✖


Jump to content

Роботизированное зондирование

(Перенаправлено из «Видение робота» )

Роботизированное зондирование — это раздел науки о робототехнике, предназначенный для предоставления сенсорных возможностей роботам . Роботизированное зондирование дает роботам возможность чувствовать окружающую среду и обычно используется в качестве обратной связи, позволяющей роботам корректировать свое поведение на основе воспринимаемых данных. Чувствительность робота включает в себя способность видеть, [1] [2] [3] трогать, [4] [5] [6] слышать [7] и двигаться [8] [9] [10] и связанные алгоритмы для обработки и использования обратной связи с окружающей средой и сенсорных данных. Датчики роботов важны в таких приложениях, как автоматизация транспортных средств , роботизированное протезирование, а также для промышленных, медицинских, развлекательных и образовательных роботов.

Зрение

[ редактировать ]
Основные статьи: Компьютерное зрение и Машинное зрение

Метод

[ редактировать ]

Системы визуального зондирования могут быть основаны на различных технологиях и методах, включая использование камеры , гидролокатора , лазера и радиочастотной идентификации (RFID). [1] технология. Все четыре метода направлены на три процедуры — ощущение, оценку и сопоставление.

Обработка изображений

[ редактировать ]

Качество изображения важно в приложениях, требующих превосходного роботизированного зрения. Алгоритмы, основанные на вейвлет-преобразовании , используемые для объединения изображений разных спектров и разных фокусов, приводят к улучшению качества изображения. [2] Роботы могут собирать более точную информацию из полученного улучшенного изображения.

Использование

[ редактировать ]

Визуальные датчики помогают роботам идентифицировать окружающую среду и предпринимать соответствующие действия. [3] Роботы анализируют изображение ближайшего окружения на основе данных, поступающих от визуального датчика. Результат сравнивается с идеальным, промежуточным или конечным изображением, чтобы можно было определить подходящее движение или действие для достижения промежуточной или конечной цели.

Трогать

[ редактировать ]

[11]

Скин робота

[ редактировать ]
Этот раздел представляет собой отрывок из Электронного скина . [ редактировать ]

Электронная кожа — это гибкая , растягивающаяся и самовосстанавливающаяся электроника, способная имитировать функциональные возможности кожи человека или животного. [12] [13] Широкий класс материалов часто обладает сенсорными способностями, которые призваны воспроизвести способность человеческой кожи реагировать на факторы окружающей среды, такие как изменения температуры и давления. [12] [13] [14] [15]

Достижения в области электронных исследований кожи направлены на создание эластичных, прочных и гибких материалов. Исследования в отдельных областях гибкой электроники и тактильного восприятия значительно продвинулись; однако дизайн электронной оболочки пытается объединить достижения во многих областях исследования материалов, не жертвуя при этом отдельными преимуществами в каждой области. [16] Успешное сочетание гибких и растягивающихся механических свойств с датчиками и способностью к самовосстановлению откроет двери для многих возможных применений, включая мягкую робототехнику , протезирование, искусственный интеллект и мониторинг здоровья. [12] [16] [17] [18]

Последние достижения в области электронной кожи были сосредоточены на включении идеалов экологически чистых материалов и экологического сознания в процесс проектирования. Поскольку одной из основных задач, стоящих перед разработкой электронной оболочки, является способность материала противостоять механическим нагрузкам и сохранять чувствительную способность или электронные свойства, способность к вторичной переработке и свойства самовосстановления особенно важны при разработке новых электронных оболочек. [19]

Типы и примеры

[ редактировать ]

Примерами текущего состояния прогресса в области скинов роботов по состоянию на середину 2022 года являются палец робота, покрытый искусственно созданной живой человеческой кожей . [20] [21] электронная кожа, придающая биологические кожаные тактильные ощущения и чувствительность к прикосновению/боли, роботизированной руке [22] [23] система электронной кожи и человеко-машинного интерфейса, которая может обеспечить дистанционное тактильное восприятие , а также носимые или роботизированные датчики многих опасных веществ и патогенов , [24] [25] и многослойная тактильная сенсорная гидрогеля . кожа робота на основе [26] [27]

Тактильная дискриминация

[ редактировать ]
Дополнительная информация: Тактильный датчик.
Этот раздел представляет собой отрывок из книги «Тактильная дискриминация § Тактильная дискриминация роботов» . [ редактировать ]
Ранний роботизированный протез руки, изготовленный в 1963 году. Выставлен на всеобщее обозрение в главном торговом центре Белграда.

По мере усложнения роботов и протезов конечностей потребность в датчиках, способных обнаруживать прикосновение с высокой тактильной остротой, становится все более и более необходимой. Существует множество типов тактильных датчиков, используемых для разных задач. [28] Существует три типа тактильных датчиков. Первые, одноточечные датчики, можно сравнить с одной клеткой или усами, и они могут обнаруживать очень локальные стимулы. Второй тип датчика — это датчик с высоким пространственным разрешением, который можно сравнить с кончиком пальца человека и который необходим для остроты тактильных ощущений в роботизированных руках. Третий и последний тип тактильных датчиков представляет собой датчик с низким пространственным разрешением, который имеет такую ​​же остроту осязания, как и кожа на спине или руке. [28] Эти датчики можно разместить по всей поверхности протеза или робота, чтобы дать ему возможность ощущать прикосновения так же, если не лучше, чем человеческий аналог. [28]

Обработка сигналов

[ редактировать ]

Сенсорные сигналы прикосновения могут генерироваться собственными движениями робота. Для точных операций важно идентифицировать только внешние тактильные сигналы. Предыдущие решения использовали фильтр Винера , который опирается на предварительное знание статистики сигнала, которая считается стационарной. Недавнее решение применяет адаптивный фильтр к логике робота. [4] Это позволяет роботу прогнозировать результирующие сигналы датчиков его внутренних движений, отсеивая эти ложные сигналы. Новый метод улучшает обнаружение контактов и уменьшает ложную интерпретацию.

Использование

[ редактировать ]

[29] Шаблоны прикосновений позволяют роботам интерпретировать человеческие эмоции в интерактивных приложениях. Четыре измеримые характеристики — сила , время контакта, повторение и изменение площади контакта — позволяют эффективно классифицировать шаблоны прикосновений с помощью временного классификатора дерева решений, чтобы учесть временную задержку и связать их с человеческими эмоциями с точностью до 83%. [5] Индекс согласованности [5] применяется в конце для оценки уровня уверенности системы во избежание противоречивых реакций.

Роботы используют сенсорные сигналы для картирования профиля поверхности в агрессивной среде, например, в водопроводной трубе. Традиционно в робота запрограммирован заранее заданный путь. В настоящее время, благодаря интеграции сенсорных датчиков , роботы сначала получают случайную точку данных; алгоритм [6] Затем робот определит идеальное положение для следующего измерения в соответствии с набором заранее определенных геометрических примитивов. Это повышает эффективность на 42%. [5]

В последние годы использование прикосновения в качестве стимула взаимодействия стало предметом многочисленных исследований. В 2010 году был создан робот-тюлень PARO, который реагирует на многие раздражители человеческого взаимодействия, в том числе на прикосновения. Терапевтические преимущества такого взаимодействия человека и робота все еще изучаются, но уже показали очень положительные результаты. [30]

Слух

[ редактировать ]

Обработка сигналов

[ редактировать ]

Точные аудиодатчики требуют низкого уровня внутреннего шума. Традиционно аудиодатчики сочетают в себе акустические массивы и микрофоны для снижения уровня внутреннего шума. Последние решения сочетают в себе также пьезоэлектрические устройства. [7] Эти пассивные устройства используют пьезоэлектрический эффект для преобразования силы в напряжение , что позволяет устранить вибрацию , вызывающую внутренний шум. внутренний шум примерно до 7 дБ . В среднем можно снизить [7]

Роботы могут интерпретировать паразитный шум как речевые инструкции. Текущая обнаружения речевой активности система (VAD) использует метод центроида комплексного круга спектра с максимальным отношением сигнал/шум (SNR) (CSCC) и формирователь луча . [31] Поскольку во время разговора люди обычно смотрят на своих партнеров, система VAD с двумя микрофонами позволяет роботу определять местонахождение обучающей речи, сравнивая уровни сигналов двух микрофонов. Существующая система способна справиться с фоновым шумом, создаваемым телевизорами и звуковыми устройствами, доносящимися сбоку.

Использование

[ редактировать ]

Роботы могут воспринимать эмоции через то, как мы говорим, а также через соответствующие характеристики и особенности. Акустические и лингвистические характеристики обычно используются для характеристики эмоций. Сочетание семи акустических функций и четырех лингвистических функций повышает эффективность распознавания по сравнению с использованием только одного набора функций. [32]

Акустическая особенность

[ редактировать ]

Лингвистическая особенность

[ редактировать ]

обоняние

[ редактировать ]
Этот раздел представляет собой отрывок из книги «Машинное обоняние» . [ редактировать ]

Машинное обоняние – это автоматизированная имитация обоняния . Новое применение в современной технике, оно предполагает использование роботов или других автоматизированных систем для анализа химических веществ, находящихся в воздухе. Такой аппарат часто называют электронным носом или электронным носом. Развитие машинного обоняния осложняется тем фактом, что устройства «электронный нос» на сегодняшний день реагируют на ограниченное количество химических веществ, тогда как запахи производятся уникальными наборами (потенциально многочисленными) одорантных соединений. Технология, хотя все еще находится на ранних стадиях разработки, обещает множество применений, таких как: [33] контроль качества в пищевой промышленности , обнаружение и диагностика в медицине, [34] обнаружение наркотиков , взрывчатых веществ и других опасных или незаконных веществ , [35] реагирование на стихийные бедствия и экологический мониторинг .

Одним из типов предлагаемой технологии машинного обоняния является использование приборов с матрицей газовых датчиков, способных обнаруживать, идентифицировать и измерять летучие соединения. Однако критическим элементом в разработке этих инструментов является анализ закономерностей , а успешная разработка системы анализа закономерностей машинного обоняния требует тщательного рассмотрения различных проблем, связанных с обработкой многомерных данных: предварительная обработка сигналов, извлечение признаков , выбор признаков. , классификация , регрессия, кластеризация и проверка. [36] Еще одной проблемой в текущих исследованиях машинного обоняния является необходимость предсказать или оценить реакцию сенсора на ароматические смеси. [37] Некоторые проблемы распознавания образов при машинном обонянии, такие как классификация запахов и локализация запахов, могут быть решены с использованием методов ядра временных рядов. [38]

Вкус

[ редактировать ]
Этот раздел представляет собой отрывок из «Электронного языка» . [ редактировать ]

Электронный язык – это инструмент, который измеряет и сравнивает вкусы . Согласно техническому отчету IUPAC, «электронный язык» как аналитический инструмент, включающий массив неселективных химических сенсоров с частичной специфичностью к различным компонентам раствора и соответствующий инструмент распознавания образов, способный распознавать количественный и качественный состав простых и сложных растворов. [39] [40]

Химические соединения, отвечающие за вкус, обнаруживаются вкусовыми рецепторами человека . Точно так же многоэлектродные датчики электронных приборов обнаруживают одни и те же растворенные органические и неорганические соединения . Подобно человеческим рецепторам, каждый сенсор имеет спектр реакций, отличающийся от другого. Информация, предоставляемая каждым датчиком, дополняет друг друга, а комбинация результатов всех датчиков создает уникальный отпечаток пальца. Большинство порогов обнаружения сенсоров аналогичны человеческим рецепторам или превосходят их.

В биологическом механизме вкусовые сигналы преобразуются нервами головного мозга в электрические сигналы. Принцип действия датчиков электронного языка аналогичен: они генерируют электрические сигналы в виде вольтамперометрических и потенциометрических вариаций.

Восприятие и распознавание вкусовых качеств основаны на построении или распознавании мозгом активированных сенсорных нервных паттернов и вкусовых отпечатков продукта. электронного языка Этот шаг достигается с помощью статистического программного обеспечения , которое интерпретирует данные датчиков во вкусовые модели.

Например, роботы-повара могут пробовать еду при динамичном приготовлении. [41]

Восприятие движения

[ редактировать ]
Роботы на RoboCup 2019

Использование

[ редактировать ]

Автоматизированным роботам требуется система наведения, чтобы определить идеальный путь для выполнения своей задачи. Однако на молекулярном уровне у нанороботов нет такой системы управления, поскольку отдельные молекулы не могут хранить сложные движения и программы. Поэтому единственный способ добиться движения в такой среде — заменить датчики химическими реакциями. В настоящее время молекулярный паук, имеющий одну молекулу стрептавидина в качестве инертного тела и три каталитические ноги, способен трогаться с места, следовать, поворачиваться и останавливаться, когда сталкивается с разными ДНК- оригами . [8] Нанороботы на основе ДНК могут перемещаться на расстояние более 100 нм со скоростью 3 нм/мин. [8]

При операции TSI , которая является эффективным способом выявления опухолей и, возможно, рака путем измерения распределенного давления на контактной поверхности датчика, чрезмерная сила может нанести ущерб и привести к разрушению ткани. Применение роботизированного управления для определения идеального маршрута работы позволяет снизить максимальные усилия на 35 % и повысить точность на 50 %. [9] по сравнению с человеческими врачами.

Производительность

[ редактировать ]

Эффективная роботизированная разведка экономит время и ресурсы. Эффективность измеряется оптимальностью и конкурентоспособностью. Оптимальное исследование границ возможно только в том случае, если робот имеет квадратную зону обнаружения, начинает с границы и использует метрику Манхэттена . [10] В сложных геометриях и условиях квадратная зона чувствительности более эффективна и может обеспечить лучшую конкурентоспособность независимо от метрики и начальной точки. [10]

Нечеловеческие чувства

[ редактировать ]
См. Также: Активные сенсорные системы.

Роботы могут быть не только оснащены более высокой чувствительностью и возможностями чувств, чем все или большинство [42] люди, не являющиеся киборгами, например, способные «видеть» большую часть электромагнитного спектра, такого как ультрафиолет , с более высокой точностью и детализацией, [ необходимы дополнительные ссылки ] но также может иметь больше чувств [ необходимы дополнительные ссылки ] например, восприятие магнитных полей ( магниторецепция ) [43] или различных опасных компонентов воздуха. [25]

Коллективное восприятие и смыслообразование

[ редактировать ]
См. также: Слияние датчиков , Создание смысла , Мультиагентная система и Робоэтика.

Роботы могут делиться, [44] хранить и передавать сенсорные данные, а также данные, основанные на них. Они могут учиться или интерпретировать одни и те же или связанные данные по-разному, а некоторые роботы могут обладать дистанционными чувствами (например, без локальной интерпретации, обработки или вычислений, как в случае с обычными типами телеробототехники или со встроенными устройствами). [45] или мобильные «сенсорные узлы»). [ необходимы дополнительные ссылки ] Обработка сенсорных данных может включать в себя такие процессы, как распознавание лиц , [46] распознавание выражения лица , [47] распознавание жестов и интеграция интерпретативных абстрактных знаний. [ необходимы дополнительные ссылки ]

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Jump up to: а б Ро С.Г., Чой HR (январь 2009 г.). « 3-D RFID-система на основе меток для распознавания объектов ». Транзакции IEEE по автоматизации науки и техники 6 (1): 55–65.
  2. ^ Jump up to: а б Ариважаган С., Ганесан Л., Кумар ТГС (июнь 2009 г.). « Модифицированный статистический подход к объединению изображений с использованием вейвлет-преобразования ». Обработка изображения и видео сигнала 3 (2): 137-144.
  3. ^ Jump up to: а б Джафар Ф.А. и др. (март 2011 г.). « Метод навигации на основе визуальных особенностей окружающей среды для автономных мобильных роботов ». Международный журнал инновационных вычислений, информации и управления 7 (3): 1341-1355.
  4. ^ Jump up to: а б Андерсон С. и др. (декабрь 2010 г.). « Адаптивное подавление самогенерируемых сенсорных сигналов в взбивающем роботе ». Транзакции IEEE по робототехнике 26 (6): 1065-1076.
  5. ^ Jump up to: а б с д Ким Ю.М. и др. (август 2010 г.) « Надежное онлайн-распознавание шаблонов касаний для динамического взаимодействия человека и робота ». Транзакции IEEE по бытовой электронике 56 (3): 1979–1987.
  6. ^ Jump up to: а б Мадзини Ф. и др. (февраль 2011 г.). « Тактильное роботизированное картографирование неизвестных поверхностей с применением к нефтяным скважинам ». Транзакции IEEE по приборостроению и измерениям 60 (2): 420-429.
  7. ^ Jump up to: а б с Мацумото М., Хашимото С. (2010). «Снижение внутреннего шума с помощью пьезоэлектрического устройства в слепых условиях». Интернатл (январь 2011 г.). « Поиск наиболее важных типов функций, сигнализирующих о состояниях пользователя, связанных с эмоциями, в речи ». Компьютерная речь и язык 25 (1): 4-28.
  8. ^ Jump up to: а б с Лунд К. и др. (май 2010 г.). « Молекулярные роботы, управляемые предписывающими ландшафтами ». Природа 465 (7295): 206-210.
  9. ^ Jump up to: а б Трехос А.Л. и др. (сентябрь 2009 г.). « Тактильное зондирование с помощью робота для минимально инвазивной локализации опухоли ». Международный журнал исследований робототехники 28 (9): 1118-1133.
  10. ^ Jump up to: а б с Чизович Дж., Лабурель А., Пелц А. (январь 2011 г.). « Оптимальность и конкурентоспособность исследования полигонов мобильными роботами ». Информация и вычисления 209 (1): 74–88.
  11. ^ Дахия, Равиндер С.; Валле, Маурицио (2013). Роботизированное тактильное зондирование: технологии и системы . Спрингер. дои : 10.1007/978-94-007-0579-1 . ISBN  9789400705784 .
  12. ^ Jump up to: а б с Беньайт, Стефани Дж.; Ван, Чао; Ток, Джеффри Б.Х.; Бао, Чжэнань (2013). «Растягивающиеся и самовосстанавливающиеся полимеры и устройства для электронной кожи». Прогресс в науке о полимерах . 38 (12): 1961–1977. doi : 10.1016/j.progpolymsci.2013.08.001 .
  13. ^ Jump up to: а б дос Сантос, Андреа; ФОРТУНАТО, Эльвира; МАРТИНС, Родриго; АГУАС, Хьюго; Церковь, Руй (январь 2020 г.). «Механизмы трансдукции, методы микроструктурирования и применение электронных датчиков давления на кожу: обзор последних достижений» . Датчики . 20 (16): 4407. Бибкод : 2020Senso..20.4407D . дои : 10.3390/s20164407 . ПМЦ   7472322 . ПМИД   32784603 .
  14. ^ Чжоу, Хо-Сю; Нгуен, Аманда; Хортос, Алекс; Джону В.Ф.; Лу, Чиен; Мэй, Цзяньго; Куросава, Таданори; Бэ, Вон Гю; Ток, Джеффри Б.-Х. (24 августа 2015 г.). «Растягивающаяся электронная кожа в стиле хамелеона с интерактивным изменением цвета, контролируемым тактильными ощущениями» . Природные коммуникации . 6 : 8011. Бибкод : 2015NatCo...6.8011C . дои : 10.1038/ncomms9011 . ПМК   4560774 . ПМИД   26300307 .
  15. ^ Хоу, Чэнъи; Хуан, Тао; Ван, Хунчжи; Ю, Хао; Чжан, Цинхун; Ли, Яоган (5 ноября 2013 г.). «Прочная и эластичная самовосстанавливающаяся пленка с самоактивирующейся чувствительностью к давлению для потенциальных применений на искусственной коже» . Научные отчеты . 3 (1): 3138. Бибкод : 2013NatSR...3E3138H . дои : 10.1038/srep03138 . ISSN   2045-2322 . ПМЦ   3817431 . ПМИД   24190511 .
  16. ^ Jump up to: а б Гамак, Мэллори Л.; Хортос, Алекс; Ти, Бенджамин С.-К.; Ток, Джеффри Б.-Х.; Бао, Чжэнань (01 ноября 2013 г.). «Статья, посвященная 25-летию: Эволюция электронной кожи (E-Skin): краткая история, соображения дизайна и недавний прогресс» . Продвинутые материалы . 25 (42): 5997–6038. Бибкод : 2013AdM....25.5997H . дои : 10.1002/adma.201302240 . ISSN   1521-4095 . ПМИД   24151185 . S2CID   205250986 .
  17. ^ Бауэр, Зигфрид; Бауэр-Гогоня, Симона; Грац, Ингрид; Кальтенбруннер, Мартин; Кеплингер, Кристоф; Шведиауэр, Рейнхард (01 января 2014 г.). «Статья, посвященная 25-летию: Мягкое будущее: от роботов и сенсорной кожи к сборщикам энергии» . Продвинутые материалы . 26 (1): 149–162. Бибкод : 2014AdM....26..149B . дои : 10.1002/adma.201303349 . ISSN   1521-4095 . ПМК   4240516 . ПМИД   24307641 .
  18. ^ Ти, Бенджамин К.К.; Ван, Чао; Аллен, Ранульфо; Бао, Чжэнань (декабрь 2012 г.). «Электрически и механически самовосстанавливающийся композит с чувствительными к давлению и сгибанию свойствами для применения на коже с электронными устройствами». Природные нанотехнологии . 7 (12): 825–832. Бибкод : 2012НатНа...7..825Т . дои : 10.1038/nnano.2012.192 . ISSN   1748-3395 . ПМИД   23142944 .
  19. ^ Цзоу, Жанан; Чжу, Чэнпу; Ли, Ян; Лей, Синфэн; Чжан, Вэй; Сяо, Цзяньлян (01 февраля 2018 г.). «Восстанавливаемая, полностью перерабатываемая и податливая электронная кожа, созданная с помощью динамического ковалентного термореактивного нанокомпозита» . Достижения науки . 4 (2): eaaq0508. Бибкод : 2018SciA....4..508Z . дои : 10.1126/sciadv.aaq0508 . ISSN   2375-2548 . ПМК   5817920 . ПМИД   29487912 .
  20. ^ Темминг, Мария (9 июня 2022 г.). «Ученые вырастили живую человеческую кожу вокруг пальца робота » Новости науки . Проверено 20 июля 2022 г.
  21. ^ Каваи, Мичио; Не, Минхао; Ода, Харука; Моримото, Юя; Такеучи, Сёдзи (6 июля 2022 г.). «Живая кожа на роботе» . Иметь значение . 5 (7): 2190–2208. дои : 10.1016/j.matt.2022.05.019 . ISSN   2590-2393 .
  22. ^ Баркер, Росс (1 июня 2022 г.). «Искусственная кожа, способная чувствовать боль, может привести к созданию нового поколения сенсорных роботов» . Университет Глазго . Проверено 20 июля 2022 г.
  23. ^ Лю, Фэнъюань; Раздевайся, милая; Кристу, Адамос; Шоджаи Багини, Махди; Кирила, Раду; Шактивел, Дхайалан; Чакраборти, Мупали; Дахия, Равиндер (июнь 2022 г.). «Напечатанная электронная кожа на основе синаптических транзисторов, позволяющая роботам чувствовать и учиться» (PDF) . Научная робототехника . 7 (67): eabl7286. doi : 10.1126/scirobotics.abl7286 . ISSN   2470-9476 . PMID   35648845 . S2CID   249275626 .
  24. ^ Веласко, Эмили (2 июня 2022 г.). «Искусственная кожа дает роботам чувство осязания и не только» . Калифорнийский технологический институт . Проверено 20 июля 2022 г.
  25. ^ Jump up to: а б Ю, Цзяхун; Соломон, Сэмюэл А.; Мин, Цзихун; Го, Сюй, Чанхао; Гао, Вэй (1 июня 2022 г.) . -машинный интерфейс для роботизированного физико-химического зондирования» . Science Robotics . 7 (67): eabn0495. : 10.1126 /scirobotics.abn0495 . ISSN   2470-9476 . PMC   9302713. . PMID   35648844 doi
  26. ^ Йирка, Боб (9 июня 2022 г.). «Биомиметическая эластомерная кожа робота обладает тактильными сенсорными способностями» . Техэксплор . Проверено 23 июля 2022 г.
  27. ^ Парк, К.; Юк, Х.; Ян, М.; Чо, Дж.; Ли, Х.; Ким, Дж. (8 июня 2022 г.). «Биомиметическая эластомерная кожа робота, использующая электрический импеданс и акустическую томографию для тактильного восприятия». Научная робототехника . 7 (67): eabm7187. doi : 10.1126/scirobotics.abm7187 . ISSN   2470-9476 . PMID   35675452 . S2CID   249520303 .
  28. ^ Jump up to: а б с С. Луо; Дж. Бимбо; Р. Дахия; Х. Лю (декабрь 2017 г.). «Роботизированное тактильное восприятие свойств объекта: обзор». Мехатроника . 48 : 54–67. arXiv : 1711.03810 . Бибкод : 2017arXiv171103810L . doi : 10.1016/j.mechatronics.2017.11.002 . S2CID   24222234 .
  29. ^ http://www.robotcub.org/misc/papers/10_Dahiya_etal.pdf [ только URL-адрес PDF ]
  30. ^ Архивировано в Ghostarchive и Wayback Machine : «Милый робот-тюлененок — терапевтический робот PARO #DigInfo» . Ютуб .
  31. ^ Ким HD и др. (2009). « Обнаружение и разделение целевой речи для общения с роботами-гуманоидами в шумной домашней обстановке ». Продвинутая робототехника 23 (15): 2093-2111.
  32. ^ Батлинер А. и др. (январь 2011 г.). « Поиск наиболее важных типов функций, сигнализирующих о состояниях пользователя, связанных с эмоциями, в речи ». Компьютерная речь и язык 25 (1): 4-28.
  33. ^ «Спецвыпуск по машинному обонянию». Журнал датчиков IEEE . 11 (12): 3486. 2011. Бибкод : 2011ISenJ..11.3486. . дои : 10.1109/JSEN.2011.2167171 .
  34. ^ Геффен, Воутер Х. ван; Брюинз, Марсель; Керстьенс, Хуиб А.М. (1 января 2016 г.). «Диагностика вирусных и бактериальных респираторных инфекций при обострениях ХОБЛ с помощью электронного носа: пилотное исследование» . Журнал исследований дыхания . 10 (3): 036001. Бибкод : 2016JBR....10c6001V . дои : 10.1088/1752-7155/10/3/036001 . ISSN   1752-7163 . ПМИД   27310311 .
  35. ^ Стассен, И.; Букен, Б.; Рейнш, Х.; Оуденховен, JFM; Воутерс, Д.; Хаек, Дж.; Ван Спейбрук, В.; Сток, Н.; Верикекен, премьер-министр; Ван Шайк, Р.; Де Вос, Д.; Амелут, Р. (2016). «К химическим полевым сенсорам на основе металлоорганического каркаса: UiO-66-NH 2 для обнаружения нервно-паралитических веществ» . хим. Наука . 7 (9): 5827–5832. дои : 10.1039/C6SC00987E . hdl : 1854/LU-8157872 . ПМК   6024240 . ПМИД   30034722 .
  36. ^ Гутьеррес-Осуна, Р. (2002). «Анализ закономерностей машинного обоняния: обзор». Журнал датчиков IEEE . 2 (3): 189–202. Бибкод : 2002ISenJ...2..189G . дои : 10.1109/jsen.2002.800688 .
  37. ^ Файсангиттисагул, Экачай; Нэгл, Х. Трой (2011). «Прогнозирование реакции смеси запахов на датчики обоняния машины». Датчики и исполнительные механизмы B: Химические вещества . 155 (2): 473–482. дои : 10.1016/j.snb.2010.12.049 .
  38. ^ Вембу, Шанкар; Вергара, Александр; Муэдзиноглу, Мехмет К.; Уэрта, Рамон (2012). «О функциях временных рядов и ядрах машинного обоняния». Датчики и исполнительные механизмы B: Химические вещества . 174 : 535–546. дои : 10.1016/j.snb.2012.06.070 .
  39. ^ Власов, Вы; Легин А.; Рудницкая А.; Натале, К.; Д'Амико, А. (1 января 2005 г.). «Неспецифические сенсорные матрицы («электронный язык») для химического анализа жидкостей (Технический отчет ИЮПАК)» . Чистая и прикладная химия . 77 (11): 1965–1983. дои : 10.1351/pac200577111965 . ISSN   0033-4545 . S2CID   109659409 .
  40. ^ Халилиан, Алиреза; Хан, доктор Раджибур Рахаман; Кан, Шин Вон (2017). «Высокочувствительный волоконно-оптический датчик вкуса с широким динамическим диапазоном и боковой полировкой». Датчики и исполнительные механизмы B: Химические вещества . 249 : 700–707. дои : 10.1016/j.snb.2017.04.088 .
  41. ^ Сочацкий, Гжегож; Абдулали, Арсен; Иида, Фумия (2022). «Классификация блюд из нескольких ингредиентов для роботизированного приготовления на основе улучшенного жевания» . Границы робототехники и искусственного интеллекта . 9 : 886074. дои : 10.3389/frobt.2022.886074 . ISSN   2296-9144 . ПМЦ   9114309 . ПМИД   35603082 .
  42. ^ «Супервидящие: почему некоторые люди видят ультрафиолетовый свет» . Новый учёный . 4 декабря 2019 года . Проверено 4 августа 2022 г.
  43. ^ Каньон Бермудес, Гилберт Сантьяго; Фукс, Хаген; Бишофф, Лотар; Фассбендер, Юрген; Макаров, Денис (ноябрь 2018 г.). «Электронно-кожные компасы для искусственной магниторецепции, управляемой геомагнитным полем, и интерактивной электроники». Природная электроника . 1 (11): 589–595. дои : 10.1038/s41928-018-0161-6 . ISSN   2520-1131 . S2CID   125371382 .
  44. ^ Варадхараджан, Вивек Шанкар; Сен-Онж, Дэвид; Адамс, Брэм; Бельтраме, Джованни (1 марта 2020 г.). «ДУША: обмен данными для роев роботов» (PDF) . Автономные роботы . 44 (3): 377–394. дои : 10.1007/s10514-019-09855-2 . ISSN   1573-7527 . S2CID   182651100 .
  45. ^ Шолль, Филипп М.; Брахманн, Мартина; Сантини, Сильвия; Ван Лаерховен, Кристоф (2014). «Интеграция узлов беспроводных датчиков в операционную систему робота». Кооперативные роботы и сенсорные сети 2014 . Исследования в области вычислительного интеллекта. Том. 554. Спрингер. стр. 141–157. дои : 10.1007/978-3-642-55029-4_7 . ISBN  978-3-642-55028-7 .
  46. ^ Винсент, Джеймс (14 ноября 2019 г.). «Роботы-охранники — это мобильные устройства наблюдения, а не замена человека» . Грань . Проверено 4 августа 2022 г.
  47. ^ Мелинте, Дэниел Октавиан; Владареану, Луиге (23 апреля 2020 г.). «Распознавание выражений лица для взаимодействия человека и робота с использованием глубоких сверточных нейронных сетей с исправленным оптимизатором Адама» . Датчики . 20 (8): 2393. Бибкод : 2020Senso..20.2393M . дои : 10.3390/s20082393 . ПМК   7219340 . ПМИД   32340140 .
[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Robotic_sensing&oldid=1173787018#Vision"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: c6df8daa11d3d1fbccb8e3d3d8ec3cb3__1693816560
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/c6/b3/c6df8daa11d3d1fbccb8e3d3d8ec3cb3.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Robotic sensing - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)