杂志机器人

尽管在机器人辅助NOTES早期的热情，存在多个技术挑战。各种spinopelvic解剖约束可以显著充当障碍，影响直和刚性阴道/肛门NOTES工具的部署记录和空间的可用性。解剖限制，例如骶斜率，位置和距离的靶器官中定义。到手术部位阴道访问所需20°和30°之间的高的插入角度，以克服导致灵巧性和可达性局限性明显骶斜率。产生一组新的机器人参数，以引入一个7个自由度的机器人手臂的。工作区的模拟和幻像精密测量显示机器人平台的可达性一个显著的改善和可操作性。虽然机器人手臂提供了稳定的灵巧，它达到了较大的患者靶位点时的限制。这项研究提供了深入了解，并在刚性仪器设计的解决方案，从而为阴道/肛门准入对机器人辅助NOTES腹部手术安全的路线。

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本文给出了一个允许形成一批自主移动机器人（自动抄表）和周围环境的局部区域的功能特性的定量估计方法。环境的评价是基于障碍物的点云的散射的分析和使用由计算机视觉系统（CVS），该组中的每个机器人具有形成的信息作出。CSV的核心元件是三维激光雷达。关于环境的复杂性的定量数据可被用于确定解决规划任务和形成基团形成的图案的最佳方法。有关的环境的局部区域的复杂性这样的数据也可以被用于确定它们作为不可逾越用于单个机器人或一组机器人。之所以会出现这样的决定可能是违反安全规则和群体形成的断裂。的机器人的功能特征的评估是基于由单独的模糊分类的模糊模型来进行;它们中的每允许获得的参数之一的定量估计。所使用的模糊模型的层次结构使得它更容易显著合成和分析。

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研究了交通网络交叉口的自主车辆运动协调问题。最具特色的挑战是交叉口交通管理器的设计，它以监控控制算法的形式来控制自动车辆在交叉口的运动。我们将多载体协调任务描述为一个一维搜索空间的优化问题。采用基于模型和优化的启发式方法，计算出交叉口车辆无碰撞运动的控制策略，同时使车辆延误最小化。我们的方法依赖于一个计算框架，这个框架使得复杂解析推导的需求变得过时。给出了由问题的配置参数参数化的算法的计算复杂性的完整描述。大量的数值模拟验证了所提出的自主交叉路口交通管理器的适用性和性能。

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进行了非竹分裂机必须用手工材料和工具的变化充电。然而，手动充电是很危险的。智能竹分裂机可以自动送料，改变智能工具，具有广阔的应用前景。充电机械手是一个智能竹分裂机的重要组成部分。机械手的大小，使用遗传算法优化这里。捕获率，中心率，和智能竹分裂机充电机械手，其中的关键因素被认为是动态特性，进行了实验研究。First, three different manipulators, with arm lengths at 210, 220, and 230 mm, were developed. Then, the bamboo materials were divided into three gradients (60–85, 85–110, and 110–135 mm) according to diameter ranges. Accelerators were used to measure the manipulator arm dynamic characteristics, and a high-speed charge-coupled device was used to record the grasping process. Experimental results showed that the manipulator capture rate with an arm length of = 220 mm was as high as 100%, but that of manipulators with arm lengths of = 210 and 230 mm was 96 and 98.67%, respectively. Thus, the manipulator with a 220 mm arm length showed better performance than the other two manipulators. Trend curves of the influence of material diameter on capture time were similar to an exponential function.

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以下机器人的人是主要侧重于人类与机器人互动，例如，在安全和卫生保健服务型机器人的应用。本文探讨了一些患者的跟随者机器人的设计和开发的挑战。我们的动机从持有和拉动医疗输液架患者相关的公共移动性挑战朵朵。与其他设计不同的人以下的机器人，所提出的设计目标，需要尽可能多地保留为患者的隐私，并在医院环境中运营挑战。我们放置在单个照相机更靠近地面，这可导致在视场变窄保护患者隐私。通过对放置在不同的医院人工服装标志独特的设计，我们已经证明了视觉跟踪算法如何确定相对于机器人病人的空间位置。机器人控制算法在三个部分执行：（a）患者检测;（b）中的距离估计;和（c）的轨迹控制器。对于患者的检测，该算法利用用于目标检测，即，模板匹配和颜色直方图比较两个互补工具。 We applied a pinhole camera model for the estimation of distance from the robot to the patient. We proposed a novel movement trajectory planner to maintain the dynamic tipping stability of the robot by adjusting the peak acceleration. The paper further demonstrates the practicality of the proposed design through several experimental case studies.

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为了提高一个6R机器人臂的位置精度和轨迹的精度，基于所MQACA-机器人臂逆解算法（改进的蚂蚁量子集落）RBF网络算法。该算法建立通过神经网络预测模型，并使用量子蚁群算法优化输出重量。为了解决该量子蚁群算法具有低收敛精度和容易陷入在multifreedom机械臂的逆求解算法局部最优解，提高的措施，如2-OPT局部优化和最大最小信息素限制问题和变化被采用。通过比较基于ACA，QACA，和RBF上的空间点的位置和运动轨迹的神经网络的6R机械臂仿真结果和模拟结果的模拟结果，在精度的优点是显而易见的。这证明了方案的可行性和有效性。

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