数量和监督类型,可以将机器学习分为以下四种类型:监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。...DBSCAN) 最大期望算法 可视化和降维 主成分分析 核主成分分析 关联规则学习 Apriori Eclat 比如说,我们有大量的购物访客的数据,包括一个月内的到达次数、购买次数、平均客单价、购物时长、购物种类...强化学习 例如,许多机器人通过强化学习算法来学习如何行走。AlphaGo项目也是一个强化学习的好例子。

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