Yurtdışında bir akademik konferansa ilk kez katılan UC Berkeley öğrencileri, atölyedeki bildiriler neye benziyordu? ICRA 2017
31 Mayıs, Berkeley'deki California Üniversitesi'nde ikinci sınıf öğrencisi olan Menglong Guo için özel bir gün. O sabah ilk yazar olarak ICRA 2017'de "Tutucular ve Diğer Son Etkiciler" konulu atölye çalışmasını paylaşacak.
Mayıs ayının sonunda ICRA 2017 atölye / eğitim oturumu üçüncü güne girdi.Ana konuşmalarla serpiştirilmiş olsa da alt bölümlerde tüm hızıyla devam eden düzinelerce akademik paylaşım var. Leifeng.com iki gün önce Guo Menglong ile iletişime geçtiğinde, pek çok gündem olduğunu ve bunun anlamak ve öğrenmek için iyi bir fırsat olduğunu söyledi. Ve bugün, başkalarının ağzında bir "paylaşan" olarak nasıl bir deneyime sahip olacak?
Leifeng.com AI Technology Review olay yerine geldiğinde, Guo Menglong takım elbise içinde kullanılan PPT'yi hata ayıklıyor ve gösteriyordu. Yazar ona gergin olup olmadığını sorduğunda, biraz utangaç bir şekilde cevap verdi.
Sıkışık program nedeniyle ilerlemeyi hızlandırmak için canlı gösterim iki podyuma bölünmüştür.İlk konuşmacı podyumda bir konuşma yaptığında, bir sonraki konuşmacı önceden hazırlık yapmak için diğer podyumda kalacaktır.
Guo Menglong, sahnede önceki konuşmacının paylaşımını dinliyor
Guo Menglong, Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri'nde büyüdü.Bu nedenle, Leifeng.com AI Technology Review ile iletişime geçtiğinde, Mandarin'i standart değildi, ancak atölyede yaptıklarını çok akıcı bir İngilizce ile güvenle paylaştı. Araştırma çalışması - "Sağlam Tutmaya Dayalı Paralel Mekanik Pençe Noktası Tasarımı".
Şu anda, paralel mekanik pençe daha yaygın olarak kullanılan bir tasarım şeması olarak kabul edilmektedir Beş parmak mekanik pençede yer alan karmaşık algoritmalarla karşılaştırıldığında, Guo Menglong'un ekibinin ana araştırma yönü yalnızca iki paralel "parmak" haline gelmiştir.
Ekip, küresel 3B tasarım ve mühendislik yazılımı devi Autodesk tarafından geliştirilen 3B tasarım platformu Dreamcatcher'dan ilham aldı.Bu platform, girdiyle ilgili parametrelere dayalı olarak otomatik olarak bir tasarım planı önerebilir.
Hedef çalışmaları temel olarak üç yöne ulaşmaktır:
-
Birincisi hızlı prototiplemedir, bu nedenle taşıyıcı olarak 3D baskıyı kullanırlar ve hammadde olarak silikon ve plastiği kullanırlar, bu da maliyetleri büyük ölçüde azaltabilir;
-
İkincisi, "kapma" ve "sallanırken düşmeme" gibi iki gerekliliği karşılayabilen otonom kavrayış;
-
Ayrıca, farklı şekillerdeki nesneler ve hatta düzensiz nesneler gibi kavranan nesneye göre otomatik olarak optimize edilebilir.Mekanik kıskaç hızlı bir şekilde adapte olur ve ilgili kavrama kuvveti nasıl ayarlanır?
Ekip, farklı şekillerde 37 kıskaç (mekanik pençe uçları veya kelepçeler) yaptı ve 8 farklı nesneyi toplam 1.377 kez tek tek yakaladı.
Nesne başarıyla kavranabiliyorsa ve birkaç sallandıktan sonra düşmüyorsa, ekip onu "başarılı" olarak kaydedecek ve başarısızlıklar "düşme" (düşme), "kayma" (kayma) ve "Kafes" ( Bu, üç durumda sıkışmış olarak anlaşılabilir).
Sonunda ekip, en iyi kavrama etkisini elde edebilecek mekanik pençe boyutunu belirledi (aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi):
Karşılaştırma olarak, ekip aynı 80 deneyi yapmak için diğer üç mekanik pençe ucunu kullandı.Şekilde gösterildiği gibi, ekibinin deneysel etkisi diğer mekanik pençe uçlarından önemli ölçüde daha iyi.
Guo Menglong'un ekibinin makalesinin bu yılki ICRA'da bir konuşma yapmaya davet edilmesinin mükemmel kavrayıcı etkisinden dolayı, bu aynı zamanda Guo Menglong'un ilk "Yurtdışı Akademik Konferansı Fethi" dir.
Tartışma oturumunda Guo Menglong'a sık sık "Mekanik pençeyi donanım seviyesinden geliştirmeyi neden seçti" sorusu sorulur ve bu aynı zamanda kişisel araştırma yönüyle de ilgilidir. Guo Menglongun araştırması daha çok imalatla ilgilidir. Algoritma düzeyinden mekanik pençelerin kavrama etkisinin geliştirilmesinin çok çalışıldığına ve ikinci olarak, donanım araştırma yönüyle uyumlu olmadığına inanıyor, bu yüzden bu alternatif yaklaşımı benimsedi. Dene.
Takımın ana katkısı üç yönden kaynaklanıyor:
-
Fiziksel yineleme ve otomatik test yöntemleri aracılığıyla tasarım düzeyinde yeni keşifler yapılmıştır;
-
Yedi serbestlik dereceli Yumi tarama optimizasyon etkisini% 93,7 başarı oranına yükseltti;
-
Silika jel ve 3D baskının kullanılması maliyetleri etkili bir şekilde azaltır.
Guo Menglong, gelecekte işi optimize etmeye ve daha fazla manipülatöre uygulamaya devam edeceğini ve ayrıca deneyler için yeni kuvvet algılama ve rastgele kavrama unsurları ekleyeceğini söyledi.
Üç gün boyunca ICRA'da kalan Guo Menglong, çok fazla alt bölüm olduğu için gerçekten anlaşılması ve öğrenilmesi gereken çok şey olduğunu söyledi. "Aldığım atölyede diğer takımların çalışmaları aslında oldukça iyi gidiyor. Herkes birbiriyle tartışıyor. Aynı zamanda bir iyileştirme fırsatıdır. "
Akademik konferansların seminerleri her zaman derinliği ve ayrıntılarıyla bilinmiştir.Çeşitli alanlardaki en son trendleri anlamaya daha meyilliyseniz, bu yıl 7 Temmuz'da Shenzhen'de düzenlenen CCF-GAIR konferansı sizin için en iyisi olacaktır. Seçim. Erken kayıt biletlerinde% 40 indirim şu anda sınırlı sayıda satışta, acele etmiyor musunuz?
