English 中文 日本語 한국어 Русский
Связанные статьи Баннер

Исследовательские работы
С использованием NOKOV Motion Capture

Исследования с использованием передовых решений для захвата движения от NOKOV
Sort by Date
All Робототехника и инженерия Параллельный робот Робот на колесно-опорных ногах Сельскохозяйственный робот Гуманоидный робот Мягкий робот Инспекционный робот Медицинский робот Бионический робот UAV/UGV Экзоскелет Роботизированная рука Мобильный робот Система мульти-роботов Носимые устройства Континуум-робот Человеческое тело Животные SLAM Избежание препятствий/столкновений Формация/Рой Манипуляция Навигация Локализация Восприятие Планирование Контроль Ловкая рука Взаимодействие/Сотрудничество Человека и Робота Видение Marine&underwater Сотрудничество Смещение Изучение Телеуправление Тактильные технологии Концевые эффекторы Планирование движения Планирование траектории Планирование маршрута Ручной мокап Роботизированная хирургия Особый
Yan, Z., Wang, Z., Ren, R. et al. A HUG taxonomy of humans with potential in human–robot hugs. Sci Rep 14, 14212 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-64825-8
J. Lou, W. Wu, S. Liao and R. Shi, "Air-M: A Visual Reality Many-Agent Reinforcement Learning Platform for Large-Scale Aerial Unmanned System," 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Detroit, MI, USA, 2023, pp. 55
G. Lou, C. Wang, Z. Xu, J. Liang and Y. Zhou, "Controlling Soft Robotic Arms Using Hybrid Modelling and Reinforcement Learning," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 8, pp. 7070-7077, Aug. 2024, doi: 10.1109/LRA.2024.3418312.
Peng Xu, Jianhua Liu, Bo Liu, Yuanzheng Li, Hao Jin, Zhaoyang Mu, Tangzhen Guan, Guangming Xie, Hao Wang, Minyi Xu,Deep-learning-assisted triboelectric whisker for near field perception and online state estimation of underwater vehicle,Nano Energy,Volume
Y. Liu, Z. Cao, H. Xiong, J. Du, H. Cao and L. Zhang, "Dynamic Obstacle Avoidance for Cable-Driven Parallel Robots With Mobile Bases via Sim-to-Real Reinforcement Learning," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 8, no. 3, pp. 1683-1690, March 2023
Feng P, Liang J, Wang S, et al. Hierarchical Consensus-Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Multi-Robot Cooperation Tasks[J]. arXiv preprint arXiv:2407.08164, 2024.
S. Chen, Y. Li, Y. Lou, K. Lin and X. Wu, "Learning Real-Time Dynamic Responsive Gap-Traversing Policy for Quadrotors With Safety-Aware Exploration," in IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, vol. 8, no. 3, pp. 2271-2284, March 2023, doi: 10.1109/TIV.
Xiong M, Wei Z, Yang Y, et al. Lift enhancement of a butterfly-like flapping wing vehicle by reinforcement learning algorithm[J]. Bioinspiration & Biomimetics, 2023, 18(4): 046010.
Xu P, Wang R. Synchronize Dual Hands for Physics-Based Dexterous Guitar Playing[C]//SIGGRAPH Asia 2024 Conference Papers. 2024: 1-11.
X. Liu, Z. Wang, J. Li, A. Cangelosi and C. Yang, "Demonstration Learning and Generalization of Robotic Motor Skills Based on Wearable Motion Tracking Sensors," in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 72, pp. 1-15, 2023, Art no. 2519515
J. Fu et al., "Augmented Reality-Assisted Robot Learning Framework for Minimally Invasive Surgery Task," 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), London, United Kingdom, 2023, pp. 11647-11653
T. Zhang, Z. Liu, Z. Pu and J. Yi, "Multi-Target Encirclement with Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning using Relational Graphs," 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Philadelphia, PA, USA, 2022, pp. 8794-8800
Haichuan Li, Zhenpeng Du,Cai Luo, Evolution of UAV Landing Structures in the Bistable Space of Kresling Origami Structures, IEEE Robotics and Automation Letters, 2023
Hongzhuang Wu,Songyong Liu,Cheng Cheng,Sheng Cao,Yuming Cui,Deyi Zhang,Multi-scale Variational Autoencoder Aided Convolutional Neural Network for Pose Estimation of Tunnel,IEEE Transactions on Industrial Informatics ( Early Access )IEEE Transactions on Industrial Informatics ( Early Access ),China University of Mining and Technology
Peili Gong,Muye Pang,Kui Xiang,Liyan Zhang,Biwei Tang,Human Control Intent Inference Using ESNs and Input-Tracking Based Inverse Model Predictive Control,International Conference on Intelligent Robotics and Applications,Wuhan University of Technology
Yongping Dan,Yifei Ge,Aihui Wang,Shuaishuai Zhan,Human-Like Control System Design of the Lower Limb Rehabilitation Robot Based on Adaptive RBF Neural Network,RiTA 2020,Zhongyuan Institute of Technology
Quan Li,Qing Zhou,Wentao Chen,Gongxun Deng,Xinqi Wei,Fan Zhang,Shengbo Eben Li,Bingbing Nie,IRCOBI Asia 2020,Tsinghua University
Shiguang Wu,Zhiqiang Pu,Tenghai Qiu,Jianqiang Yi,Tianle Zhang,Deep Reinforcement Learning based Multi-target Coverage with Connectivity Guaranteed,IEEE Transactions on Industrial Informatics ,Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Yan Wang,Zhikang Li,Yuguo Chen,Wudai Liao,Aihui Wang,Human Gait Prediction for Lower Limb Rehabilitation Exoskeleton Using Gated Recurrent Units,Zhongyuan Institute of Technology
Lulu Song, Aihui Wang, and Jiale Ren,Inverse Dynamic Model using GRU Networks Learning,2021 International Conference on Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS),Zhongyuan Institute of Technology
Zhilong Zhao,Haopeng Hu,Xiansheng Yang,Yunjiang Lou,A Robot Programming by Demonstration Method for Precise Manipulation in 3C Assembly,2019 WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation,2019
Zhiqi Cao,Haopeng Hu,Xiansheng Yang,Yunjiang Lou,A Robot 3C Assembly Skill Learning Method by Intuitive Human Assembly Demonstration,2019 WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation,2019
Dewei Yang,Qi Lv,Gang Liao,Kai Zheng,Jiufei Luo,Bo Wei,Learning from Demonstration: Dynamical Movement Primitives Based Reusable Suturing Skill Modelling Method,2018 Chinese Automation Congress (CAC),2018

Используя этот сайт, вы соглашаетесь с нашимиусловия, которые описывают наше использование файлов cookie.ЗАКРЫТЬ×

Контакт
Мы стремимся реагировать оперативно и свяжемся с вами через наших местных дистрибьюторов для дальнейшей помощи.
ИнженерияВиртуальная реальностьНауки о движенииРазвлечения
Я хотел бы получить предложение
Пекин NOKOV Science & Technology Co., Ltd (штаб-квартира)
Место нахожденияRoom820, China Minmetals Tower, район Чаоян, Пекин
Электронная почтаinfo@nokov.cn
Телефон+ 86-10-64922321
Объем захвата*
Цель*
Полные телаДроны/РоботыДругие
Количество
Тип камеры
Pluto1.3CMars1.3HMars2HMars4HПодводныйДругие/Я не знаю
Количество камер
46812162024Другие/Я не знаю