電源模塊 PW01

電源模塊 PW01

電源模塊 PW01

目標(biāo)識別

環(huán)境感知過程中的目標(biāo)識別，如無人機目標(biāo)的識別和追蹤等，有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助，可以識別的更準(zhǔn)確，已經(jīng)在大疆等無人機上應(yīng)用。

定位導(dǎo)航和路徑規(guī)劃

目前機器人的定位導(dǎo)航，主要基于流行的vSLAM或激光雷達SLAM技術(shù)。主流的激光雷達方案大概可以分三步，中間部分環(huán)節(jié)可能涉及到一些深度學(xué)習(xí)，大部分內(nèi)容并不涉及深度學(xué)習(xí)相關(guān)。

步：SLAM，構(gòu)建場景地圖，用激光雷達構(gòu)建場景的2D或3D點云，或者重建出3D場景。

第二步：構(gòu)建語義地圖，可能會對物體進行識別和分割，對場景中的物體進行標(biāo)記。（有的可能略過這一步）

第三部：基于算法進行路徑規(guī)劃，并驅(qū)動機器人的運動。

環(huán)境交互

典型應(yīng)用場景：機械臂抓取目標(biāo)物體等。與環(huán)境的交互，一直是傳統(tǒng)自動控制難以解決的問題。近年來，以強化學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，AI相關(guān)技術(shù)用在了這類問題上，取得了一定的研究進展，但是否是未來的主流方向，仍存在很大爭議。

1）強化學(xué)習(xí)

強化學(xué)習(xí)框架中，有一個包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Agent負(fù)責(zé)決策。Agent以當(dāng)前機器人傳感器所采集到的環(huán)境為輸入，輸出控制機器人的行動命令action，機器人行動后，再觀察新的環(huán)境狀態(tài)和行動帶來的結(jié)果Reward，決定下一步新的行動action。Reward根據(jù)控制目標(biāo)進行設(shè)置，并有正反向之分。例如，如果以自動駕駛為目標(biāo)，正向的Reward的就是到達目的地，反向就是不能達到目的地，更不好的Reward就是出車禍。然后重復(fù)這個過程，目標(biāo)是化Reward。

強化學(xué)習(xí)的控制過程，本來就是個正向反饋的控制過程，是AI用于機器人控制的基礎(chǔ)。以此為基礎(chǔ)，強化學(xué)習(xí)在機器人控制方面出現(xiàn)了一些研究成果。

Bussmann 170M6035

BUSSMANN 170M6712

Bussmann 170M6081 400A690V

Bussmann 170M6417

Bussmann 161-1027

Bussmann FWP-15B / FWP-15A

Bussmann 170M6010

Bussmann 170M1373

Bussmann 170M4183

Bussmann FWP-50Ba

Bussmann 170M3469

Bussmann 170M6145

Bussmann / NH2-315A 500V (315NHG2B) 500NH3G-690630NHG3B

Bussmann 170M4908

Bussmann 170M6067

Bussmann FWP-60A

Bussmann 170M6766

BUSSMANN 170M6665

Bussmann FWH-700A

BUSSMANN 225MMT 225AMP

Bussmann 170M5463

Bussmann 170M6452

Bussmann 170M4017

Bussmann 170M3468

Bussmann 170M3418

Bussmann 170M4467

Bussmann 170M1369

BUSSMANN 170M4058

Bussmann 170M3473

Bussmann 170M3215

Bussmann 170M5113

Bussmann 170M7082

Bussmann 170M6421

Bussmann 355P J30-7 / 400P J31-7

Bussmann 170M7060/7061/7062/7063/7064/7065