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抓取
机器人使用其末端执行器物理抓取物体的过程,涉及抓取点检测和力控制算法。
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力/力矩传感
测量机器人施加的力和力矩的传感器,用于在抓取易碎物体时实现精确的压力控制。
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视觉伺服
一种控制技术,机器人根据视觉反馈实时调整其运动,以实现并保持精确的抓取。
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灵巧操作
机器人以高超的技巧操作物体的能力,通过复杂的仿人手来模拟人类的灵巧性。
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触觉传感
使用触觉传感器来检测物体的纹理、压力和滑动,以提高抓取的鲁棒性。
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碰撞检测
在操作运动中预测并避免机器人与其环境之间发生意外接触的算法。
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用于抓取的强化学习
一种强化学习方法,机器人通过试错学习如何抓取物体,以最大化成功率。
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仿真到现实的迁移
将在仿真中学到的操作技能迁移到真实机器人上,从而降低训练成本和风险。
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末端执行器设计
优化机器人末端工具(夹爪、抓手)设计,以最大化抓取各种物体的能力。
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抓取质量指标
评估抓取鲁棒性的定量测量,包括稳定性、夹持力和安全余量。
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操作基元
基本原子动作(夹取、推动、旋转)的组合,用于实现复杂的操作任务。
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柔性抓取
使用可变形材料,通过被动适应来抓取不规则形状或易碎物体的技术。
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六维抓取检测
六自由度(3个平移+3个旋转)的抓取检测,用于完整空间抓取物体。
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手内操作
机器人在不松开已抓取物体的情况下,在其手指间重新定位和重新定向物体的能力。
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