而精确度是指同一项目的测量彼此之间的接近程度。这样,精度和准确性都是单独的。换句话说,可能非常准确,但不是非常精确,反之亦然。达到较佳测量的准确度和精度都很高。飞镖盘是演示精度和准确性之间差异的经典方法。盘中心是准心。飞镖降落到离中心距离越近,其精度就越高。(左)如果飞镖紧密地散布在中心附近,则既精确又精确。(中)如果所有的飞镖都靠得很近,但是离中心很远,即是精度,而不是准确度。(右)如果飞镖既不靠近中心也不彼此靠近,则既没有精度也没有准确度。根据标准ISO5725-1,光学追踪精度定义为真实性和精度的组合。真实度是测量值与真实位置之间的差;它通常由重复测量的平均值表示,通常指系统误差。精度是可重复性的度量;它通常由重复测量的标准偏差表示,指的是随机误差和噪声。表述上通常将高度依赖于空间中测量位置的光学追踪系统的精度和准确度误差定义为基准定位误差(FLE)。光学追踪系统的准确性术语“准确性”通常用于描述光学追踪技术。但其应用和定义可能不一致。首先必须在应用精度和固有光学追踪系统精度之间进行区分。应用程序准确性包括许多错误源:光学追踪系统的固有精度(例如,相对于设备的工作空间中的测量位置)。光学定位系统价格,可以咨询位姿科技(上海)有限公司;内蒙古光学定位
近些年来,机器人行业发展迅速,机器人被广泛应用于各个领域尤其是工业领域,不难看出其巨大潜力。与此同时,我们也必须认识到机器人行业的蓬勃发展,离不开先进的科研进步和技术支撑。以下,我们将盘点机器人前沿技术,供大家参考。1.软体机器人——柔性机器人技术柔性机器人关阀门柔性机器人技术是指采用柔韧性材料进行机器人的研发、设计和制造。柔性材料具有能在大范围内任意改变自身形状的特点,在管道故障检查、医疗诊断、侦查探测领域具有广泛应用前景。2.机器人可变形——液态金属控制技术英国科学家通过编程控制液态金属液态金属控制技术指通过控制电磁场外部环境,对液态金属材料进行外观特征、运动状态准确控制的一种技术,可用于智能制造、灾后救援等领域。液态金属是一种不定型、可流动液体的金属,目前的技术重点主要集中在液态金属的铸造成型上,液态机器人还只是一个美好的愿景。3.生物信号可以控制机器人——生肌电控制技术意大利技术研究院研发的儿童机器人iCub生肌电控制技术利用人类上肢表面肌电信号来控制机器臂,在远程控制、医疗康复等领域有着较为广阔的应用。
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PSTBase光学定位导航系统PSTBase是为仿真解决方案打造的理想光学追踪系统PSTBase光学定位导航系统是专为满足追踪距离从20厘米至3米的用户需求而设计。PSTBase光学追踪系统适用于医疗仿真、工业仿真(汽车仿真、飞机驾驶舱模拟器)、手术导航、动作捕捉、机器视觉等领域。PST定位导航系列产品均为预校准、即插即用的高精度双目红外光学系统。每台PSTBase都是完全单独的追踪单元。可直接开箱使用,无需校准且捕捉摄像头无需进行注册。PSTBase的数据结果通过USB接口进行传输。也可通过以太网进行完全透明分享,只需在另外一台电脑上安装客户软件并进行连接。此外系统软件采用抗干扰算法,如抖动处理、有效屏蔽可见光环境干扰等,进一步保证了系统精度。系统软件采用图形化界面,具有3D建模、标记点编辑、6D工具制作、API接口等功能。
基准技术(例如质量和制造可重复性,基准相对于相机的角度响应),基准点的固定(例如,插入的可重复性,基准点和标记之间的机械松弛),标记的制造(例如制造的可重复性或几何校准的质量),标记的相对姿势,标记的速度和整体延迟,缺少局部遮挡,与术前现场登记相关的残留错误,术前测量/成像仪的准确性,外科医生指出解剖学界标不准确。特别是对于光学追踪系统,固有追踪精度高度取决于:相机的分辨率,基线(摄像机之间的距离),坚固性(机械,热和老化稳定性),在工作空间中基准点的位置和角度,图像处理算法的质量。FusionTrack250的校准及准确性先进的光学追踪系统已在工厂进行了校准。该过程包括在20°C下在整个测量体积中将单个基准步进移动2000个点以上。由于使用坐标测量机(CMM)精确测量了点的位置,因此每个设备的校准参数都经过了精细调整。通常,CMM校准的精度比棋盘格校准或其他标准的原位处理精度高十倍。下图说明了FusionTrack250的典型固有精度。实际上,当执行在,期望的均方根(RMS)精度为90µm。光学追踪系统的典型精度数字请注意,工作容积内的误差不是各向同性的([X,Y]和Z的误差有所不同)。在整个工作空间中。光学定位医疗仪器设备价格,可以咨询位姿科技(上海)有限公司;
也带来了在人工智能芯片、GPU数据库、人工智能DevOps工具以及能够在企业中部署数据科学和机器学习的平台上的巨大机遇,以及大量资金。2)机器学习和人工智能在人工智能研究领域,这无疑是疯狂的一年,从AlphaZero的威力到新技术发布的惊人速度——生成对抗网络的新形式,替代型的递归神经网络,GeoffHinton的新胶囊网络。像NIPS这样的人工智能会议已经吸引了8000人,每天都有成千上万的学术论文提交。与此同时,对AGI的追求仍然难以捉摸,这也许是值得谢天谢地的事儿。目前人们对人工智能的兴奋和恐惧,大部分源于2012年以来令人印象深刻的深度学习表现,但在人工智能研究领域中,有一种情绪在人们中日益弥漫开来:“接下来怎么办?”因为有些人质疑深度学习的基础(反向传播),而其他一些人希望能够超越他们所认为的“蛮力”方法(大量数据、大量算力),或许更倾向于采用更多基于神经科学的方法。在人工智能研究领域,许多人非但不担心机器人主宰世界,反而担心,该领域持续的过度可能终会让人失望,并导致另一个人工智能核冬天的到来。然而,在人工智能研究之外,我们正处于一波深度学习在现实世界中的部署和应用浪潮的开端。
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机械人**们可以把精力放在机器人该做什么?手和工具应该放在哪?而不是该怎样实现所要求的动作。对于具有很多运动部件的复杂的机械结构,机械手实现一种动作,机械臂可以有不同运动的方法。比如说,人的手臂,手的位置和方向一定时,肘部可以有不同的运动。Actin就是利用这种运动学的冗长性自动生成智能控制,包括避开碰撞,关节角度的限值。能量小运动和抵抗环境外力能力比较好化。通过可设置的面向对象的设计,Actin可以应用于多种机器人。它可以既可以应用于固定式的工业机器人,比如说,工厂自动生产线的机器人。也可以应用于移动式的机器人,如:家庭和娱乐用机器人、协作机器人。Actin适用于很多种型式关节和手部,它可以仿真和控制无限个自由度和分支联接的结构。Actin的能力包括:·动态模拟任何台数的机器人·蒙地卡罗(MonteCarlo)仿真分析·模拟柔性关节·视觉演示机器人·控制系统的表达用可扩展标记语言。内蒙古光学定位
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