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Franka Emika Panda
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NeuralActuator 模型改进机器人动力学和力感知 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了 NeuralActuator，这是一种新颖的神经网络模型，旨在改进机器人动力学建模和外部力感知。该模型通过考虑摩擦和滞后等因素，解决了传统驱动器模型（尤其是在低成本平台上）的不足之处。NeuralActuator 联合预测用于轨迹传播的广义力代理、带有接触概率门的外部力以及电机状况评分。该系统已在 OpenManipulator-X、SO-101 和 Franka Emika Panda 等各种机器人平台上得到验证，证…
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机器人机械臂在多类别人/物体检测中达到91%的准确率
研究人员开发了一种在机器人机械臂上进行多类别人/物体检测的新方法，改进了之前的二元分类模型。他们使用Franka Emika Panda机器人收集了一个数据集，并训练了LSTM、GRU和Transformers等模型。在实时测试中，表现最佳的模型达到了91.11%的准确率，证明了多类别检测在人机协作中进行更详细接触分析的有效性。