論文の概要: Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02786v1
- Date: Sat, 5 Nov 2022 00:03:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 18:04:33.426124
- Title: Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity
- Title(参考訳): ロボットの基本:表現、回転、速度
- Authors: Jiawei Zhang
- Abstract要約: ロボット表現、ロボット回転運動、座標変換、速度変換など、古典的なロボット工学の主要なトピックが紹介される。
この記事で取り上げられた資料の多くは、高校や大学の物理学科で学んだ剛体キネマティクスに基づいている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.879701971582502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this article, we plan to provide an introduction about some basics about
robots for readers. Several key topics of classic robotics will be introduced,
including robot representation, robot rotational motion, coordinates
transformation and velocity transformation. By now, classic rigid-body robot
analysis is still the main-stream approach in robot controlling and motion
planning. In this article, no data-driven or machine learning based methods
will be introduced. Most of the materials covered in this article are based on
the rigid-body kinematics that the readers probably have learned from the
physics course at high-school or college. Meanwhile, these classic robot
kinematics analyses will serve as the foundation for the latest intelligent
robot control algorithms in modern robotics studies.
- Abstract(参考訳): 本稿では,読者のためのロボットの基礎について紹介する。
ロボット表現、ロボット回転運動、座標変換、速度変換など、古典的なロボット工学の主要なトピックが紹介される。
現在までに、古典的な剛体ロボット分析は、ロボット制御と運動計画における主流のアプローチである。
この記事では、データ駆動や機械学習に基づく手法は導入しない。
この記事で取り上げている資料のほとんどは、読者が高校や大学の物理学コースで学んだであろう剛体運動学に基づいている。
一方、これらの古典的なロボットキネマティクス分析は、現代ロボット研究における最新のインテリジェントロボット制御アルゴリズムの基礎となる。
関連論文リスト
- Learning Object Properties Using Robot Proprioception via Differentiable Robot-Object Interaction [52.12746368727368]
微分可能シミュレーションは、システム識別の強力なツールとなっている。
本手法は,オブジェクト自体のデータに頼ることなく,ロボットからの情報を用いてオブジェクト特性を校正する。
低コストなロボットプラットフォームにおける本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T20:48:38Z) - Unifying 3D Representation and Control of Diverse Robots with a Single Camera [48.279199537720714]
我々は,ロボットを視覚のみからモデル化し,制御することを自律的に学習するアーキテクチャであるNeural Jacobian Fieldsを紹介する。
提案手法は,正確なクローズドループ制御を実現し,各ロボットの因果動的構造を復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T17:55:49Z) - Robot Kinematics: Motion, Kinematics and Dynamics [10.879701971582502]
以下は、”Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity”と題した前回の記事のフォローアップチュートリアル記事である。
具体的には、ロボットキネマティクスに関するより高度なトピックについて紹介する。
以前の記事と同様に、この記事では数学や公式も多用されるだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T06:42:14Z) - ClipBot: an educational, physically impaired robot that learns to walk
via genetic algorithm optimization [0.0]
ClipBotは低コストで自作のロボットで、骨格は2枚の紙クリップでできている。
Arduinoナノコントローラは、紙のクリップを動かす2つのサーボモーターを作動させる。
高校生はロボットの動きを最適化する遺伝的アルゴリズムの実装を依頼された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T13:31:43Z) - GenLoco: Generalized Locomotion Controllers for Quadrupedal Robots [87.32145104894754]
四足歩行ロボットのための汎用ロコモーション(GenLoco)コントローラを訓練するためのフレームワークを提案する。
本フレームワークは,多種多様な四足歩行ロボットに展開可能な汎用ロコモーションコントローラを合成する。
我々のモデルは、より一般的な制御戦略を取得し、新しいシミュレーションロボットや実世界のロボットに直接移行できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-12T15:14:32Z) - Synthesis and Execution of Communicative Robotic Movements with
Generative Adversarial Networks [59.098560311521034]
我々は、繊細な物体を操作する際に人間が採用するのと同じキネマティクス変調を2つの異なるロボットプラットフォームに転送する方法に焦点を当てる。
我々は、ロボットのエンドエフェクターが採用する速度プロファイルを、異なる特徴を持つ物体を輸送する際に人間が何をするかに触発されて調整する。
我々は、人体キネマティクスの例を用いて訓練され、それらを一般化し、新しい有意義な速度プロファイルを生成する、新しいジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークアーキテクチャを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T15:03:05Z) - REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy
Transfer [57.045140028275036]
本研究では,運動学や形態学など,異なるパラメータを持つ2つの異なるロボット間でポリシーを伝達する問題を考察する。
模倣学習手法を含む動作や状態遷移の分布を一致させることで、新しいポリシーを訓練する既存のアプローチは、最適な動作や/または状態分布が異なるロボットでミスマッチしているために失敗する。
本稿では,物理シミュレータに実装されたロボット政策伝達に連続的進化モデルを用いることで,$RevolveR$という新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T18:50:25Z) - Know Thyself: Transferable Visuomotor Control Through Robot-Awareness [22.405839096833937]
新しいロボットをスクラッチからトレーニングするためには、通常大量のロボット固有のデータを生成する必要がある。
簡単なロボット「自己認識」を活用する「ロボット認識」ソリューションパラダイムを提案する。
シミュレーションおよび実際のロボットにおけるテーブルトップ操作に関する実験により、これらのプラグインの改善により、ビジュモータコントローラの転送性が劇的に向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T17:56:04Z) - Future Frame Prediction for Robot-assisted Surgery [57.18185972461453]
本稿では,ロボット手術用ビデオシーケンスにおけるフレーム予測のためのtpg-vaeモデルを提案する。
コンテンツ配信に加えて、私たちのモデルは、手術ツールの小さな動きを処理するために斬新な運動分布を学習します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T15:12:06Z) - Embedded Computer Vision System Applied to a Four-Legged Line Follower
Robot [0.0]
本プロジェクトは,ロボットの視覚を動作に結びつけるコンピュータビジョン組み込みシステムを用いて,ロボットを駆動することを目的としている。
このロボットは典型的な移動ロボットの課題であるラインフォローに適用される。
次に移動する場所の決定は、経路の線の中心に基づいており、完全に自動化されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T23:52:53Z) - A Survey of Behavior Learning Applications in Robotics -- State of the Art and Perspectives [44.45953630612019]
最近の多くの領域での機械学習の成功は圧倒的に多い。
実際のロボットで学んだり使ったりした行動について、幅広い概要を述べます。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-06-05T07:54:33Z)
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。