<delect id="g6g4g"><wbr id="g6g4g"></wbr></delect>
<code id="g6g4g"><wbr id="g6g4g"></wbr></code>
  • 
    
  • <code id="g6g4g"><xmp id="g6g4g"></xmp></code>
    <abbr id="g6g4g"><source id="g6g4g"></source></abbr>
    <li id="g6g4g"></li>
    <button id="g6g4g"></button>
    <abbr id="g6g4g"><source id="g6g4g"></source></abbr>
    <li id="g6g4g"></li>
    ЛЕНТА НОВОСТЕЙ
    В КИТАЕ
    В МИРЕ
    В РОССИИ И СНГ
    ЭКОНОМИКА
    КОММЕНТАРИИ
    НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ
    ОБЩЕСТВО И КУЛЬТУРА
    СПОРТ
    ВИДЕО
    ФОТО
      Полезная информация
    О нас
    Русский язык>>НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ  
      08:44.08/05/2023
    ГЛАВНЫЕ НОВОСТИ ДНЯ
        Размер шрифта

    Китайские ученые обучили роботов распознавать местность с опорой на характеристики тактильного и визуального прогнозирования

    Пекин, 7 мая /Синьхуа/ -- Китайские исследователи достигли значительного прогресса в когнитивном обучении в окружающей среде и автономной навигации роботов с ногами в полевых условиях, что позволяет им распознавать местность на основе характеристик тактильного и визуального прогнозирования.

    Команда ученых из Харбинского политехнического университета на основе поведения животных, в частности механической модели ортогонального или касательного воздействия на грунт, предложила схему спонтанного обучения для роботов с ногами с целью изучения ими физических характеристик местности.

    Предложенная схема позволяет подобным роботам взаимодействовать с окружающей средой и корректировать свои когнитивные модели в режиме реального времени и адаптировать их в динамичной среде.

    В частности, команда использовала модель контакта ноги с поверхностью для получения характеристик тактильных параметров местности, позволяя роботу "чувствовать" грунт, чтобы узнать степень его мягкости и уровень трения.

    Учеными также был предложен метод визуального выделения признаков, который не требует наблюдения за процессом или участия человека, позволяя роботу с ногами автоматически сравнивать различные текстуры поверхности местности в зоне работы.

    Также были проведены эксперименты в помещении и на улице на роботе-гексаподе, которые показали, что этот робот может самостоятельно извлекать тактильные и визуальные характеристики местности для создания когнитивных сетей.

    Статья о результатах данного исследования опубликована в журнале National Science Review.

    Поделиться:  ВКонтактеFacebookTwitter

    Рекомендуемые новости:

      Переслать    Сохранить    Напечатать Источник:Агентство Синьхуа
    Оставить комментарий
    Имя:
    view
    view
    Сообщения на эту тему
    5 самых читаемых новостей
      дня недели месяца
    1Си Цзиньпин и Пэн Лиюань поздравили короля Великобритании Карла III и королеву Камиллу с коронацией
    СВОБОДНАЯ ПРЕССА
    Пересаживаемся на ?бэушечку?
    · Взгляд из Минска: Братство ?по-украински? или хотят ли белорусы войны
    · А помнишь, как играли в неглиже, на палубе и в теннис — Фаберже…
    主站蜘蛛池模板: 韩剧学生的妈妈| 真实男女动态无遮挡图| 亚洲精品欧美日韩| 欧美三级视频网站| 欧美一级做a影片爱橙影院| 成人影片麻豆国产影片免费观看| 成在人线AV无码免费高潮喷水| 一级毛片恃级毛片直播| 久久99国产精品成人| 成人黄色小说网站| 欧美特黄三级在线观看| 无码精品人妻一区二区三区av| 久久精品国产亚洲av电影网| ass日本大乳pics| 琪琪色原网站在线观看| 99精品视频在线观看免费| 久久老子午夜精品无码怎么打| 黄色毛片在线观看| 日韩亚洲av无码一区二区三区| 两根手指就抖成这样了朝俞| 国产女人18毛片水| 久久精品这里热有精品| 国产乱子伦农村叉叉叉| 四影虎影ww4hu32海外网页版| 国产精品成人99久久久久| 亚洲国产精品sss在线观看AV| 国产精品久久久亚洲| 把腿扒开做爽爽视频在线看| 柳岩老师好紧好爽再浪一点| 成人在线视频一区| jizzjizz国产精品久久| 内射一区二区精品视频在线观看| 舌头伸进去里面吃小豆豆| 久久综合久综合久久鬼色| 国产ww久久久久久久久久| 波多野结衣作品在线观看| 日产乱码卡一卡2卡三卡四多p| 厨房掀起馊子裙子挺进去视频| 再深点灬舒服灬太大了np视频| 日本成人免费网站| 回复术士的重来人生第一季樱花动漫|