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10款未来神奇机器人

2018-7-12 10:13| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 3632| 评论: 0|原作者: Robot Li |来自: 特大号

摘要: 检查下水道是危险的、不受欢迎的工作场所,派个传感器丰富的机器人去检查基础设施绝对靠谱。图像识别技术。机器人可以拍摄管道内图像,并进行自动分析,找出有可能出现管道坍塌等事故的区域。搭载3D激光进行管道变形 ...

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1、下水道检查机器人


这项技术真是深得民心。
检查下水道是危险的、不受欢迎的工作场所,派个传感器丰富的机器人去检查基础设施靠谱。

技术:
①图像识别技术。机器人可以拍摄管道内图像,并进行自动分析,找出有可能出现管道坍塌等事故的区域。

②搭载3D激光进行管道变形检测,3D声纳系统进行管底淤泥沉积分析,或机械手臂到人工无法达到的地方,采集泥沙或水样。

场景:
①用于导航和检测城市污水系统。

②通过机械臂对管道内的泥样及污水进行样品采集,从而分析出管道内部泥样及污水的组成成分,便于更好的维护及排除管道内部故障。



2、布线机器人


产地:深圳博美德机器人股份有限公司。

特点:仿真机械手、触觉传感器、三轴螺旋驱动支架。

应用场景:灵巧手系统已被应用于研究准确抓取,神经控制,工业总线控制,工业质量控制和危险材料处理等。



WIRES自动连接保护电气设备的开关柜,其自定义夹具必须足够灵活,以应付细规布线,并配有触觉传感器和三轴螺旋驱动支架。

该系统由3D视觉引导,与人工相比,可以减少约40%的布线时间。

3、电池嗅探机器人


产地:瑞士ABB

关键技术:嗅觉传感器,仿生机器人感测系统能嗅出电池。

应用场景:这个机器人通过丢弃的电子设备来检测电池。

这套系统使用标准的ABB机械臂,以及特殊的传感和抓取装置。

有意思是,美国科学家从蝗虫的嗅觉得到了灵感,开发出新式的仿生机器人感测系统,可用于嗅出爆炸物等安全应用。


4、负重机器人


产地:瑞士ANYbotics

关键技术:借助板载传感器和计算机视觉算法,ANYmal可自动执行视觉,热量,听觉和几何检测以及气体含量检测;准确地测量和绘制环境,以测量和表征植物生长。

特点:防水防尘,并具有多小时的电池容量。能承受巨大冲击,低速时具有高扭矩,适合户外应用。

应用场景:能源和加工业、农林业、搜救和救援等。可以携带各种传感器,重量可达其体重的50%。

他的体型看起来像不像网红“大狗机器人”?


5、园丁机器人


产地:柏林Fraunhofer IPK、德国的Leibniz农业工程所、西班牙的CSIC-UPM自动化和机器人技术中心

关键技术:特殊仿生抓手的机器人,巧妙地将黄瓜与植物分离开来。

三种夹具原型:
1、基于真空技术的夹具
2、一套仿生夹爪(Fin Ray)
3、基于OpenBionics机器人手的定制“黄瓜手”。

应用场景:摘黄瓜

6、智能辅助机器人


产地:欧洲开放机器人开发协调中心

关键技术:这款自主机器人使用各种传感器,识别可能难以诊断的潜在疾病的线索。

应用场景:CLARC采用RGB-D传感器,触摸面板和霰弹枪麦克风。这些传感器的作用是,机器人在CGA交互式会话期间,使用非侵入性程序自动收集数据。这些数据用来进行老年疾病评估。


7、救灾机器人


产地:欧洲开放机器人开发协调中心,HyQ-REAL实验

关键技术:该机器人将以电池驱动的液压系统接受重要更新,该系统将赋予其动力自主权,并允许其不受约束地运行。

应用场景:可以在崎岖的地形中奔跑、跳跃和行走,同时保持平衡,并在不稳定的情况下恢复平衡。

代替有轮子和轨道的机器人,在崎岖的山路行走,执行危险和肮脏的灾难任务。

8、高危协作机器人


产地:
中央国家自行车研究中心CNRS(法国)、TECHNISCHE UNIVERSITAT DARMSTADT(德国)、COMMISSARI AL ENERGIE ATOMIQUE ET AUX能源替代方案(法国)、国家核实验室有限公司(英国)

关键技术:它使用新的多功能电动执行器,使用螺钉和电缆进行线性放大,并将力传递到关节。

特点:在危险环境中,远程和高效操作从属臂。

应用场景:零部件制造、食品加工和工业加工等行业越来越普遍。

9、医疗康复机器人


产地:欧洲开放机器人开发协调中心

技术:医疗康复机器人LINarm++,集成了可穿戴式神经肌肉电刺激系统、虚拟康复场景、在设备手柄中的成本不显眼的感觉系统、可穿戴感觉系统和用于调整训练任务参数的患者模型。

场景:LINarm ++是一种用于上肢神经肌肉康复的设备,旨在实现家庭和临床环境中的康复训练和治疗。


10、农业集群机器人

SAGA项目——农业应用的机器人集群(Swarm Robotics for Agricultural Applications),将帮助农民绘制农田中的杂草地图,从而提高作物产量。

产地:ECHORD ++资助的研究项目

技术:由一组多架无人机互相配合,协同监测一块农田区域,并通过机载机器视觉设备,较精确找到作物中的杂草并绘制杂草地图。 

场景:这个系统与自动除草工具整合起来,SAGA通过并行操作几个飞行农用机器人使精准除草成为可能。

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