ロボティクス

私はのアイデアに精通してい不気味の谷を持つロボット人間とロボットのインタラクションにおける理論、ほとんど人間の外観は不気味として認識されています。また、MRIスキャンを使用してこの理論をサポートするために行われた調査研究があることも知っています。 効果は、人とうまくやり取りできるロボットシステムを設計するときに重要な考慮事項です。不気味な谷を避けるために、デザイナーはしばしば人間のようなものから遠く離れたロボットを作成します。たとえば、多くの治療用ロボット（Paro、Keepon）は、動物のように見えるように、または「キュート」で脅威を与えないように設計されています。 Kasparなどの他の治療用ロボットは、非常に人間のように見えます。カスパーは不思議な谷の優れた例です。それは、カスパーを見ると私が忍び寄るからです。しかし、自閉症スペクトラムの人々は、私と同じようにカスパーを経験しないかもしれません。シャーバズのコメントによると、自閉症の子供たちはカスパーによく反応しています。 自閉症スペクトラムの人々に治療用ロボットを適用する場合、人間とロボットの相互作用のいくつかの基本原則（不気味な谷など）は有効でない場合があります。自閉症スペクトラムの人々は不気味な谷を経験しないといういくつかの事例証拠を（Googleで）見つけることができますが、これまでのところ、その領域での実際の研究は見ていません。 自閉症スペクトラムの人々のための人間とロボットの相互作用に関する活発な研究を知っている人はいますか？特に、自閉症スペクトラムの人々が人間のようなロボットと相互作用するとき、不気味な谷はどのように適用されますか（または適用されません）？

11 research  hri  uncanny-valley 

デジタルコンパス（磁力計）を正確にするには、ハード/ソフトアイアンキャリブレーションが必要です。これにより、近くの金属物体（ロボットのシャーシ）によって引き起こされる磁気障害が補正されます。 （http://diydrones.comからの画像） ただし、デジタルコンパスは、モーターによって引き出される比較的大量の電流によって引き起こされる電界の影響も受けやすくなっています。 正確なコンパス測定値を得るために、モーター電流レベルの変化によって引き起こされる干渉を測定（および補償）するための最良の方法は何ですか？

11 mobile-robot  sensors 

私は最近、Subsumption Architectureについてたくさん読んでいますが、人々が主張しているように見える方法はいくつかあります。 たとえば、一部の人々はグローバルな「フラグ」変数を使用して、タスクが制御を取得します。他のものはendTimeSlice()を使用し、アービターが本当に選択できるようにします。そして、これは正しいと思います。 行追跡ロボットのために取り組んでいるこのRobotCコードの小さなセクションがありますが、現在トラックメソッドは常にfindメソッドを引き継ぐので、正しく実行しているかどうかはわかりません。正しい流れは、findがラインを見つけるためにらせん状のパスを使用してロボットをラインに導くことです。ラインが見つかったら、トラックが引き継ぎます。 task evade(){ if(SensorValue(forwardSonarSensor) > threshold){ //box the obstruction } } task find(){ if(SensorValue(lightSensor) > threshold){ //spiral the robot } } task track(){ if(SensorValue(lightSensor) < threshold){ //go straight }else{ //execute turns to follow the line } } task main(){ while(true){ StartTask(evade,9); StartTask(track,8); StartTask(find,7); wait1Msec(250); } } ここでは、簡潔にするために、実際のコードではなくコメントをいくつか使用しています。私のifステートメントは、ロボットがオフラインになるとtrack()引き継ぐため、条件として十分ではありません。これはトラック内のelseステートメントによるものですか？もしそうならtrack()、プログラムの開始時に飼料から引き継ぐことなくラインを失うときにターンを実行するにはどうすればよいですか？

11 mobile-robot  software  two-wheeled  robotc 

一部のタイプのロボットのコンポーネントは、大きな環境ストレスを経験するのが一般的です。これは、一般的な電子機器やその他の敏感なコンポーネントで心配する必要があるのでしょうか、それとも本当にそうですか？もしそうなら、そのようなコンポーネントをどのように保護しますか？ この背後にある2つの主要な哲学について聞いたことがあります。1つは、衝撃を吸収するために、スプリングなどの減衰システムを使用する必要があるということです。もう1つは、すべてが動かないようにしっかりと固定しておく必要があるため、他のものにぶつかって壊れないようにすることです。 どちらに従うべきか、または答えが「依存する」場合、敏感なコンポーネントを最もよく保護するためのガイドとして何を使うべきですか？

11 electronics  protection 

ロードセルに接続されたストリングを駆動するモーターを持っています。モーターによって弦に加えられる負荷を制御するための閉ループコントローラーを実装したいと思います。 安定した制御システムを作成するために必要なループ周波数を決定するにはどうすればよいですか？これはナイキスト周波数のようなものですか？ループ速度は、機械システムに固有の最高周波数の少なくとも2倍でなければなりませんか？

11 control  motor  force 

私は、オフロードで頻繁にベンチャーし、一度に最大6時間自律性を維持する自律ロボットを構築する可能性があると考えています。限られた情報しか見つかりませんでしたが、この目的に最適なタイヤのトレッドについては、何が最適でしょうか？ これを自動的に設定を保存するために、定期的なクリーニングを必要としないトレッドパターンを特に探しています（非常にすばやく「詰まる」トレッドは、厳しい地形に自律的に取り組むのにそれほど効果的ではありません）。

11 wheel 

制御（PID制御など）に関するテキストを読むときはいつでも、「極」と「零点」に言及しています。それはどういう意味ですか？ポールまたはゼロはどのような物理的状態を表しますか？

11 control  pid 

少し前に、それぞれ2自由度の2本の脚を持つ小型のクローラーロボットを作成したので、合計4つのRCサーボができました。脚の動きをプログラミングしているときに、脚の動きがかなり硬いことに気づきました。RCサーボの内部コントローラーが位置コマンドに対して非常に迅速に応答することは理にかなっていますが、クローラーをもう少しスムーズでリアルな動きにしたかったのです。 私の解決策は、サーボのパスを表す時間の3次関数を作成し、それらの位置を小さな時間増分で設定して、よりスムーズなモーションを実現することでした。基本的に私が行ったのは、時間間隔、サーボの開始位置と終了位置、およびサーボが移動する開始レートと終了レート（位置の微分）を使用して、3次方程式の係数を解くことです。aiaia_i 、a 1、a 2、およびa 3を解く：a0a0a_0a1a1a_1a2a2a_2a3a3a_3 r a t e （t ）= p o s i t i o n ′（t ）= a 1 + 2 a 2 t + 3 a 3 tposition(t)=a0+a1t+a2t2+a3t3position(t)=a0+a1t+a2t2+a3t3 position(t) = a_0 + a_1t + a_2t^2 + a_3t^3 rate(t)=position′(t)=a1+2a2t+3a3t2rate(t)=position′(t)=a1+2a2t+3a3t2 rate(t) = position'(t) = a_1 + …

11 otherservos  kinematics 

ロボットの定義は次のとおりです。「ロボットのパラダイムは、ロボット工学の3つのプリミティブ（Sense、Plan、およびAct）間の関係によって説明できます。」 有名な「空ロボット」などがその例です。Kukaロボットは事前にプログラムされており、主に1回のループを繰り返します。それらのいくつかは測定センサーを持っている可能性がありますが、それだけです。彼らは考えたり計画したりせず、決断もしません。 建物で使用されている自動ドア開閉装置もロボットではありませんが、ロボットのパラダイムの定義によれば、それらはKukaマシンよりもロボットです。彼らは実際にセンサーからいくつかのデータを取得し、その後計画と行動を行います。 では、なぜKukaマシンはロボットと呼ばれるのでしょうか。

11 industrial-robot 

これまでに加速度計を使用したことはありませんが、I2C、SPI、およびアナログ出力が付属していることを認識しています。I2cまたはSPI、デバイスを使用することを選択した場合、通信時間によるエラーが蓄積されますか？ アナログ信号の高速サンプリングは、I2Cを使用するよりも正確な推定位置を取得する可能性がありますか？ これは本当ですか 部屋を移動するロボット 屋外の地形を移動するロボットで、坂道を滑り落ちる可能性があります。 また、Gsの感覚がありません。私の拳でandro-sensorを実行している携帯電話で手をすばやく動かそうとすると、読み取り値が20m / s 2で飽和することがわかりました。ロボットが別の脂肪の動くボットにぶつかったり、速く歩く人間にぶつかったりした場合、ロボットはどのようなGを体験することができますか？

11 sensors  deduced-reckoning  navigation  accelerometer 

キネマティックチェーンをモデリングし、特に各ボディにアタッチされたフレームを定義する場合、一般的にDenavit-Hartenbergパラメータを使用します。 この表現の利点は何ですか？ 正規化された表現を持つことの興味を理解できますが、アルゴリズムのパフォーマンスに影響しますか？アルゴリズムを実装するのは簡単ではありません。たとえば、これはURDFなどの多くのロボット形式で行われるように、参照フレームを手で（つまり任意に）修正するだけでなく、これからどのような利益を期待できますか。

11 kinematics 

私はEKFに取り組んでおり、共分散行列の座標フレーム変換について質問があります。レッツは、私はいくつかの測定を得ると言う対応する6×6共分散行列C。この測定値とCは、座標フレームG 1で示されます。測定値を別の座標フレームG 2に変換する必要があります（x 、y、z、R O LのL 、P 、I 、T 、C 、H 、Ya w ）(x,y,z,roll,pitch,yaw)(x, y, z, roll, pitch, yaw)CCCCCCG1G1G_1G2G2G_2。測定自体の変換は簡単ですが、その共分散も変換する必要がありますよね？とG 2の間の平行移動は関係ないはずですが、それでも回転させる必要があります。私が正しい場合、どうすればいいですか？x、y、zの間の共分散について、最初に考えたのは3D回転行列を単に適用することでしたが、これは完全な6x6共分散行列内の3x3サブ行列に対してのみ機能します。4つのブロックすべてに同じ回転を適用する必要がありますか？G1G1G_1G2G2G_2バツxxyyyzzz

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アンセンテッドカルマンフィルターは、拡張カルマンフィルターの変形であり、一次テイラー級数展開ではなく、「シグマポイント」のセットの変換に依存する異なる線形化を使用します。 UKFはヤコビアンの計算を必要とせず、不連続変換で使用でき、最も重要なことには、非常に非線形な変換のEKFよりも正確です。 私が見つけた唯一の欠点は、「EKFはしばしばUKFよりもわずかに速い」（確率論的ロボティクス）ことです。これは私には無視できるようであり、それらの漸近的な複雑さは同じようです。 それで、なぜ誰もがまだUKFよりもEKFを好むように見えるのですか？UKFの大きな欠点を見逃しましたか？

10 mobile-robot  localization  kalman-filter  ekf 

ロボットの研究/アプリケーションのためにROSを構築する必要がありますか？主な利点は何ですか？いつ、どのような状況でROSは必須ですか？

10 ros  simulator 

AIとロボティクスを区別するのに助けが必要です。AIとロボット工学は2つの異なる分野ですか、それともロボット工学はAIの主題ですか？ AIとロボティクスのキャリアを追求したいです。だからあなたの貴重な提案が必要です。ウェブや応募したい大学を検索しましたが、探しているものが見つかりませんでした。

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