Mensch Roboter Handshake Mit Neural Oszillatoren Forex

Darüber hinaus wird in 12 eine Annäherung an die Steuerung eines Roboterarms basierend auf den dynamischen Eigenschaften eines Schaltkreises oszillierender neuronaler Netze dargestellt. In 13 verwendeten die Autoren einen neuronalen Controller für die Synchronisation während der physikalischen Humanrobot-Interaktion. Neuronale Oszillatoren werden verwendet, um einen gemeinsamen Satz für eine Synchronisation zwischen den Bewegungen des Menschen und des Roboters zu erzeugen. Zitat ZUSAMMENFASSUNG: Um die soziale Akzeptanz von Robotern zu erleichtern und zu verbessern, müssen sie mit Verhaltensweisen ausgestattet sein, die denen des Menschen ähnlich sind. Es ist daher notwendig, das zu reproduzierende Phänomen zu studieren und zu modellieren. Dieses Papier untersucht und analysiert die physikalischen Parameter des Handshakes, um seine charakteristischen Merkmale (Frequenz, Dauer, Stärke, Synchronisation, etc.) verwendet, um diese Interaktion zu modellieren. Funktionen, die später helfen, bio-inspirierte adaptive Controller zu entwickeln, die humanoiden Roboter ermöglichen, besser mit Menschen interagieren nach einfachen sozialen Kontexten. Volltext-Konferenzpapier Okt 2016 Gilles Tagne Patrick Hnaff Nicolas Gregori insbesondere wird in 3 ein Impedanzregler verwendet und die Synchronisation über die Anpassung der Steuerparameter erreicht. Eine Synchronisationstechnik unter Verwendung von neuronalen Oszillatoren in den Robotergelenken wird in 4 vorgeschlagen, die Amplitude und die Frequenz der Schüttelbewegung entsprechend der Wechselwirkungskraft anzupassen. Dieses Verfahren schlägt eine kinematische Steuerungsmethode für menschliche Roboter-Handshake-Bewegungen vor, die eine schnelle Bewegungssynchronisation erreichen, wenn eine voreingestellte interne Roboter-Handshake-Bewegung und ein Compliance-Niveau, das das robotx27s-Niveau widerspiegelt, gegeben werden Der Passivität. Das vorgeschlagene Verfahren kombiniert ein nichtlineares dynamisches System mit einem attraktiven Grenzzyklus mit einer Admittanzsteuerung und einem Adaptionsmechanismus, so dass Wechselwirkungskräfte minimiert werden und eine Konsensoszillation zwischen den beteiligten Teilnehmern erreicht wird. Die vorgeschlagene Methode wird durch Experimente mit einem KUKA LWR4 7dof Arm unter verschiedenen Szenarien validiert. Volltext-Konferenzpapier Mai 2015 Dimitrios Papageorgiou Zoe Doulgeri quot (Kasuga und Hashimoto, 2005), (2005), (Sato, et al., 2007) 2011) (Zitat Zusammenfassung Verstecken Zusammenfassung ABSTRAKT: Die Menschen schütteln sich die Hände als Zeichen dafür Wenn sie zum ersten Mal miteinander reden, sich gegenseitig grüßen und eine Beziehung entwickeln. Ein Handschlag ist eine verkörperte Interaktion durch einen physischen Kontakt. Im Falle eines Menschen und eines Roboters kann der Roboter reibungslos kommunizieren und mit den Menschen koexistieren, ohne Abscheuungsgefühle hervorzurufen Auf der Seite der Menschen, vorausgesetzt, es erzeugt eine Handshake-Bewegung, die emotional akzeptabel für den Menschen ist. Deshalb, in diesem Papier, entwickeln wir ein Handshake-Roboter-System, das eine Handshake-Anforderung Bewegung während aktiver Annäherung an einen Menschen erzeugt. Zunächst analysieren wir Handshake Bewegungen mit dem Ansatz zwischen den Menschen dar. Anhand der Analyse von Handshake-Bewegungen zwischen den Menschen wird ein Handshake-Request-Bewegungsmodell vorgeschlagen, das bei einer Annäherungsbewegung erzeugt wird. Weiterhin wird mit dem vorgeschlagenen Modell ein mobiles Handshake-Robotersystem entwickelt. Dieses mobile Handshake-Robotersystem nähert sich aktiv einem Menschen, und er erzeugt eine Handshake-Anforderungsbewegung, indem er seine Hand auf den Menschen ausdehnt. Das entwickelte Handshake-Robotersystem wird mit einer sensorischen Auswertung bewertet, um die von Menschen bevorzugte Handshake-Bewegung zu analysieren. Basierend auf den sensorischen Auswertungsergebnissen generiert das entwickelte mobile Handshake-Robotersystem die Handshake-Anforderungsbewegung bei aktiver Annäherung an einen Menschen zufriedenstellend und seine Wirksamkeit wird demonstriert. Artikel Jan 2015 Shunsuke Ota Mitsuru Jindai Hitoshi Yamauchi Tomio WatanabeSynchronization-basierte Trajektorie Generation für einen Roboteranzug mit neuronalen Oszillatoren für Hüftgelenk Unterstützung beim Gehen Xia Zhang. Minoru Hashimoto Abteilung für Biowissenschaften und Textiltechnologie, Interdisziplinäre Graduiertenschule für Wissenschaft und Technologie, Shinshu Universität, 3-15-1 Tokida, Ueda, Nagano 386-8567, Japan erhielt 31. August 2010. Akzeptiert am 5. November 2011. Online verfügbar am 30. November 2011 Ein neues Synchronisations-basiertes Trajektorienerzeugungsverfahren für einen Roboteranzug vor, der entworfen ist, um das Gehen durch Stützen der Hüftgelenke zu unterstützen. Neuronale Oszillatoren sind mit jedem Hüftgelenk des Roboteranzugs verbunden, um die Anzugsbewegung mit der menschlichen Benutzerbewegung (äußere Synchronisation) zu synchronisieren. Gleichzeitig wird eine gegenseitige Hemmung zwischen den neuronalen Oszillatoren an den linken und rechten Hüftgelenken des Anzugs eingefügt, um so eine menschenähnliche Antiphasenbeziehung (innere Hemmung) zu erhalten. Wir entwickelten einen Roboteranzug mit zwei Freiheitsgraden, der aus zwei Stellgliedern besteht, die sich an den menschlichen Hüftgelenken befinden. Jeder Aktuator hat einen eingebauten Drehmomentsensor, der das gemeinsame Drehmoment mißt, das erzeugt wird, wenn ein Unterschied zwischen der Bewegung eines Benutzers und dem des Anzugs entsteht. Das gemeinsame Drehmoment dient als Eingang für neuronale Oszillatoren, die jeden Aktuator des Roboteranzugs durch äußere Synchronisation mit dem gemeinsamen Drehmoment und der inneren Hemmung steuern. Das hemmende Gewicht, das verwendet wird, um die Inhibitionsstärke zwischen neuronalen Oszillatoren einzustellen, wird in einer Reihe von Simulationen entworfen. Wir führten Wanderexperimente durch, um die Gültigkeit unseres Vorschlags für die Gehhilfe des Roboteranzuges mit gegenseitiger Hemmung zwischen neuronalen Oszillatoren zu zeigen. Neuronaler Oszillator Gegenseitige Hemmung Roboteranzug Gehende Unterstützung Hüftgelenkstütze Stabilität Abb. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Tabelle 1. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. 23.