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Astratto: I ricercatori scoprono l’utilizzo di avvisi mioelettrici per rilevare i gesti delle mani significati nei malati di tetraplegia.

Fornitura: Carnegie Mellon College

Per le persone con tetraplegia, una situazione durante la quale tutti e 4 gli arti hanno una capacità motoria fuori luogo, il recupero dell’indipendenza è una priorità assoluta. Sebbene non esista un rimedio per la paralisi causata da problemi neurologici, i bracci robotici e gli esoscheletri potrebbero rappresentare un aiuto. Il controllo di questi gadget robotici, tuttavia, è un aspetto negativo di fantasia.

I ricercatori hanno sperimentato la gestione della voce (che fatica a tradurre le istruzioni verbali in un’area tridimensionale), le interfacce cervello-computer (che richiedono procedure chirurgiche avanzate) e i joystick (che implicano regolarmente una serie di cicli di posizionamento per ogni fase del braccio ).

Doug Weber, professore presso la Divisione di Ingegneria Meccanica e il Neuroscience Institute del Carnegie Mellon College, ha collaborato con una forza lavoro mondiale di ricercatori per scoprire l’opportunità di utilizzare gli allarmi mioelettrici (gli impulsi elettrici) relativi alla contrazione muscolare, per predire la mano significava gesti in un individuo con tetraplegia.

I collaboratori dell’Imperial Faculty di Londra, del Battelle Memorial Institute in Ohio e del College of Pittsburgh erano stati coinvolti nella sfida.

I risultati della forza lavoro erano stati stampati all’interno del Giornale di neurofisiologia.

“Gran parte del lavoro che svolgiamo all’interno del laboratorio è mirato ad aiutare le persone con il ripristino delle capacità motorie che sono vitali per impegnarsi nelle azioni quotidiane”, ha affermato Weber. “Lavoriamo sull’intersezione tra ingegneria e neuroscienza, tentando di creare gadget che si uniscono a componenti funzionanti del corpo e bypassando le aree del sistema nervoso che sono danneggiate da danni o malattie”.

Ci sono una selezione di situazioni e incidenti che possono causare paralisi o mancanza di movimento. Alcuni, come l’ictus, hanno un effetto sulla mente. Altri, come gli incidenti del filo spinale, hanno un effetto sulle connessioni tra la mente e i tessuti muscolari. La normale comprensione è che gli incidenti del filo spinale interrompono la connessione e gli avvisi non raggiungono mai i tessuti muscolari. Il concetto segue che le persone con tetraplegia possono non essere in grado di generare avvisi mioelettrici rilevabili.

“Siamo passati a mettere in discussione l’idea che i tessuti muscolari paralizzati da un danno al midollo spinale non siano in grado di esprimere l’esercizio mioelettrico, il che significa l’intenzione motoria di qualcuno”, ha affermato Weber. “Abbiamo utilizzato una manica incorporata con 150 sensori che ricoprivano l’intero avambraccio, lanciando una grande ragnatela nella speranza di scoprire allarmi mioelettrici che persistono anche nei tessuti muscolari che sono troppo deboli per generare movimento corporeo”.

Questo metodo è stato esaminato in un uomo di 32 anni che ha subito una lesione al midollo spinale 14 anni prima dell’esame. Ha dei movimenti limitati nel polso, tuttavia le sue dita non possono trasferirsi. Durante il test, al partecipante è stato chiesto di sforzarsi di imitare una serie di gesti delle mani, simili al puntare il dito indice, che erano stati visualizzati come prompt sul display di un PC.

I ricercatori esaminano gli allarmi mioelettrici (gli impulsi elettrici) relativi alla contrazione muscolare per predire i gesti delle mani. Punteggio di credito: Facoltà di Ingegneria, Carnegie Mellon College

“Sapevamo che stavamo chiedendo al partecipante di eseguire un processo inconcepibile, e quindi siamo rimasti piacevolmente sbalorditi nello scoprire che ogni tentativo (fallito) di manovra produceva piccoli ma evidenti scoppi nell’esercizio muscolare”, ha affermato Jordyn Ting, un Ph. .D. candidato in bioingegneria al College of Pittsburgh e capo creatore della carta.

Ciò significa che i tessuti muscolari del partecipante erano comunque collegati alla mente, sebbene queste connessioni siano deboli. L’energia e il posizionamento degli allarmi mioelettrici dipenderanno dalla persona colpita e dal suo danno distintivo: non ce ne sono due esattamente identici. Allo stesso modo, gli avvisi possono differire da ciò che si rileverebbe in un individuo sano.

Indipendentemente dalle sfide relative alla decodifica degli avvisi, la loro presenza significa che potrebbero essere utilizzati per gestire gadget robotici per favorire il movimento. Successivamente, i ricercatori utilizzeranno l’attualità digitale per sottolineare ai malati che, indipendentemente dalla mancanza di movimento, i loro tessuti muscolari parlano con la mente.

“Riteniamo che i suggerimenti potrebbero aiutarli a rafforzarsi, in modo simile a quando applichiamo un altro talento”, ha affermato Weber. “Sappiamo tutti che non siamo in grado di porre rimedio alla paralisi, ma quando siamo in grado di consentire a qualcuno di specificare le proprie intenzioni tramite questo sensore indossabile, gli abbiamo consentito di utilizzare gadget assistivi in ​​un approccio davvero puro utilizzando semplicemente i loro tessuti muscolari”.

Informazioni su queste informazioni di analisi neurotech

Scrittore: Ufficio Stampa
Fornitura: Università Carnegie Mellon
Contatto: Stampa sul posto di lavoro – Carnegie Mellon College
Foto: L’immagine è attribuita al Carnegie Mellon College

Analisi unica: Ingresso chiuso.
Rilevare e decodificare la spinta neurale ai muscoli paralizzati durante i tentativi di movimento di una persona con tetraplegia utilizzando un array di maniche” di Jordyn E. Ting et al. Giornale di neurofisiologia


Sommario

Vedi in aggiunta

Rilevare e decodificare la spinta neurale ai tessuti muscolari paralizzati durante le azioni provate di un individuo con tetraplegia utilizzando un array di maniche

I motoneuroni trasmettono dettagli sull’intento motorio che possono essere estratti e interpretati per gestire i gadget assistivi. Tuttavia, la maggior parte delle strategie per misurare l’esercizio di attivazione di singoli neuroni dipendono dai microelettrodi impiantati.

Sebbene le interfacce cervello-computer (BCI) intracorticali si siano dimostrate protette ed efficienti, il requisito per la procedura chirurgica pone una barriera all’uso diffuso che può essere mitigato come alternativa utilizzando interfacce non invasive.

L’obiettivo di questo studio era valutare la fattibilità di derivare avvisi di gestione motoria da un sensore indossabile in grado di rilevare l’esercizio dell’unità motoria residua nei tessuti muscolari paralizzati dopo un danno al cavo spinale cervicale (SCI).

Indipendentemente dal fatto che non producesse alcun movimento osservabile della mano, il reclutamento volontario di elementi motori al di sotto dell’entità del danno è stato notato durante le azioni provate delle dita di una determinata persona e le azioni evidenti del polso e del gomito. Sottogruppi di articoli motori erano stati coattivi durante le fasi di flessione o estensione del servizio.

Le intenzioni di movimento a una cifra erano state classificate offline dall’energia dell’elettromiogramma (EMG). [root-mean-square (RMS)] o cariche di attivazione dell’unità motore con una precisione di classificazione mediana >75% in ogni circostanza. La gestione on-line simulata di una lancetta digitale è stata effettuata con un classificatore binario per verificare la fattibilità dell’estrazione e decodifica in tempo reale degli articoli motori. L’algoritmo di decomposizione netta ha estratto gli elementi del motore in 1,2 ms e le cariche di accensione hanno previsto il corretto movimento delle cifre nell’88 ± 24% delle volte.

Questo studio fornisce la dimostrazione principale di un’interfaccia indossabile per la registrazione e la decodifica delle cariche di attivazione di oggetti motori sotto l’entità del danno in un individuo con LM completamente motoria.

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Lo strumento AI rivoluzionario salverà madri e bambini – L’ultima novità in fatto di intelligenza artificiale | Robotica AI

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Game-changer AI tool will save mothers and babies

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Al giorno d’oggi, diverse tecnologie che cambiano il mondo continuano a crescere a un ritmo maggiore rispetto ai progressi che abbiamo visto nei decenni passati. Conosciamo tutti l’apprendimento automatico, l’IoT e l’intelligenza artificiale.

Sebbene tutte queste tecnologie possano rovesciare e sostituire la maggior parte degli altri sistemi, l’RPA o Robotic Process Automation rimane una delle principali tecnologie che rafforzano la sua presa sulle aziende che cercano di trasformarsi nei prossimi anni.

Tuttavia, ci sono ancora molte idee sbagliate su cosa sia esattamente l’RPA e la sua gamma di capacità. Le persone a volte lo confondono con l’intelligenza artificiale. In questo post, esamineremo fino a che punto è cresciuta questa tecnologia e i diversi modi in cui possiamo utilizzarla.

Funzionalità e usi di RPA

Allora cos’è Automazione dei processi robotici? È un bot digitale codificato manualmente che aiuta ad automatizzare numerosi processi aziendali che di solito sono considerati ripetitivi e uno spreco di risorse utili corrispondenti a denaro e tempo.

La metà robotica è generalmente rappresentata da un personaggio digitale che funziona principalmente sulla base di un algoritmo progettato per svolgere compiti con metodi più intelligenti e veloci di quanto possa mai fare un essere umano. Questo know-how era solo un prezzo ragionevole da parte di grandi aziende diversi anni fa, tuttavia con lo sviluppo di nuove mode aziendali, le aziende di tutte le dimensioni possono sfruttare al massimo l’RPA.

Ad esempio, prendiamo l’istanza di un operatore finanziario che esegue un’attività di fatturazione di fantasia. Il metodo potrebbe consistere nel generare una fattura da un insieme di gadget fatturabili in un file di immissione. Ciò potrebbe richiedere la creazione della fattura prendendo i gadget fatturabili, il controllo incrociato del prezzo e di eventuali accordi di fatturazione, le riduzioni, la creazione della fattura nel formato adatto, l’aggiornamento del bill tracker, l’invio di email all’acquirente e l’aggiornamento del sistema finanziario

In un tale stato di cose, un know-how come RPA può far risparmiare un bel po’ di tempo e risorse grazie alla capacità di automatizzare la punta per completare il corso replicando con precisione i passaggi che il lavoratore umano eseguirebbe e quindi liberando il lavoratore per svolgere compiti che richiedono un giudizio umano.

La posizione dell’IA e dello studio delle macchine nei metodi RPA

In questo momento, le variazioni più recenti delle tecniche RPA sono alimentate da scienze applicate di gran lunga superiori corrispondenti all’intelligenza sintetica e allo studio delle macchine. Queste scienze applicate integrate consentono alle macchine di osservare e studiare regolarmente con successo le azioni umane ripetitive.

Queste integrazioni possono presentare un sistema RPA digitale avanzato con opzioni aggiuntive corrispondenti a funzionalità suggestive che potrebbero migliorare drasticamente i processi aziendali. Svilupperanno intelligenza che potrebbe consentire loro di calcolare ed eseguire opzioni più intelligenti che puoi descrivere come inimmaginabili per gli esseri umani.

Ancora una volta, l’aggiornamento della prima istanza di fatturazione con questo sviluppo eliminerebbe la necessità di input umani, il luogo in cui il sistema può studiare dalle azioni il luogo in cui una regola può essere utilizzata, rendendola una risposta di automazione molto autonoma. Consideralo come un livello di programma software intelligente con linee guida e risposte preimpostate che finalmente apprende e migliora il suo funzionamento con tempo e competenza.

Tali tecniche sono ampiamente utilizzate nella pubblicità tramite posta elettronica e nelle società di fornitori di riparazioni. Dovresti essere a conoscenza dell’automazione della posta elettronica o delle tecniche di messaggistica integrate con funzionalità che ti offrono aziende e strategie basate principalmente sulle tue preferenze e sulle azioni precedenti sulla rispettiva piattaforma.

Conclusione

L’analisi indica che l’intera spesa del mercato per il corso robotico di automazione contatterà quasi 13 miliardi di dollari entro il 2030, luogo in cui il suo picco sarà probabilmente un giorno intorno al 2027. Suggerisce inoltre che la maggior parte di questi utilizzatori apparterrà al settore manifatturiero.

Le attuali situazioni pandemiche e le loro ripercussioni consolidano questo modello crescente nell’automazione a causa della drastica necessità di ridurre il più possibile il contatto umano considerando considerazioni di sicurezza.

Varie scienze applicate corrispondenti all’IA e allo studio delle macchine possono persino vedere sviluppi vitali nella creazione di tecniche intelligenti che riducono al minimo l’intervento umano e gli errori. Negli ultimi anni, ora abbiamo assistito a trasformazioni inimmaginabili che hanno modificato tutti i pezzi che conoscevamo e che pensavamo regolari. La rapidità di tali modifiche dimostra come le società siano dedite a promuovere il nostro futuro verso l’alto con l’assistenza di scienze applicate più recenti e dismesse come RPA.



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Il dispositivo di memoria neuromorfico simula i neuroni e le sinapsi

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Neuromorphic memory device simulates neurons and synapses

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Sistema di reminiscenza neuromorfica costituito da strati di reminiscenza sul retro instabili e ad alta non volatilità che emulano rispettivamente le proprietà neuronali e sinaptiche. Punteggio di credito: The Korea Superior Institute of Science and Know-how (KAIST)

I ricercatori hanno segnalato un sistema di reminiscenza neuromorfica di dimensioni nanometriche che emula neuroni e sinapsi contemporaneamente in una cellula unitaria, un altro passo verso il raggiungimento dell’obiettivo del calcolo neuromorfico progettato per imitare accuratamente la mente umana con gadget a semiconduttore.

Obiettivi del calcolo neuromorfico da comprendere (AI) imitando i meccanismi dei neuroni e che compongono il . Impressionati dalle caratteristiche cognitive della mente umana che i sistemi informatici attuali non possono presentare, i gadget neuromorfici sono stati ampiamente studiati. Tuttavia, gli attuali circuiti neuromorfici basati su CMOS (Complementary Steel-Oxide Semiconductor) si limitano a unire neuroni sintetici e sinapsi senza interazioni sinergiche e l’implementazione concomitante di neuroni e sinapsi rimane comunque un problema. Per gestire questi punti, una squadra di analisi guidata dal professor Keon Jae Lee della Divisione di scienza e ingegneria delle forniture ha applicato i meccanismi di lavoro organico delle persone introducendo le interazioni neurone-sinapsi in una singola cellula di reminiscenza, in qualche modo rispetto alla strategia standard di connessione elettrica gadget neuronali e sinaptici sintetici.

Proprio come le carte da gioco di grafica industriale, i gadget sinaptici sostitutivi studiati in precedenza erano tipicamente utilizzati per accelerare i calcoli paralleli, che mostrano chiare variazioni rispetto ai meccanismi operativi della mente umana. La squadra di analisi ha applicato le interazioni sinergiche tra neuroni e sinapsi all’interno del sistema di reminiscenza neuromorfica, emulando i meccanismi della comunità neurale organica. Inoltre, il sistema neuromorfico sviluppato può scambiare circuiti neuronali CMOS avanzati con un unico sistema, offrendo un’eccessiva scalabilità ed efficacia di valore.

La mente umana è costituita da una comunità elegante di 100 miliardi di neuroni e 100 trilioni di sinapsi. Le caratteristiche e gli edifici dei neuroni e delle sinapsi possono cambiare in modo flessibile in linea con gli stimoli esterni, adattandosi all’ambiente circostante. La squadra di analisi ha sviluppato un sistema neuromorfico durante il quale coesistono reminiscenze a breve ea lungo termine utilizzando gadget di reminiscenza instabili e non volatili che imitano rispettivamente i tratti dei neuroni e delle sinapsi. Viene utilizzato un sistema di modifica della soglia come e la reminiscenza del cambiamento di fase viene utilizzata come sistema non volatile. Due gadget a film sottile sono integrati senza elettrodi intermedi, implementando la pratica adattabilità dei neuroni e delle sinapsi all’interno della reminiscenza neuromorfica.

Il dispositivo di memoria neuromorfico simula i neuroni e le sinapsi

Operazione di riqualificazione all’interno dell’array del sistema neuromorfico. a) Grafico schematico che mostra l’impatto della riqualificazione. b) Immagine al microscopio elettronico a scansione dell’array del sistema neuromorfico. c) Esempio di coaching “F” per la riqualificazione dai un’occhiata. d) Evoluzione dello stato di reminiscenza dell’array del sistema neuromorfico per lo schema di coaching e riqualificazione ingenuo. Punteggio di credito: The Korea Superior Institute of Science and Know-how (KAIST)

Il professor Keon Jae Lee ha definito: “I neuroni e le sinapsi lavorano insieme per determinare le caratteristiche cognitive equivalenti alla reminiscenza e allo studio, quindi simulare ciascuna di esse è una componente vitale per l’intelligenza sintetica ispirata al cervello. Il neuromorfico sviluppato il sistema imita inoltre l’impatto di riqualificazione che consente uno studio rapido delle informazioni dimenticate implementando un impatto di suggerimenti costruttivi tra e sinapsi”.

Questa conseguenza, intitolata “Emulazione simultanea della plasticità sinaptica e intrinseca che utilizza una sinapsi memristiva”, è stata stampata all’interno della situazione del 19 maggio 2022 di Comunicazioni sulla natura.


Il team presenta hardware neuromorfico altamente scalabile ispirato al cervello


Informazioni extra:

Sang Hyun Sung et al, Emulazione simultanea della plasticità sinaptica e intrinseca utilizzando una sinapsi memristiva, Comunicazioni sulla natura (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-30432-2

Quotazione:
Il sistema di reminiscenza neuromorfica simula neuroni e sinapsi (2022, 20 maggio)
recuperato il 20 maggio 2022
da https://techxplore.com/information/2022-05-neuromorphic-memory-device-simulates-neurons.html

Questo documento è soggetto a copyright. Al di fuori di ogni veridicità di trattamento finalizzata alla ricerca o all’analisi personale, n
la metà potrebbe anche essere riprodotta senza il permesso scritto. Il materiale di contenuto viene offerto esclusivamente per funzioni informative.

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Il post Il dispositivo di memoria neuromorfico simula i neuroni e le sinapsi è apparso per la prima volta su Le ultime novità in fatto di intelligenza artificiale | Robotica AI | Notizie sull’apprendimento automatico.

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Rete neurale per aiutare ecologisti, silvicoltori e operatori di linee elettriche a dimensionare alberi dall’alto – Le ultime novità in materia di intelligenza artificiale | Robotica AI

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Neural network to help ecologists, foresters and power line operators size up trees from above

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Hugues Thomas ei suoi collaboratori dell’U of T Institute for Aerospace Research hanno creato una nuovissima tecnica per la navigazione robotica basata principalmente sullo studio approfondito autocontrollato. Punteggio di credito: Safa Jinje

Un gruppo di ricercatori guidato dal professor Tim Barfoot del College of Toronto sta utilizzando una nuova tecnica che consente ai robot di evitare di scontrarsi con gli individui prevedendo le aree a lungo termine di ostacoli dinamici del loro percorso.

La sfida sarà probabilmente introdotta alla Worldwide Convention on Robotics and Automation a Filadelfia alla fine di Might.

I risultati di una simulazione, che non sono altro che peer-reviewed, possono essere trovati sul servizio di prestampa di arXiv.

“Il precetto del nostro lavoro è avere a prevedere cosa faranno le persone in un futuro rapido”, afferma Hugues Thomas, ricercatore post-dottorato nel laboratorio di Barfoot presso l’Istituto di ricerca aerospaziale U of T al College of Utilized Science & Engineering. “Ciò consente al robot di anticipare moderatamente il movimento degli individui che incontra piuttosto che reagire non appena si trova di fronte a questi ostacoli”.

Per risolvere il luogo di manovra, il robot utilizza le mappe della griglia di occupazione spaziotemporale (SOGM). Si tratta di mappe della griglia 3D mantenute all’interno del processore robotico, con ogni cella della griglia 2D contenente i dettagli previsti sull’esercizio in quella casa in un determinato momento. La robotica sceglie le sue azioni future elaborando queste mappe per mezzo degli attuali algoritmi di pianificazione della traiettoria.

Un altro software chiave utilizzato dall’equipaggio è il rilevamento e la portata delicati (lidar), un know-how di rilevamento della distanza molto simile al radar, oltre al fatto che utilizza la delicatezza invece del suono. Ogni ping del lidar crea una certa misura salvata nella reminiscenza del robot. Il lavoro precedente dell’equipaggio ha mirato all’etichettatura di questi fattori in base principalmente alle loro proprietà dinamiche. Questo aiuta il robot a riconoscere vari tipi di oggetti all’interno del suo ambiente.

La comunità SOGM dell’equipaggio è attualmente in grado di riconoscere 4 classi di livello lidar: la parte inferiore; infissi eterni, corrispondenti a tramezzi; questioni mobili ma immobili, corrispondenti a sedie e tavoli; e ostacoli dinamici, corrispondenti agli individui. Non è richiesta alcuna etichettatura umana delle informazioni.

“Con questo lavoro, speriamo di consentire ai robot di navigare per mezzo di aree interne affollate in un metodo più socialmente consapevole”, afferma Barfoot. “Predicendo il luogo in cui andranno gli individui e i diversi oggetti, siamo in grado di pianificare percorsi che anticipano ciò che faranno le parti dinamiche”.

All’interno del documento, l’equipaggio studia i risultati redditizi dell’algoritmo eseguito nella simulazione. Il problema successivo è indicare la relativa efficienza negli ambienti del mondo reale, il luogo in cui le azioni umane saranno difficili da prevedere. Come parte di questo sforzo, l’equipaggio ha esaminato il loro progetto sul terreno principale di U of T’s Myhal Middle for Engineering Innovation & Entrepreneurship, il luogo in cui la robotica era in grado di trasferire i precedenti studenti universitari impegnati.







Punteggio di credito: College di Toronto

“Una volta che sperimentiamo la simulazione, abbiamo broker che sono codificati per una condotta sicura e andranno a un certo livello seguendo la traiettoria migliore per arrivarci”, afferma Thomas. “Tuttavia, non è quello che fanno gli individui nella vita reale”.

Quando le persone si trasferiscono per mezzo di aree, possono affrettarsi o smettere bruscamente di parlare con un’altra persona o cambiare direzione. Per far fronte a questo tipo di condotta, la comunità utilizza un approccio di studio automatico denominato studio autocontrollato.

Lo studio autocontrollato contrasta con il diverso , corrispondente allo studio rafforzato, il luogo in cui l’algoritmo impara a svolgere un’attività massimizzando una nozione di ricompensa in un metodo per tentativi ed errori. Sebbene questa strategia funzioni efficacemente per alcuni compiti, ad esempio un computer che studia per praticare uno sport corrispondente agli scacchi o al Go, non è la cosa migliore per questo tipo di navigazione.

“Insieme a , crei un campo nero che rende oscura la connessione tra l’ingresso, ciò che vede il robot, e l’uscita, o fa il robot”, afferma Thomas. “Potrebbe inoltre richiedere che il robotico fallisca molti casi prima di apprendere le chiamate corrette e non avevamo bisogno del nostro robotico per studiare andando a sbattere contro gli individui”.

Al contrario, lo studio autocontrollato è facile e comprensibile, il che significa che è più semplice vedere come la robotica sta facendo le sue scelte. Questa strategia può anche essere moderatamente incentrata sul punto piuttosto che sull’oggetto, il che suggerisce che la comunità ha una migliore interpretazione della conoscenza del sensore crudo, consentendo previsioni multimodali.

“Molte strategie convenzionali rilevano gli individui come oggetti personali particolari e creano traiettorie per loro. Tuttavia, poiché il nostro manichino è incentrato sul punto, il nostro algoritmo non quantifica gli individui come oggetti di una persona particolare, tuttavia riconosce le aree in cui devono essere gli individui. E se hai un gruppo più numeroso di individui, il regno diventerà più grande”, afferma Thomas.

“Questa analisi offre un percorso promettente che avrebbe implicazioni costruttive in aree corrispondenti alla guida autonoma e alla fornitura robotica, il luogo in cui un’ambientazione non è del tutto prevedibile”.

Prima o poi, la troupe desidera vedere se amplierà la propria comunità per studiare spunti più delicati dalle parti dinamiche di una scena.

“Questo può richiedere molte più conoscenze di coaching”, afferma Barfoot. “Ma sicuramente deve essere fattibile perché ci siamo prefissati di generare le informazioni in un metodo computerizzato aggiuntivo: il luogo in cui il robotico può raccogliere conoscenze extra durante la navigazione, praticare mode predittive più elevate quando non è in funzione, dopodiché usa queste la volta successiva naviga in un’area.


Un modello per migliorare la capacità dei robot di consegnare oggetti agli esseri umani


Informazioni extra:

Hugues Thomas, Matthieu Gallet de Saint Aurin, Jian Zhang, Timothy D. Barfoot, Studiare le mappe della griglia di occupazione spaziotemporale per la navigazione permanente in scene dinamiche. arXiv:2108.10585v2 [cs.RO], doi.org/10.48550/arXiv.2108.10585

Quotazione:
I ricercatori progettano robot “socialmente consapevoli” che possono anticipare e tenersi lontani dagli individui durante il trasferimento (2022, 18 maggio)
recuperato il 19 maggio 2022
da https://techxplore.com/information/2022-05-socially-aware-robots-safely-people.html

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