武吉の手

操縦実験,遠隔操作研究,接触意識のある人工知能のワークフローのための 優れた手プラットフォーム

武吉ハンドは,チームがシンプルな握手から接触式操作へと移行するときに最も重要な手技のロボットの手のカテゴリーを表しています.RCSVでは,この種のプラットフォームは指の調整,握手移行,手中の再定位,そして触覚または自感フィードバックが政策行動を変える方法の評価に役立ちます.

適当 な 場所

機械人によるAIのチームにとって,手腕を正しい場所に移動しないのが難しい.接触後に何が起こるかを制御している. ウジハンドのようなプラットフォームは,タスクが1ショットピックではなく安定した指の動き,コンパクトな接触,回復可能な故障状態に依存するときに関連性を持つ.

なぜ チーム が 評価 する の です か

• Dexterity research 複数の指の制御政策を調査し,より豊かな分類を把握する.
• テレ操作 連絡順が重要になる作業のデモを撮影する.
• インボディ・AIプロトタイプ 閉ループ操作で知覚と接触がどのように相互作用するかをテストする.
• システム比較 完全なスタックにコミットする前に,手プラットフォームを比較します.

適当な

武吉ハンドは,手抜き的な操作,触覚統合,および単にグリッパーの閉鎖以上の政策のためのデータ収集を調査するチームに適しています.作業流に繰り返し評価,示例キャプチャ,接触不確実性に関する実験が含まれている場合,特に重要です.

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RCSVのハードウェアショップで入手可能.