Nhan đề chính: Experimental Robotics

Nhan đề dịch: Robot thực nghiệm

Tác giả: Marcelo H. Ang Jr, Oussama Khatib

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 637 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh 

ISBN: 978-3-031-63596-0

SpringerLink

 Lời giới thiệu: Cuốn sách này trình bày những phát triển khoa học và thực tiễn trong các xu hướng mới nổi của robot lấy con người làm trung tâm trong môi trường phi cấu trúc, bao gồm Hợp tác giữa người và robot, Robot di động và thao tác, Robot thực địa, Robot trên không, Người máy và Lái xe tự động. Cuốn sách cung cấp những hiểu biết sâu sắc về sự phát triển khoa học và công nghệ mới nhất trong tương tác giữa người và robot, tính tự chủ tiên tiến và các thiết kế mạnh mẽ cho các ứng dụng trong thế giới thực. Cách tiếp cận của ấn bản này được đặc trưng bởi những phát triển khoa học mạnh mẽ được hỗ trợ bởi các ứng dụng thực tế, cung cấp các nghiên cứu trường hợp chi tiết và dữ liệu thử nghiệm hỗ trợ nền tảng lý thuyết của công nghệ robot. Bằng cách nhấn mạnh vào khía cạnh ứng dụng của nghiên cứu, cuốn sách khuyến khích độc giả xem xét không chỉ những tiến bộ lý thuyết trong robot mà còn cả những hàm ý và cơ hội cho sự tích hợp trong thế giới thực.

Từ khóa: Robot; Cơ điện tử; Trí tuệ nhân tạo. 

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

* Sự hợp tác giữa người và robot

- Công cụ RoSiD: Trao quyền cho người dùng thiết kế tín hiệu đa phương thức cho sự hợp tác giữa người và robot

- Nhiệm vụ xây dựng cộng tác trong VR so với thực tế

- Hỗ trợ nhận biết giao diện cho điều khiển từ xa cánh tay robot 7-DoF: Các nghiên cứu tình huống về tính khả thi

- Học hỏi từ một vài cuộc trình diễn với thế hệ chuyển động có trọng số khung

- Khởi động học kỹ năng robot với điều khiển từ xa trực quan: Nghiên cứu khả thi ban đầu

- Chụp ảnh siêu âm bằng robot với hướng dẫn xúc giác và chiến lược của chuyên gia con người

* Robot di động

- Sự bất biến là chìa khóa cho sự khái quát hóa: Kiểm tra vai trò của biểu diễn trong chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế để điều hướng trực quan

- Kimera2: SLAM ngữ nghĩa số liệu mạnh mẽ và chính xác trong thế giới thực

- Kiểm soát vùng phủ sóng dựa trên nhận thức liên tục phân tán của robot di động

- Bản đồ ngôn ngữ nghe nhìn cho Robot dẫn đường

- Điều hướng robot bị hạn chế trên địa hình ưa thích bằng cách sử dụng LLM và hướng dẫn nói: Khai thác sức mạnh của trạng từ

- Robot-Relay : Xây dựng Servoing trực quan không cần hiệu chuẩn, rộng khắp với mạng lưới chuyển giao cảm biến đã học

* Thao tác

- Thu gom thùng công nghiệp các vật thể có khả năng vướng víu trong mớ hỗn độn dày đặc bằng Skeletonized Shape Restoration

- Một nghiên cứu thực nghiệm về điều khiển dựa trên mô hình cho robot cắt phẳng Auxetics

- Tổng quát hóa kỹ năng của robot thông qua các mô hình hỗn hợp Gaussian của diễn viên-nhà phê bình mềm tích hợp điểm chính

- Ước tính tư thế 6D của vật thể dựa trên vật lý trong quá trình thao tác không cầm nắm

- Thao tác không cầm nắm hiệu quả và mạnh mẽ thông qua Tìm kiếm cây Monte-Carlo được hướng dẫn theo phương pháp đồng dạng liên tục

- Học tập khả thi và chi phí để hướng dẫn TAMP

* Robot lĩnh vực

-AdVENTR: Điều hướng Robot tự động trong môi trường ngoài trời phức tạp

- Truyền phát các trường ngẫu nhiên Gaussian Dirichlet cho dự đoán không gian của các quan sát phân loại chiều cao

- Hiểu vai trò của các mục tiêu thay đổi theo thời gian trong kiểm soát vùng phủ sóng phân tán thích ứng

- POVNav: Một trình duyệt thị giác không bản đồ tối ưu Pareto

- ROSS: Phân đoạn ngữ nghĩa Radar Off-Road

- Cải thiện nhận thức về các điểm đánh dấu chuẩn mực thị giác tại hiện trường bằng cách sử dụng Kiểm soát phơi sáng chủ động thích ứng

* Thiết kế

- AMoRPH: Bộ giải động học ngược theo phương pháp Heuristic tư thế thời gian thực dựa trên mô hình phân tích cho robot liên tục

- MagFlex: Bộ truyền động mềm điện từ cho tương tác an toàn giữa người và robot

- Lắp ráp mô-đun động và lặp lại: Cách ghép nối động học và bộ truyền động cảm ứng đơn giản hóa lắp ráp rô-bốt

- Restorebot: Hướng tới một nền tảng robot tự động phục hồi đồng cỏ bị suy thoái

- Phân đoạn để nắm bắt: Một khuôn khổ toàn diện để dọn bàn tự động

- Làm phẳng vải bằng robot với chức năng phát hiện hướng nhăn

* Robot trên không

- Phát triển một khuôn khổ bán tự động để kiểm tra NDT với một nền tảng trên không nghiêng

- Hợp nhất hay không hợp nhất: Đo lường tính nhất quán trong hợp nhất nhiều cảm biến cho robot bay

- Học cách lái máy bay siêu nhỏ đa hướng với mạng lưới điều khiển đầu cuối

- Bộ điều khiển phân phối rotor không có điểm kỳ dị

- Mô hình hóa lực đẩy xuống tổng hợp cho chuyến bay đa cánh quạt dày đặc

- Soliro - Một máy bay điều khiển trên không có cánh nghiêng động lực lai với bộ truyền động tối thiểu

- MonoNav: Điều hướng MAV thông qua ước tính độ sâu và tái tạo bằng mắt đơn

- Kết nối Multirotor ở khoảng cách gần bằng cách sử dụng các mô hình Downwash đã học

- Lập kế hoạch đường bay có nhận thức về năng lượng cho UAV thủy phi cơ cánh cố định

- Công nghệ NDT siêu âm trên không đa năng thông qua phương pháp trượt đa hướng chủ động với các phương tiện bay có hệ thống truyền động quá mức

- Giám sát sinh học bằng máy bay không người lái nhẹ hơn không khí

- Phân tích để định vị quán tính thời gian thực của hệ thống máy bay không người lái có dây

* Người hình người

- Làm thế nào để tạo ra một hướng dẫn về robot?

- Tự hiệu chuẩn giày cảm biến lực không cần mô hình cho người máy

- Hệ thống Gait thông minh tiết kiệm năng lượng

- Các dáng đi phục hồi sau khi mất chi và chi phí năng lượng của chúng

- Tác động của tần số điều khiển lên bộ điều khiển mô-men xoắn dựa trên RL sâu cho chuyển động hai chân

- Kiểm soát chi trên ngầm từ các chuyển động bù trừ của cơ thể

* Lái xe tự động

- Sim2Real Tự lái xe sử dụng mạng nơ-ron tích chập cho môi trường đô thị

- ARC-BEV: Phát hiện vật thể 3D kết hợp radar-camera chú ý trong không gian nhìn từ trên xuống cho xe tự hành

- Định vị và lập bản đồ đồng thời quán tính thị giác đa camera cho dịch vụ đỗ xe tự động

- Thiết kế và thực hiện một nền tảng thử nghiệm chuẩn để đánh giá các thuật toán lập đội tự động

- Những gì bạn thấy là những gì bạn nhận được : Trải nghiệm xếp hạng với độ tương đồng giữa tập dữ liệu thần kinh sâu với tập dữ liệu để định vị địa hình

- Phân đoạn ngữ nghĩa dựa trên cường độ LiDAR Off-Road