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“无脑”软机器人在复杂环境中导航机器人技术突破

在不断发展的机器人领域，研究人员实现了一项新的突破：一种不需要人类或计算机指导即可在复杂环境中导航的软机器人。这项新发明建立在之前的工作基础上，其中软机器人在更简单的迷宫中展示了基本的导航技能。利用物理智能进行导航该研究的共同通讯作者、北卡罗来纳州立大学机械与航空航天工程副教授尹杰阐述了这一进展：“在我们早期的工作中，我们证明了我们的软机器人能够扭转和转弯通过一个非常简单的障碍路线。然而，除非遇到障碍物，否则它无法转弯。这种限制意味着机器人有时可能会被困在平行障碍物之间来回弹...
作者：ROBOT@qwh 日期：2023.10.09 分类：机器人 93
什么是集成学习？

集成集成学习是使用多个机器学习模型来提高预测的可靠性和准确性。然而，使用多个机器学习模型如何实现更准确的预测呢？使用什么技术来创建集成学习模型？我们将探讨这些问题的答案，了解使用集成模型背后的基本原理以及创建集成模型的主要方法。什么是集成学习？简而言之，集成学习是训练多个机器学习模型并将其输出组合在一起的过程。不同的模型被用作创建一个最佳预测模型的基础。组合不同的单独机器学习模型可以提高整体模型的稳定性，从而实现更准确的预测。集成学习模型通常比单个模型更可靠，因此，它们通常在...
作者：ROBOT@qwh 日期：2023.10.07 分类：人工智能 81
什么是边缘人工智能和边缘计算？

边缘人工智能是人工智能最引人注目的新领域之一，它的目标是让人们运行人工智能流程，而不必担心隐私或因数据传输而导致的速度减慢。边缘人工智能正在使人工智能得到更广泛、更广泛的使用，让智能设备无需访问云即可快速对输入做出反应。虽然这是 Edge AI 的快速定义，但让我们花点时间通过探索使其成为可能的技术并查看 Edge AI 的一些用例来更好地了解 Edge AI。什么是边缘计算？为了真正理解Edge AI，我们首先需要了解边缘计算，而理解边缘计算的最好方式就是将其与云计算进行对...
作者：ROBOT@qwh 日期：2023.10.07 分类：人工智能 156
什么是KNN 邻近算法

What is K-Nearest Neighbors (KNN)?K-最近邻是一种机器学习技术和算法，可用于回归和分类任务。K 最近邻检查目标数据点周围选定数量的数据点的标签，以便对数据点所属的类别进行预测。K 最近邻 (KNN) 是一种概念上简单但非常强大的算法，因此，它是最流行的机器学习算法之一。让我们深入研究 KNN 算法，看看它到底是如何工作的。充分了解 KNN 的运作方式将使您了解 KNN 的最佳和最差用例。K 最近邻 (KNN) 概述让我们在 2D 平面上可视化...
作者：ROBOT@qwh 日期：2023.10.07 分类：人工智能 114
新型的可重构机器人Tail STAR

Tail STAR是一种新型的可延展式机器人，具有双关节的尾巴，能够克服各种障碍。它可以用于搜索和救援应用。它可以穿过缝隙，爬过楼梯和人行道。它可以爬过比车轮半径大6倍的障碍物。视频：论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/10050748...
作者：ROBOT@qwh 日期：2023.10.07 分类：机器人 153
构建桌面机器人

什么是桌上机器人？桌子上有一个桌子机器人。比赛分为三个“阶段”：第一阶段：建造一个从桌子的一端到另一端并返回的机器人。第二阶段：让机器人将一块块从桌子的壁架上推下来。第三阶段：让机器人将积木推入安装在桌子末端的鞋盒中。还有一个非官方的第四阶段——那就是从桌面上掉下来并生存下来。我没有尝试这个阶段。大多数桌面机器人都非常简单——几个声纳或红外传感器，它们在桌面上徘徊，希望完成不同的阶段。我的桌面机器人完全不同——当机器人在 2023 年 RoboGames 上获得金牌时，它得到...
作者：ROBOT@qwh 日期：2023.10.06 分类：项目 153