玩杯子和球的机器仍未开发

作者:酆茸朐

<p>加斯顿,天才创造者2/5在弗兰钦60年的角色之际,根据科学对他的发明进行了小小的重读</p><p>作者:CécileMichaut发布于2017年7月24日13:00 - 更新于2017年8月2日11h10播放时间2分钟</p><p>订阅者只有文章如果加斯顿·拉加夫可以在惹恼他的主题中毫不留情,那么在办公生活中不必要的工作时,他也具备技术实力</p><p>作为证明,他的机器在1974年,在第12号专辑“黑帮的帮派”中令人难以置信地超越了他的时间</p><p>不可否认,加斯顿的杯子机器还没有完全发展,因为当杯子和球杯的球落在它上面时它最终会自毁</p><p>然而,成功地利用时间的手段制造这种机器就是利用</p><p>在人类中,玩杯子是动员几种感官:视觉,我们手臂运动的感知,甚至听觉和内耳,所有这些感官必须非常精细地结合在一起</p><p>我们成功的速度很慢,从未取得100%的成功</p><p>对于机器来说,这更加困难</p><p>因此,到目前为止,所有的尝试机器人学家关注的杯和球的简化版本,它不再推出开槽球,使其适合在干,但只落在球在机器人举行的杯子里</p><p>这不需要控制球在其自身上的旋转运动,不像真正的球形球,其中球的孔必须位于峰值的前面</p><p> “即使球的运动响应已知的力学定律,运动参数的微小变化也会导致非常不同的轨迹</p><p>实验室分析和建筑系统(CNRS,图卢兹)机器人部门负责人PhilippeSueères说,这是一种混乱系统,我们无法完全预测到这种运动</p><p>难以实时评估运动的参数并相应地调整轨迹</p><p>加斯顿为他的计算,计算了以“微型”精度进行的运动</p><p>这就是为什么,而不是遵循“确定性”方法从方程精确计算轨迹,一些机器人专家更喜欢学习方法:他们粗略地向机器人指示如何执行运动,并创建算法(更多'指令')让机器人在每次失败后通过小参数变化来纠正自己</p><p>这是显示2016年机器人佩珀的视频,他在100次测试后设法将球放入杯中</p><p>人类学得更快,但一旦学习结束,....