論文の概要: Printable Flexible Robots for Remote Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07729v1
- Date: Fri, 15 Jul 2022 19:51:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 09:53:35.374480
- Title: Printable Flexible Robots for Remote Learning
- Title(参考訳): 遠隔学習のためのフレキシブルロボット
- Authors: Savita V. Kendre, Gus. T. Teran, Lauryn Whiteside, Tyler Looney, Ryley
Wheelock, Surya Ghai, and Markus P. Nemitz
- Abstract要約: 学生はCADソフトウェアを使って柔軟なロボット部品を設計し、リモート3Dプリントステーションにデザインをアップロードし、ウェブカメラでプリントを監視し、研究室のスタッフで部品を検査する。
コースの終わりには、学生たちはいくつかのデザインを反復し、流体駆動のソフトロボットを作った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has revealed the importance of digital fabrication to
enable online learning, which remains a challenge for robotics courses. We
introduce a teaching methodology that allows students to participate remotely
in a hands-on robotics course involving the design and fabrication of robots.
Our methodology employs 3D printing techniques with flexible filaments to
create innovative soft robots; robots are made from flexible, as opposed to
rigid, materials. Students design flexible robotic components such as
actuators, sensors, and controllers using CAD software, upload their designs to
a remote 3D printing station, monitor the print with a web camera, and inspect
the components with lab staff before being mailed for testing and assembly. At
the end of the course, students will have iterated through several designs and
created fluidically-driven soft robots. Our remote teaching methodology enables
educators to utilize 3D printing resources to teach soft robotics and cultivate
creativity among students to design novel and innovative robots. Our
methodology seeks to democratize robotics engineering by decoupling hands-on
learning experiences from expensive equipment in the learning environment.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、オンライン学習を可能にするためのデジタル制作の重要性を明らかにしている。
本稿では,ロボットの設計と製作を含む遠隔操作型ロボットコースに学生が参加できる教示手法を提案する。
われわれの手法では、柔軟フィラメントを用いた3Dプリンティング技術を用いて革新的なソフトロボットを製作している。
学生はCADソフトウェアを使ってアクチュエーター、センサー、コントローラなどの柔軟なロボット部品を設計し、リモート3Dプリントステーションにデザインをアップロードし、ウェブカメラでプリントを監視し、検査や組み立てのために郵送される前に研究室のスタッフで部品を検査する。
コースの終わりには、学生たちはいくつかのデザインを反復し、流体駆動のソフトロボットを作った。
遠隔教育手法により,3dプリンタを用いたソフトロボティクスの教育と,学生の創造性を育成し,革新的なロボットをデザインすることができる。
学習環境における高価な機器からハンズオン学習体験を分離することで,ロボット工学の民主化を目指す。
関連論文リスト
- RoboGen: Towards Unleashing Infinite Data for Automated Robot Learning
via Generative Simulation [64.51563634951394]
RoboGenはジェネレーティブなロボットエージェントで、ジェネレーティブなシミュレーションを通じて、さまざまなロボットのスキルを自動的に学習する。
我々の研究は、大規模モデルに埋め込まれた広範囲で多目的な知識を抽出し、それらをロボット工学の分野に移す試みである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T17:59:21Z) - WIP: Development of a Student-Centered Personalized Learning Framework
to Advance Undergraduate Robotics Education [3.4359491310368786]
大学レベルでのロボティクスの研究は、幅広い関心、経験、目的を表している。
本稿では,ロボット工学の学生にパーソナライズされた学習環境を提供する学習システムの開発について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-10T20:00:25Z) - Robot Learning with Sensorimotor Pre-training [98.7755895548928]
ロボット工学のための自己教師型感覚運動器事前学習手法を提案する。
我々のモデルはRTTと呼ばれ、センサモレータトークンのシーケンスで動作するトランスフォーマーである。
感覚運動の事前学習は、ゼロからトレーニングを一貫して上回り、優れたスケーリング特性を持ち、さまざまなタスク、環境、ロボット間での移動を可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T17:58:10Z) - HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human
Demonstration [57.045140028275036]
本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。
本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T15:56:13Z) - Tiny Robot Learning: Challenges and Directions for Machine Learning in
Resource-Constrained Robots [57.27442333662654]
機械学習(ML)は、コンピュータシステムにまたがる普及したツールとなっている。
ティニー・ロボット・ラーニング(Tiny Robot Learning)とは、リソースに制約された低コストの自律ロボットにMLを配置する手法である。
小型ロボット学習は、サイズ、重量、面積、パワー(SWAP)の制約によって困難にさらされる。
本稿では,小型ロボットの学習空間を簡潔に調査し,重要な課題を詳述し,MLシステム設計における将来的な仕事の機会を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T19:36:15Z) - Aplica\c{c}\~ao de ros como ferramenta de ensino a rob\'otica / using
ros as a robotics teaching tool [0.0]
ロボットマニピュレータの研究は、インダストリアル・ロボティクス・クラスの主要な目標である。
本稿では,ロボットアーム開発のためのツールとして,ロボット操作システム(ROS)の利用を明らかにすることを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T09:48:21Z) - HeRo 2.0: A Low-Cost Robot for Swarm Robotics Research [2.133433192530999]
本稿では、低コストで、既製の部品で組み立てが容易で、最もよく使われているロボットフレームワークであるROS(Robot Operating System)と深く統合されたSwarm Roboticsアプリケーションのための新しいプラットフォームの設計について述べる。
ロボットプラットフォームは完全にオープンで、3Dプリントされたボディとオープンソースソフトウェアで構成されている。
提案する移動ロボットは小ささとコストの削減から非常に効果的であり,Swarm Roboticsの研究・教育に適していることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-24T22:23:14Z) - Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences [61.79346922421323]
多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。
本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。
我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-19T18:00:51Z) - Continual Learning of Visual Concepts for Robots through Limited
Supervision [9.89901717499058]
私の研究は、動的に見えない環境で継続的に学習するロボットの開発に焦点を当てています。
私は、ベンチマークデータセットで最新の結果を生成する機械学習モデルを開発します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T01:26:07Z) - Learning Locomotion Skills in Evolvable Robots [10.167123492952694]
本稿では,任意の形状のモジュール型ロボットが目標に向かって歩いたり,移動した場合にこの目標に従うことを学習できるようにするための,コントローラアーキテクチャと汎用学習手法を提案する。
我々のアプローチは、現実世界の3つのシナリオにおいて、クモ、ヤモリ、そしてその子孫の3つのロボットに対して検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T14:01:50Z) - Morphology-Agnostic Visual Robotic Control [76.44045983428701]
MAVRICは、ロボットの形態に関する最小限の知識で機能するアプローチである。
本稿では,視覚誘導型3Dポイントリーチ,軌道追従,ロボットとロボットの模倣について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-31T15:45:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。