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... 得益于兄弟公司史陶比尔WFT在工业移动领域的深厚专业知识，我们设计开发了独特的高性能移动机器人系统。该系统可以完全自主运行，能够在各种工作环境下导航行驶、收集所需物料并继续进行工作。 HelMo 代表着下一阶段的人机协作，机器人可以与人类一起工作，或是独自处理单调重复的任务。 高性能、高动态性 凭借更高速度、更强刚性与更高精度，结合安全性能，全新 TX2 机器人系列以及 CS9 控制器成为了 HelMo 系统的关键。 自主驾驶 这一移动机器人系统可以在工作环境内自主驾驶与导航。凭借结实耐用、加载弹簧的驱动单元，适用于几乎所有工业领域，并且无需已知地面条件的任何变动。 安全第一 一台配备 ...
... 支持患有轻度认知障碍的老人是帮助他们更长久地独立生活的关键。这是一个劳动密集型的过程。RAMCIP（在家为MCI患者提供机器人助手）是一个为期三年的研究项目，由欧盟委员会在HORIZON2020计划下资助，于2015年1月开始解决这一问题。信息技术研究所（希腊研究与技术中心）是RAMCIP项目的协调者，该项目将研究和开发一种新型机器人，可以为家中有轻度认知障碍（MCI）的老人提供主动和谨慎的帮助，以支持他们的独立生活和生活质量。 RAMCIP的愿景包括用于辅助生活环境的服务机器人，能够在用户日常生活的重要方面提供安全、主动和谨慎的帮助，包括从食物准备、饮食和穿衣活动，直到管理家庭和保持安全。同时，该机器人应帮助用户保持积极的态度，并锻炼他们的认知和身体技能。令人振奋的是，RAMCIP将致力于未来的机器人，帮助用户进行锻炼，作为其辅助工作的一部分，从而将锻炼嵌入他们的日常行为中。 ...
... 方案简介
多臂机器人部署面临高维控制复杂性、规模化训练数据获取难、动力学建模挑战及传统控制方法的局限，影响多机器人或人机协作场景的安全性、协调效率与环境适应能力。
系统模块
- 机械臂防碰撞
- 轨迹预测
- 动态路径调整
- 工作环境的数字建模
- 机器人示教训练
- 高精度定位机械臂
- “傻瓜式”数据采集与训练平台
- 模型预测控制（MPC）
- 在多臂效率、能耗与安全之间进行权衡管理
- 动态约束管理（速度、加速度等）
- MPC策略的仿真验证
技术优势
- 高效示教数据获取：在操作者上附着标志物，捕捉动作序列并作为深度学习训练样本，使机器人学习并复现人体动作流程。
- 多臂防碰撞：利用机器学习分析历史碰撞记录，优化防碰撞策略以提升作业安全性。
- 预测性任务分配：基于历史数据预测任务需求与优先级，在故障发生前调整任务分配。
- 复杂环境适应：深度学习帮助系统理解环境、识别障碍与动态变化，从而实现更精确的任务分配。
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