欢迎来到ABR 自适应控制演示
我们将成为 自适应控制器
展示总是在学习， 我们有
从数学上 证明了学习
是稳定的，因此我们可以保证
非适应性的改进
控制器值得注意的是
视觉系统是一个深层神经网络
我们 为查找对象 而 构建的
我们演示的第一部分
显示当前的差异
的标准的控制方法的状态
艺术兼容的控制方法和
ABR具有的自适应控制方法
开发了这3种不同的控制器
最好通过与...互动来理解
他们在机器人试图的时候
保持目标位置
所以首先我们会看到行业标准
控制这种 控制是位置
基于控制器驱动的含义
手臂到指定的一组关节
控制器将适用的角度
根据需要用力将每个电机移动到
目标角度 这 是准确的
重复
但它是不安全的， 因为
控制器将试图推动手臂
通过任何障碍，如桌子 或
一路上的人更安全的控制
已经开发出使用的方法
力控制而不是位置
控制有效控制控制器
指定要应用的力量
每个关节移动到所需的目标
通过使用尽可能多的力量
移动系统的手臂
兼容且更安全地与之互动
但是对于标准力控制
意外加载的方法
控制器不再有效
一般兼容控制器需要
有一个很好的手臂和所有的模型
它上面的力量来控制
好胳膊
同样的合规性
在我们的自适应控制器
然而差异变得清晰
当重量为 2磅时
重新引入神经系统的变化
活动表明控制器是如何的
学会解释未知
由重量引入的动力学
允许手臂移动到目标
尖峰神经网络正在更新
它的连接权重提高了
手臂的模型甚至与
适应手臂保持顺从它
只是学会了增加
施加在电机上的力足够了
以弥补重力的影响
作为最后一部分的用词
演示我们误入歧途
控制器可以有实用性
通过考虑机器人工具的应用
使用电流控制方法
合规或不合规必须知道
提前工具的 所有 属性
可能在操作期间使用
视觉系统正在用于校准
运动 占的工具
改变形状它做了两次测量
然而，要获得更准确的估计
工具的质量一般不能
从 整个动态模型中忽略了
手臂 需要 更新时
这里看到的质量变化符合要求
给出a时，手臂表现不佳
因为 质量太大而锤子
被忽略 ，仍然合理地执行
这限制了机器人使用工具
专门为他们或谁设计的
然而，已经广泛建模
在自然环境中工作时
工具 的特征 往往是
未知的锤子可以有很多重量
和形状现在将切换回
自适应控制器与自适应
我们给它 一个控制器运行
它首先达到重型工具
一些错误， 但你 可以看到它
立即开始 适应，所以它是
学习考虑到 这两种形状
并且 工具 的质量是 它拥有 的 工具
事先不知道
你可以看到每次到达 后的改善
两个不同的目标
我们现在正在加载我们的重量
在大约半个月的训练
用锤子即使小时
锤子的放置可能会有所不同
占质量的最多
重要的是你可以在第一个看到
达到它非常 擅长处理
我们总结的重要工具
演示自适应兼容
最后的神经形态控制器
AVR团队创建了几个月
视觉系统和所有
控制器从零开始到最好
我们知道这套行为有
没有在先前证实
神经形态系统特别 是
不断调整电机控制器
是一种独特的技术， 看台
显着改善人类的 友好
神经形态机器人