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针对传统神经网络机器人路径规划中存在需要学习,对运动目标追踪速度较慢的问题,提出了一种带自反馈的生物激励神经网络机器人路径规划方法。该机器人路径规划算法的路径生成过程是由神经网络组成的动态变化的神经元
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设计一款可以通过人体动作对机器人进行控制的机器人控制系统。该系统由主机和从机两部分组成,通过Kinect体感传感器采集人体动作信息,在主机中进行图像处理解析出相应的人体动作,然后通过无线传输单元向机器
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研究冗余机器人系统的自运动控制问题, 给出一种非连续切换控制算法。该算法可以在保持机 器人手端任务向量不变的情况下, 使关节构形收敛到期望位置。与以往的算法相比, 所提出的算法可以 跳出局部最小点,
我们提出了一种方法,可以由一个操作员在低带宽条件下远程控制半自治机器人团队。 我们的方法利用虚拟现实和自主机器人来创建用于多机器人控制的沉浸式用户界面。 这样就节省了大量带宽,仅因为无需传输恒定的摄像
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