論文の概要: A Low-cost Humanoid Prototype Intended to assist people with disability
using Raspberry Pi
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08116v1
- Date: Tue, 4 Oct 2022 20:05:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 20:33:45.686327
- Title: A Low-cost Humanoid Prototype Intended to assist people with disability
using Raspberry Pi
- Title(参考訳): Raspberry Piを用いた障害者支援のための低コストヒューマノイドプロトタイプ
- Authors: Md. Nayem Hasan Muntasir, Tariqul Islam Siam, Md. Kamruzzaman Sarker
- Abstract要約: このプロトタイプが提供する支援は、かなり初歩的なものだ。
試作機はラズベリー pi を用いており、ラズベリー pi の計算能力は最小限であるので、最後の性能低下を抑えるためにコーナーを切断し、できるだけ効率的にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7403133838762446
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper will try to delineate the making of a Humanoid prototype intended
to assist people with disability (PWD). The assistance that this prototype will
offer is rather rudimentary. However, our key focus is to make the prototype
cost-friendly while pertaining to its humanoid-like functionalities.
Considering growing needs of Robots, facilities for further installment of
features have been made available in this project. The prototype will be of
humanoid shape harnessing the power of Artificial Neural Network (ANN) to
converse with the users. The prototype uses a raspberry pi and as the
computational capability of a raspberry pi is minimal, we cut corners to
squeeze the last drop of performance and make it as efficient as possible.
- Abstract(参考訳): 本稿では,障害者支援を目的としたヒューマノイドの試作機(PWD)の開発について述べる。
このプロトタイプが提供する支援は、かなり初歩的なものだ。
しかし、我々の主な焦点は、そのヒューマノイドのような機能に関して、プロトタイプをコストに優しくすることである。
ロボットのニーズが高まる中、このプロジェクトでは機能追加のための設備が利用可能になっている。
プロトタイプは、ANN(Artificial Neural Network)のパワーを利用してユーザと会話するヒューマノイド形状である。
試作機はラズベリー pi を用いており、ラズベリー pi の計算能力は最小限であるので、最後の性能低下を抑えるためにコーナーを切断し、できるだけ効率的にする。
関連論文リスト
- From Uncertainty to Innovation: Wearable Prototyping with ProtoBot [0.0]
この研究は4つのユニークなウェアラブルデバイスの概念を生み出し、参加者は選択したコンポーネントのプロトタイプにProtobotを使用した。
我々の研究は、ウェアラブルエレクトロニクスの迅速なプロトタイピングに大規模な言語モデルを使うことを初めて実証した。
このアプローチは、ウェアラブルプロトタイプと他の製品の両方を開発したいと考えている人々にとって、不確実性を恐れることなく、迅速なプロトタイピングのパイオニアになると考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T19:57:58Z) - HumanoidBench: Simulated Humanoid Benchmark for Whole-Body Locomotion and Manipulation [50.616995671367704]
そこで本研究では,人型ロボットが器用な手を備えた,高次元シミュレーション型ロボット学習ベンチマークHumanoidBenchを提案する。
その結果,現在最先端の強化学習アルゴリズムがほとんどのタスクに支障をきたすのに対して,階層的学習アプローチはロバストな低レベルポリシーに支えられた場合,優れた性能を達成できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T17:45:44Z) - Generative Input: Towards Next-Generation Input Methods Paradigm [49.98958865125018]
我々はGeneInputという新しい生成入力パラダイムを提案する。
すべての入力シナリオと他のインテリジェントな補助入力関数を処理するためにプロンプトを使用し、ユーザーフィードバックでモデルを最適化し、パーソナライズされた結果を提供する。
その結果,FK2C(Full-mode Key-sequence to Characters)タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを初めて達成したことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T12:01:29Z) - Optimizing Deep Learning Models For Raspberry Pi [0.0]
Raspberry Piのディープラーニングモデルの実行と最適化は、低消費電力デバイスの計算とエネルギーの制約を克服するのに役立ちます。
これらのアプローチをさらに詳細に検討し、Raspberry Piのディープラーニングモデルを最適化する効果について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T11:57:20Z) - UniHCP: A Unified Model for Human-Centric Perceptions [75.38263862084641]
我々は、人間中心知覚のための統一モデル(UniHCP)を提案する。
UniHCPは、単純なエンドツーエンドで広範囲の人間中心のタスクをプレーンビジョントランスフォーマーアーキテクチャと統合する。
33の人間中心のデータセットで大規模な共同トレーニングを行うことで、UniHCPは直接評価によって強いベースラインを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-06T07:10:07Z) - Get3DHuman: Lifting StyleGAN-Human into a 3D Generative Model using
Pixel-aligned Reconstruction Priors [56.192682114114724]
Get3DHumanは、生成された結果のリアリズムと多様性を大幅に向上させる、新しい3Dヒューマンフレームワークである。
我々のキーとなる観察は、この3Dジェネレータは、人間の2Dジェネレータと3Dコンストラクタを通して学んだ、人間関係の先行技術から利益を得ることができるということだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T15:37:46Z) - Towards Human-Interpretable Prototypes for Visual Assessment of Image
Classification Models [9.577509224534323]
人間に似た推論プロセスに基づいて、解釈可能な設計のモデルが必要です。
ProtoPNetは、教師なしの方法で視覚的に意味のあるプロトタイプを発見すると主張している。
これらのプロトタイプはまだ明確な説明に向けて長い道のりがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T11:01:22Z) - Deep Learning on Home Drone: Searching for the Optimal Architecture [54.535788447839884]
そこで我々は,Raspberry Pi Zero v2のような弱いマイクロコンピュータ上で,学習によってリアルタイムなセマンティックセマンティックセマンティクスを実行するシステムを提案する。
特にRaspberry Piの重さは16ドル(約1万2000円)以下で、クレジットカードの半分程度なので、市販のDJI Telloのおもちゃに簡単に取り付けることができます。
その結果、自律ドローンは、オンボードのモノクロRGBカメラのビデオストリームからオブジェクトをリアルタイムで検出し、分類することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T11:41:45Z) - Model Predictive Control for Fluid Human-to-Robot Handovers [50.72520769938633]
人間の快適さを考慮に入れた計画運動は、人間ロボットのハンドオーバプロセスの一部ではない。
本稿では,効率的なモデル予測制御フレームワークを用いてスムーズな動きを生成することを提案する。
ユーザ数名の多様なオブジェクトに対して,人間とロボットのハンドオーバ実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T23:08:20Z) - 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)
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。