在执行特定任务时，机器人可以与人类相提并论。但是，大多数时候，机器人的问题是，它们太僵硬或太慢，当物体从手指之间滑脱时，无法快速抓住。由于机器人需要抓紧时间，因此香港大学的一组研究人员已升级到受折纸启发的新型可变形机器人手指。纸花所能传递的东西可以很容易地在三种不同的模式下变形，因此它的功能更像是人类的手，甚至超越人类。  “机器人系统不必受人类结构和能力的束缚，机器人可以在各种角度上超越人类，甚至在抓握类型上都可以超越人类，”与国际自动机科学国际会议共同撰写的一项研究的简自成说。“就稳定性而言，我们的指尖可以形成凹形的尖端表面，以提供一个压紧的平衡感，从而将物体捕获，从而确保成功抓握。”  如果折纸机器人可以被发射到太空中的卫星上，那么它确实可以激发任何东西。Kan和他的团队将以前的设计升级为Optimus Prime只希望他触手可及的东西。它的骨架是原始的折纸设计，其中包括一个带有四个小平面的中央平台。这四个面看起来像花瓣，每个面都有自己的伺服电机（许多电影电子动画背后的技术），可以根据需要使它们单独移动。中心处有一个球形接头，可实现最大程度的枢转动作，尤其是当旋转时必须倾斜时。  变换后的指尖移动以变形，变形也移动。当它们需要执行不同的任务时，最终可以消除在装配线上更换机器人零件的需要。如果所有四个花瓣同时向下移动，则中间的平台将向上移动并创建一个凸面，该凸面相互接触。因为这种形式较小，所以它能够精确地抓取并被操纵以枢转任何方式进行抓取。然后，可以将其握紧到捏紧的手柄上，以确保无论处理什么都牢固固定。  这种机器人变形的另一种方式是花瓣朝上，形成一个凹陷的空间，以最小的能量引导物体进入其抓握空间。它适合整个对象，以提供更安全的握持。这对于以前的机器人抓取器迭代遇到问题的对象尤其有效，尤其是在拾取并握住具有尖锐边缘或长于宽度的物体时。当将物体放回原位时，它可以倾斜以最大程度地降低应变能，但不会松手或松动其抓地力。  当团队通过将两个变形器安装在一对平行的夹具上来测试原型时，夹具本身非常坚硬，以查看它们是否可以制作出多个夹具示例。“机器人臂充当平台以定位目标对象和位置的夹持器平行，”人伺服电机连接到控制板上，以手动切换输入信号并在各种模式下转换。还设置了一个连接器，用于将指尖与现有的平行抓手链接起来。”  指尖仍有一些方面可以在进入商业领域之前进行进一步升级（甚至Optimus有时也需要进行调整）。模型做出的预测并不总是总能达到其实际效果，这意味着在与这些模型设定的期望匹配之前，设计需要进行一些调整。Kan和他的团队还希望制造更小的版本，以便更轻松地与机器人集成，并提高其感应能力。(文章来源于贤集网)

  协作机器人在工业领域的竞争越发激烈，市场已经彻彻底底的沦为了一片红海。在协作机器人领域中有一类关节力控型机器人，他们强调更加可靠的安全性，更加灵敏的力控制，更为完善的人机交互体验，但是一直在落地场景和市场定位中处于尴尬地位。  倒闭的Rethink似乎打击了这个技术流派。但从德宇航系衍生出来的机器人争相面世，老一辈的iiwa,新生代的Franka,与AGILE ROBOTS，其他的如非夕和珞石也争相在中国市场争奇斗艳。市场的革新和新场景的高要求能否让力控机器人重新回到该有的市场地位。  疫情以来，机器人在医疗领域的应用备受关注，一些具有二次开发能力的医疗设备公司开始使用机器人来完成一些医疗案例。力控机器人由于其敏感的力学感知与柔顺控制技术在部分医疗手术机器人领域中成为了不可替代的机器人种类。  在国内，特酷电子代表Franka Emika先后与合作伙伴完成了机器人自动扫查项目，5G远程手术项目，微创医疗手术项目，药房配液项目。并率先和国内数十家医疗设备企业达成战略式合作。其中可公开的机器人自动扫查项目在医疗设备展（CMFF2020）上赢得了不小的关注。  在国外Franka Emika GmbH开发了拭子采集机器人，用于鼻和咽喉Covid-19筛查，该设备已在欧洲获得批准为一级医疗设备。由于医疗行业部分场景对力控技术的真实需求，成为了行业内的必争之地，但是要想获得更加广阔的使用需求，需要机器人行业和医疗行业更加紧密的配合（当然过医疗认证是少不了的）。  实验室的自动化减少了研究人员的重复工作，避免人员接触危险品，让实验室高效快速全天候的运作，给科研人员提供了足够多的实验数据。力控型机器人由于其更高的安全性和增加了触觉感知维度，更加适合面对复杂的非工业环境。如Manson使用Franka Emika 机器人开发的无人化实验室在实验室自动化领域迈出了历史性的一步。  所有的市场行为和销售策略都是产品本身自带的属性，只是需要一个人去发现它，总结它（文章本天成，妙手偶得之）。开拓新的场景对我们提出了更大的挑战（需要销售人员具有市场的嗅觉，产品经理的底蕴，技术的功底）。机器人与人协作在现阶段的工业里面很难推广的原因是因为与现阶段的工艺规划不符。  但我们相信人机协作的力控机器人增加了机器人触觉的感知维度是未来的必然趋势，在此我欢迎各行业的精英伙伴一起参与进来，探索和发现未知场景。只有通过不断的探索和实践在海量的新场景中挑选分析，才能将关节力控型机器人的技术优势发挥出来，获得市场的认可。(文章来源于机器人在线网)

  后疫情时代，新经济为我国经济稳定增长发挥了至关重要的作用。国家统计局发布的数据显示，前10个月，高技术制造业增加值同比增长5.9％，明显快于规模以上工业增速。高技术产业投资同比增长9.7％，继续保持较快增长。新业态增势良好，随着市场需求的带动，工业机器人产量同比增长20％以上，智能手表、3D打印设备等都保持了较快增长。  “这些数据的变化体现出中国经济具有强大韧性。”国家统计局新闻发言人付凌晖表示。海通证券研报也显示，近日发布的十四五规划全文几乎没有提到旧经济，这意味着，未来5年、10年主线是新经济，是核心科技的创新。“从当前看，新经济还有较大增长空间，尤其是数字经济，比如互联网、物联网等发展潜力巨大。”清华大学中国经济社会数据研究中心主任、国家统计局原副局长许宪春表示。  当前，新经济在中国正在迅速成长，对经济发展和人民生活带来很多变化。一个例子是，在现代生活中，智能助手已经走进千家万户，不仅为百姓生活带来便利，更为整个行业带来新动力。百度集团副总裁、百度智能生活事业群组（SLG）总经理景鲲曾表示：“现在智能助手整个大赛道处于下一次爆发式增长的前期，整个行业下一阶段发展的关键词就是‘破圈’。”  作为智能AI的代表，百度旗下的小度破圈逐渐显效。当前，强大且繁荣的AI能力及生态，让小度超越了音箱范畴，成为家庭娱乐、智能家居中控和第三方人工智能应用等入口和枢纽，为实现无处不在的人工智能助手添砖加瓦。  “人工智能是推动人类社会进入智能时代的决定性力量，是下一轮科技革命的重要环节。在目前错综复杂的国际环境和我国经济转型的关键时期，人工智能正在成为提升国际竞争力的新动能和经济发展的新引擎。”东南大学深圳研究院副教授唐攀撰文表示。  近年来，我国正加快人工智能产业布局与发展规划，陆续发布了《新一代人工智能发展规划》《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》等重要指导文件，提出鼓励发展人工智能，构建新型智能经济形态，进一步完善我国人工智能发展的政策环境。  对企业来说，在政策的支持下，也迎来了快速发展的时期。以互联网巨头百度为例，据财报显示，第三季度，百度营收282亿元，净利润137亿元，均超出华尔街预期。百度CFO余正钧对此表示：“第三季度，AI新业务实现两位数稳健增长，预计明年的贡献会更大。”  据了解，在通过人群和场景上的持续破圈，不断扩展市场份额和应用场景之后，今年9月底，百度宣布旗下智能生活事业群组业务“小度科技”完成了独立融资协议的签署。融资完成后，百度公司对小度科技仍然拥有绝对控制权。这一决定无论是对于小度科技的自身发展，亦或是对于小度科技与百度公司的战略协同，都将产生积极的推动作用。  如今，随着AI语音交互技术日趋成熟并渗透于各个场景。未来，以掌握AI语音交互核心技术的小度为代表的企业，除了在自身的软硬实力上不断突破外，或将从更多方向破圈，加速未来智能生活布局。在许宪春看来，近几年，新经济在国民经济中的占比不断提升，未来仍有很大发展空间。(文章来源于机器人在线网)

  对于那些视力受损的人来说，最简单的任务和活动对他们来说都是不容易的。如果盲人能给机器人一个语音命令，让机器人做一个简单的任务，比如“请打开冰箱，拿起水瓶给我”，就可以改变他或她的生活。  对于加州州立大学富尔顿的技术研究人员基兰·乔治、阿南德·帕南加丹和他们的学生来说，他们正致力于通过使用辅助技术来改善盲人退伍军人的生活质量。研究人员正在开发一种低成本、语音控制的机械臂，以帮助视力受损的退伍军人进行日常活动，例如开门和从冰箱里取回物品。  该项目由美国退伍军人事务部提供的近20万美元赠款资助。乔治负责该项目的硬件部分，包括制造机械臂，将各种传感器和摄像机连接到手臂上，并训练手臂执行任务。负责该项目的计算机工程教授乔治（George）说：“机器人手臂利用了模拟学习，通过第一次手动引导，它可以被训练来完成任务，下次它就会记住它。”“这个项目有可能减轻盲人退伍军人看护人和家属的日常压力。”帕南加丹是计算机科学的助理教授，他是该项目的共同负责人，负责该项目的自然语言处理方面的工作，例如破译用户对机器人手臂的命令。  工程与计算机科学学院生物电信号实验室主任、该校2020年杰出教授乔治说，在今年秋季学期开始的为期14个月的项目结束时，教职员工团队计划有一个“机器人辅助系统”的功能原型。计算机科学专业的研究生Rashika Natharani和计算机工程专业的Devaj Parikh和Ruchi Ramesh Bagwe都在参与这个项目。本科生研究人员是凯拉·李、亨利·林和詹姆斯·萨马维，他们都是计算机工程专业的学生。  Bagwe拥有8年的数据驱动工业经验，并发表了几篇基于机器学习和深度学习的研究论文，他正在致力于为机器人构建一个基于语言的通信系统，可以将非结构化的口语翻译成机器人的动作。巴圭计划攻读机器自然语言处理博士学位，他说：“机器人领域正在迅速变化，机器人已经成为我们日常生活的一部分。”“这一领域涉及创造性与工程和技术的结合。”  Natharani正在为机器人设计语音识别，并开发一个对用户的语音命令做出响应和直观的系统。纳撒拉尼计划从事机器学习工程师的职业，他说：“让有需要的人更容易获得技术，并帮助他们完成日常任务，这一想法让我对这个项目很感兴趣。”“这个项目是我最喜欢的两个领域的交叉点：人工智能和机器人。我想结合我在这些领域的知识，开发出一款技术强大、多学科的产品。”  对于参与项目的学生来说，他们可以将他们在课程中学习到的理论概念联系起来，并将其应用到实际应用中。乔治说：“这些经验为他们提供了新的技能，比如有效地集思广益，研究问题并加以实施，以及在与其他研究人员合作时培养人际交往能力。”“根据我的经验，雇主非常看重员工的这种技能。最重要的是，他们的实践经验使他们拥有一支更热情、更有目的性、更有成效的工程队伍。”（文章来源于贤集网）

  对园丁来说，浇水是件多么困难的事情，将其乘以几十或几百英亩，就很容易看到种植者在保持作物健康，管理水资源方面面临的挑战。来自加州大学河滨分校和加州大学默塞德分校的一组研究人员，已通过美国国家科学基金会的“国家机器人计划”获得了美国农业部超过100万美元的拨款，以应对这些挑战。  作为该项目的一部分，该小组正在开发一个机器人压力室，该压力室可以自动采样叶片并立即在现场对其进行测试以提供最新数据。该系统甚至可以在一段时间内收集大范围数据，而不仅仅是提供快照。  农业机器人的基本模型，该模型将收集叶子并测试叶子的水分以确定何时灌溉。研究人员正在开发的用于新型植物水分测量系统的基础机器人将导航成排的农作物，以到达各个叶片和茎。经常更新的数据可以帮助种植者更好地计划灌溉计划以节约用水，优化负责确定和分析铅水势的农作物专家的时间和精力，并有助于减少食品生产链中的某些成本。  当前的测量技术涉及收集叶片样品并将其运输到异地位置，在此测试人员可以使用非常精确，昂贵的压力室。或使用手持压力室在田间采样和分析叶片样品。Karydis说：“在第一类中，各种类型的织物可能会混合在一起，从而无法将其追溯到其来源的特定领域。“此外，由于采样和分析之间的时间间隔，叶子的特性可能会有所不同，这反过来可能会产生误导性的结果。”  野外手持式仪器的精度可能较低，但是可以使用同一棵植物的不同叶片多次进行测试。这种方法是费时费力的，必须由经过专门培训的人员进行。Carpin已经与UC Davis和UC Berkeley的同事合作创建了机器人辅助的精确灌溉输送系统（RAPID），该系统沿着一排农作物行进，根据传感器数据调整灌溉流量，从而准确地告诉机器人每种植物的需求。  该项目将使用与RAPID中相同的移动基地机器人，但将为其配备由UC Riverside的研究人员设计的定制机器人叶片采样器和压力室，并将其与可进行实地勘测并将其导向的无人机配对兴趣范围。  Carpin说：“使用此过程，种植者可以整天调查植物，即使是在大田地也是如此。”这个为期四年的项目将为研究生以及本科生提供夏季研究机会。该项目分为四个阶段：会议厅的开发；发展机器视觉，以便机器人可以“看到”来自叶茎的水；在空中和地面上协调多个机器人。研究人员计划在2021年春季之前制造出第一套自动压力室原型，并评估其性能并在2021年春季和夏季在受控环境中改进设计，他们希望在2022年冬季之前完成安装，以便他们可以开始受控的现场测试。  卡平说：“我们必须迅速采取行动，因为如果我们错过了生长期的高峰期，那么我们就必须再等九个月。” “我们希望能够在明年夏天开始测试，并在每个夏天进行测试，并且我们需要能够最大化测试。”  研究人员在他们的建议中写道，在设计完所有组件之后，这些设计和代码将成为开源的，并且在项目过程中收集的所有数据将提供给科学界。该项目是在UC Merced信息技术研究中心（CITRIS）负责人Carpin和Viers与地区农民讨论种植杏仁和葡萄的挑战之后进行的。卡里迪斯（Karydis）和罗伊·乔杜里（Roy-Chowdhury）一直听到里弗赛德（Riverside）地区的柑橘和鳄梨种植者面临同样的挑战，因此四人结成了伙伴。  Carpin说：“加利福尼亚农业在可扩展性方面提出了挑战。” “但这是一次激动人心的合作，因为我们将开发一个可以在不同农作物上工作的系统。”（文章来源于贤集网）

  近日，2020中国国际农业机械展览会在青岛开幕。会上,山东三迪重工有限公司的3D打印大功率橡胶履带智能拖拉机正式亮相。这标志着三迪重工已经进入智能农业机械设备领域,并朝着农业机械数字化和产业化方向迈出了战略性的关键步骤。  山东三迪重工有限公司成立于2020年,注册于青岛即墨市,注册资本1亿元人民币。受全国有影响力的3D打印服务平台“山东三迪时空集团有限公司”的支持。三迪重工专注于大功率橡胶履带拖拉机的研发和制造。它拥有多项技术专利,并致力于打造3D打印中国首个大功率橡胶履带式高端智能数字拖拉机品牌。  在农机展的高端智能农机展区,三迪重工自主研发生产的两台大功率橡胶履带智能拖拉机吸引了很多人的围观。三迪重工董事长李培学介绍,这两款大功率橡胶履带智能拖拉机均具有多项国内首创的专利技术,如无级变速,动力换挡,北斗导航,无人驾驶和电子系统控制深耕系数...但最引人注目的部分是3D打印技术。  使用3D技术打印大型拖拉机似乎令人难以置信,但是三迪重工的两台拖拉机是3D打印技术集成的产物。根据李培学的说法,这两个大型拖拉机上的北斗导航系统和液压CVT智能无级变速箱等核心部件都是通过3D打印技术实现的。  “ 3D打印技术的使用实现了核心部件的轻量化和集成制造。牵引车上的零件数量减少了24%,重量减少了23%,并且组装操作量也大大减少了减少,这极大地减少了生产供应链。减少了设备组装的成本,这也可以带来更大的有效载荷和更低的燃料消耗,提高效率并降低运营成本。”李培学说。  此外,这两个牵引车上的仪表板,门板和方向盘的制造也移交给了3D打印技术。李培学总结说,3D打印技术不仅可以实现核心零件的“轻量化”和效率的提高,而且在小批量,个性化和复杂零件的制造方面,与传统的制造方法相比具有很大的优势,已逐渐成为一种生产方式，大型农业机械。制造过程中的重要手段。  告别“面朝黄土背朝天”的传统农业,智能农业机械已成为新的宠儿。近年来,山东积极推动信息化,智能技术和农业装备的深度融合。通过越来越智能的农业设备,该省的农业生产一直得到“加速”发展,并已向农业机械化和农业机械深化，装备产业转型升级。  随着山东省农村振兴战略的深入实施和农业农村现代化的加快,对农业机械化提出了更高的要求。对此,李培学建议,应努力建立现代农业机械化生产体系,积极探索建立“企业+科研所+合作社+基地+农户”的产学研应用模式。围绕关键环节和薄弱环节增加项目,资金和技术投资;进一步实施农机具生产加工和种植基地建设,培养热爱农业,懂管理,懂操作的高层次人才。开展多渠道,多方法,多种形式的农业技术推广工作,鼓励农民积极运用现代农业机械设备,实现对农业生产的精确,智能,科学的远程控制与管理,将为农业生产的精细化提供一个典范,打造山东省精准智慧农业的示范样板。(文章来源于贤集网)

  史蒂文斯和哥伦比亚大学的多学科研究人员合作开发了一种创新的辅助设备，以帮助老年人保持平衡和运动。  史蒂文斯理工学院的研究人员正在利用一些最新的机械和机器人技术来帮助我们一些最老的人群保持健康，活跃和独立。电气和计算机工程和机器人与自动化实验室主任的Yi Guo教授，和助理教授机械工程和可穿戴式机器人系统实验室主任达米亚诺Zanotto，在史蒂文斯学院助理教授Arts and Letters和哥伦比亚大学医学中心的Ashwini K. Rao合作研究中将一个辅助移动机器人伴侣与可穿戴式鞋内传感器结合在一起，该系统旨在帮助老年人维持他们赖以生存的平衡和运动。  Guo说："平衡和运动对于这个人来说可能是重要的问题，如果老年人跌倒并受伤，他们保持健康和运动的可能性就会降低。" 因此，他们的适应水平和表现下降。我们的移动机器人伴侣可以通过保持良好的步行功能来帮助减少摔倒的机会，并为健康的生活方式做出贡献。"这些移动机器人旨在引导步行，并使用鞋内传感器监控用户的步态，指出问题并调整锻炼速度和步伐。该计划是国家科学基金会为期四年的研究项目的一部分。"我们首次将可穿戴式传感技术与自动移动机器人相集成，"Zanotto说，他在哥伦比亚大学医学中心与老年人一起工作了三年，然后于2016年来到史蒂文斯。这些不同的专业领域可以利用可穿戴传感技术的优势，例如精确捕获人类运动，并具有移动机器人技术的优势，例如更大的计算能力。该团队正在开发算法，融合智能，通俗易懂的鞋内传感器和先进的车载传感器中的实时数据，以告知机器人的导航协议并控制机器人与老年人互动的方式。这是一种帮助老年人安全地进行步行锻炼并维持其生活质量的有前途的方法。  拟开发的集成机器人和可穿戴传感器系统通过让受试者参与并提供反馈来指导步行锻炼。机器人内置传感器和智能鞋垫相结合，可提供自主的在线步态评估。Guo和Zanotto正在与社交和健康心理学专家Lytle合作，以实现社交连接能力，并使人与机器人之间的双向交互对老年人更加直观，引人入胜且有意义。  Zanotto说："特别是在COVID期间，对独自生活的老年人与家人和朋友进行社交联系非常重要，并且机器人同伴还将提供电话会议工具，以直观，透明的方式进行互动。"  Guo说："我们希望使用该机器人实现社交联系，也许将其与Alexa等对话代理集成。" "目标是使它成为一个伴侣机器人，该机器人可以感知，例如，您正在做饭，或者您在客厅里，并且可以帮助您在该处做些事情。""作为工程师，我们倾向于在实验室中工作，试图优化我们的算法，设备和技术，" Zanotto指出，"但最终，除非影响现实生活，否则我们的工作价值有限。看到如何将我们在实验室中开发的设备和技术应用于真实的人们，这真是令人着迷。"  "今年夏天和秋天，学生们首次验证了该系统的实时能力，该能力可以监测和评估步行过程中的动态稳定性余量，换句话说，就是评估跟随机器人的人是否正常步行或跌倒的危险。他们还正在为机器人设计参数，以提供预警和反馈，以帮助人类受试者在行走时纠正姿势和步态问题。"这些警告实际上会在脚下，因为鞋内传感器会像振动的手机一样脉动，以向对象传递即时的方向信息。"我们不是第一个使用这种触觉刺激技术的人，但是这种应用是新的，" Zanotto说。  到目前为止，该团队已在顶级的机器人技术出版地点发表了论文，其中包括有关神经系统和康复工程的IEEE Transactions和2020 IEEE国际机器人技术与自动化大会（ICRA）。这是实现协同效应的重要一步，这种协同作用使工程师的技术专长可以集中于对生物识别技术的临床关注以及各地老年人的真实生活。（文章来源于机器人在线网）

  美国研究人员发现了人脑是如何对强光进行反应处理的，改善机器人的视觉感应适合人类协作的重要因素。研究人员说，为了促进自主性的发展，机器感测必须在不断变化的环境中具有弹性。  美国陆军作战能力发展司令部陆军研究部研究员安德烈·哈里森说：“当我们开发机器视觉算法时，像手机摄像头一样，现实世界中的图像通常会被压缩到较窄的范围，就像手机摄像头一样。”“这可能会增加机器视觉算法的脆弱性，因为它们基于人工图像，这些图像与我们在现实世界中看到的模式完全不匹配。”哈里森说，通过开发一种具有100,000比1的显示能力的新系统，该团队发现了大脑在更多实际条件下的计算能力，因此他们可以将生物适应力构建到传感器中。  从洞穴开口的角度来看，高动态范围亮度的示例，其中室内和室外亮度的组合可能超过10,000到1的最大最小亮度比。右侧的场景是多次曝光后的混合图像，显示了人类在同一视图中透过巨大的亮度差异看到多个目标。当前的视觉算法基于对人和动物的研究，并使用计算机监视器，其亮度范围在约100比1（最亮像素与最暗像素之间的比率）的范围内。在现实世界中，这种变化可能是100,000比1的比率，这种情况称为高动态范围或HDR。  “光线的显着变化可能会挑战陆军系统，在森林冠层下飞行的无人机在风吹过树叶时可能会因反射率变化而混淆，或者在崎terrain地形上行驶的自动驾驶汽车可能无法识别坑洼或其他障碍，因为光照条件与训练视觉算法的算法略有不同。”陆军研究员周宝雄博士说。  研究小组试图了解大脑如何自动从现实世界中获取100,000比1的输入并将其压缩到更窄的范围，从而使人类能够解释形状。该团队研究了HDR下的早期视觉处理，研究了诸如HDR亮度和边缘之类的简单功能如何相互作用，以此来揭示潜在的大脑机制。  洪说：“大脑有30多个视觉区域，我们对这些区域如何将眼睛的图像处理成3D形状的知识仍然很初级。” “我们根据人类行为和头皮记录进行的HDR亮度研究的结果表明，我们对如何弥补实验室与现实环境之间的鸿沟真正了解其实甚少。但是，这些发现使我们脱离了常规，表明我们以前基于标准计算机监视器的假设对现实世界的概括能力有限，并且它们揭示了可以指导我们的建模朝正确机制发展的原则。”  该杂志视觉（“下的高动态范围（HDR）的亮度所调用便利的高对比度目标和亮度相似性分组突然变暗”）公布了团队的研究发现，突然下高动态范围变暗（HDR）的亮度所调用促进高对比目标并按亮度相似度进行分组。  研究人员表示，发现光和对比度边缘在大脑的视觉表示中如何相互作用的发现，将通过纠正从2D信息估计3D形状时不可避免的歧义，有助于提高在真实世界的亮度下重建真实3D世界的算法的有效性。洪说：“经过数百万年的进化，我们的大脑已经进化出了从2D信息重建3D的有效捷径。” “这是一个有着数十年历史的问题，即使在AI的最新发展中，它也继续挑战着机器视视觉领域。”除了实现自主愿景之外，这一发现还将有助于开发依赖于广泛动态范围的感应的其他支持AI的设备，例如雷达和远程语音理解。  研究人员将利用他们的研究结果与学术界的合作伙伴一起开发计算模型，特别是尖峰神经元，这些神经元可能对HDR计算和更节能的视觉处理均具有优势-这是低功率无人机的重要考虑因素。  洪说：“动态范围的问题不仅仅是感知问题。”“在大脑计算中，这也可能是一个更普遍的问题，因为单个神经元有成千上万的输入。您如何构建可在不同情况下侦听正确输入的算法和体系结构？我们希望通过解决这一问题，在感官层面，我们可以确认我们走在正确的轨道上，以便在构建更复杂的AI时可以使用正确的工具。”(文章来源于机器人在线网)

  如今智能工厂是传统制造型企业工厂改革的目标，也是未来企业必须拥有的生产制造型技术，AGV叉车从简单的工艺，例如把货物搬运到指定的位置，技术发展到大数据、物联网、云计算等贯穿于产品设计中，让AGV叉车成为一种实时感应、安全识别、多重避障、智能决策、自动执行等多功能的新型智能工业设备。目前，AGV叉车已经被应用在各种领域，成为物流搬运必须可少的重要工具。  汇聚AGV叉车系统主要由地面导航定位系统、充电系统、WG581工业智能网关无线通讯、车载PLC及AGV云平台组成，其中，工业智能网关有自带WIFI功能，安装在AGV车体内部，通过车间的不同区域的无线AP（或通过3G/4G网络）建立无线连接，完善的安全特性保证系统免受侵袭，支持宽工作温度，满足多种严苛户外环境应用，确保调度系统中心与现场运动中的AGV车辆的通讯无误。  汇聚AGV叉车通过PLC控制，小车（工业机器人）载有工业智能网关，可以和AGV智能物流监控系统云平台进行无线通信，执行AGV调度系统的指令。  AGV调度系统可根据AGV叉车上报的位置及状态信号监控系统内所有AGV叉车的运行状态，当出现异常时完成报警操作，还负责采集输送系统内各站点的输送需求，并根据各输送站点的信号状态自动分配AGV叉车的任务，PLC根据读取的数据，使AGV叉车通过RFID读取地面标识，做出相应的动作（改变速度、转向、定位和停车等），从而实现AGV叉车调度系统功能、站点定位功能。(文章来源于机器人在线网)

  诺和诺德是一家丹麦生物制药公司，专门研发及生产治疗糖尿病及其它严重慢性疾病的药品。在过去，该公司位于中国天津的工厂使用人工叉车将包装材料的托盘搬运至高层货架处，然后再使用专用叉车将托盘抬起放置到货架上。  名傲移动机器人（以下简称为MiR）通过对诺和诺德进行自动化解决方案部署，每周可为仓库节省人工搬运工时，有效释放了劳动力，让员工能专注于其他更高价值的工作上。让我们一起来深入了解MiR自主移动机器人是如何帮助诺和诺德优化内部物流，提升自动化水平，保持市场竞争力的。  诺和诺德公司总部位于丹麦，专门研发及生产治疗糖尿病、肥胖症、罕见血液疾病、内分泌紊乱等其它严重慢性疾病的药物。该公司于1994年进军中国市场，其天津工厂于1996年投入运营，生产治疗糖尿病的胰岛素。当时诺和诺德天津工厂占地40,000平方米，随着国内外市场需求日益增长，该工厂于2006年完成扩建。为了保持市场竞争力，诺和诺德采用了一个全方位、精益求精的方针不断优化其天津工厂的生产效率。诺和诺德天津工厂仓库主管赵欣表示：“我们工厂拥有高度自动化的生产设备。但我们认为内部物流系统仍有改进空间，如能完善这点，加强自动化，效果肯定会立竿见影。”  以往，对诺和诺德天津工厂而言，把包装材料从货车卸货区搬运至工厂仓库存储区是一项繁琐、劳动力密集的工序。在一个普通的工作日，使用叉车运送物料需至少花费5个小时完成，而在极度繁忙的生产期间则需要8个小时以上才能完成。赵欣表示：“对于天津生产厂而言，我们认为最繁重的工作来自于内部的运输。所谓内部运输，就是收货区到仓库间距离100米的运输道路。在这段运输道路中，我们有超过3-4个弯道和很多人员密集地区。所以我们尝试用一些新的技术去改善现状。”  安全灵活的移动机器人加强内部物流及优化人力资源配置，在评比了不同的解决方案后，诺和诺德认为有效载荷500公斤、最大移动速度为2.0米/秒的MiR500自主移动机器人最合适。由5台MiR500移动机器人组成的车队安全、灵活并易于集成，诺和诺德可以无需更改车间布局即能在仓库中采用MiR500，它们代替了叉车负责在仓库车搬运各种类型包装材料。  在仓库收货后 ，5台MiR移动机器人会在一旁排队等候物料从货车卸下随即装载到其机架上。然后通过MiR移动机器人所配备的激光扫描技术、3D相机、内置传感器和出色的软件，分析途经环境避开障碍物，自主地导航找寻一条最优路径安全抵达目的地。当MiR500机器人到达仓库存储区后，仍有序排队等待把物料的托盘搬运至高层货架处。在物料卸下后，专用高层货架叉车就会把物料抬起并放置在高层货架储存。  诺和诺德天津工厂仓库管理员高越介绍道：“在我们的日常操作中，MiR移动机器人在仓库中可以与工作人员和叉车近距离协作共事。若机器人在运行途中遇到人或障碍物的时候，都会先减速或者直接停下。通过它自有的自主导航系统重新进行路径规划到达任务终点。”  他补充道：“MiR500机器人每周至少能为仓库节省35个小时的工时。这些工人可以专注在仓库中更系统、更有价值的工作任务中。这5台MiR500机器人可以满足我们日常基本的运输需求，受到仓库工作团队的欢迎。”  MiR Fleet车队管理系统是一个易于编程操作的平台，它能对多台机器人进行集中控制，也使得仓库技术人员无需触摸机器人即能管理它们。得益于此，管理5台MiR500移动机器人非常便捷。高越表示：“我们会通过平板界面来使用MiR Fleet车队管理系统管控机器人，这对我们来说非常方便，可以随时随地的操控5台MIR500移动机器人的多点运行逻辑。”  由于仓库四周属于动态环境，工作人员、托盘或是其他机器人等障碍可能会出现在自主移动机器人的行进途中因而造成路径拥堵。使用MiR Fleet车队管理系统可以指挥机器人并让它们安全有序地导航多个路径。技术人员还可以通过该软件系统监控日常数据、任务管理、以及对机器人发出指令，例如在需要时可以通过MiR Fleet车队管理系统让移动机器人返回充电桩进行自我充电。  MiR自主移动机器人在诺和诺德天津工厂的部署项目获得了MiR认证系统集成商尼瑞艾特的高度支持。尼瑞艾特项目经理高文杰表示：“ 5台MiR500移动机器人在诺和诺德仓库的成功部署，让他们可以解放更多员工来从事更有价值的工作。通过此次成功的应用，大家也有信心在移动机器人从仓库到生产线的衍生应用上进行更多大胆的尝试。”  在成功完成初步部署的基础上，该工厂正在考虑并测试MiR500的其他应用选项。赵欣表示：“我也非常有信心，与MiR未来的合作将会非常成功。”随着每天收货量及发货量不断增加，诺和诺德天津工厂也正在探索MiR500在仓库中的更多可能。他们不断优化这5台MiR500移动机器人的运行逻辑，充分运用MiR500的性能优势，为诺和诺德天津工厂实现更好的自动化效果。(文章来源于机器人在线网)