Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
- ATEST - OCHRONA PRACY
  ATEST - OCHRONA PRACY
- AURA
  AURA
- AUTO MOTO SERWIS
  AUTO MOTO SERWIS
- CHEMIK
  CHEMIK
- CHŁODNICTWO
  CHŁODNICTWO
- CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
  CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
- DOZÓR TECHNICZNY
  DOZÓR TECHNICZNY
- ELEKTROINSTALATOR
  ELEKTROINSTALATOR
- ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
  ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
- GAZETA CUKROWNICZA
  GAZETA CUKROWNICZA
- GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
  GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
- GOSPODARKA MIĘSNA
  GOSPODARKA MIĘSNA
- GOSPODARKA WODNA
  GOSPODARKA WODNA
- HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
  HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
- INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
  INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
- MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
  MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
- MATERIAŁY BUDOWLANE
  MATERIAŁY BUDOWLANE
- OCHRONA PRZED KOROZJĄ
  OCHRONA PRZED KOROZJĄ
- ODZIEŻ
  ODZIEŻ
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
- OPAKOWANIE
  OPAKOWANIE
- PACKAGING REVIEW
  PACKAGING REVIEW
- POLISH TECHNICAL REVIEW
  POLISH TECHNICAL REVIEW
- PROBLEMY JAKOŚCI
  PROBLEMY JAKOŚCI
- PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
  PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
- PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
  PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
- PRZEGLĄD GEODEZYJNY
  PRZEGLĄD GEODEZYJNY
- PRZEGLĄD MECHANICZNY
  PRZEGLĄD MECHANICZNY
- PRZEGLĄD PAPIERNICZY
  PRZEGLĄD PAPIERNICZY
- PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
  PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
- PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
  PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
- PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
  PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
- PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
  PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
- PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
  PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
- PRZEMYSŁ CHEMICZNY
  PRZEMYSŁ CHEMICZNY
- PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
  PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
- PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
  PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
- RUDY I METALE NIEŻELAZNE
  RUDY I METALE NIEŻELAZNE
- SZKŁO I CERAMIKA
  SZKŁO I CERAMIKA
- TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
  TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
- WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
  WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
- WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
  WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
Menu
Menu
Menu
- Prenumerata
  Prenumerata
- Publikacje
  Publikacje
- Drukarnia
  Drukarnia
- Kolportaż
  Kolportaż
- Reklama
  Reklama
- O nas
  O nas

- Twój Koszyk
- Twój koszyk jest pusty.
Niezalogowany
- Niezalogowany
- Zaloguj się
- Zarejestruj się
- Reset hasła

Czasopismo | TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU | Rocznik 2019 - zeszyt 1

ASSEMBLY AUTOMATION

nr katalogowy: 119295

This paper aims to develop an extended teaching by demonstration (TbD) system which can also enable learning stiffness regulation strategies from humans. TbD is a promising way for robot learning skills in human and robot collaborative hybrid manufacturing lines. Traditionally, TbD systems have only concentrated on how to enable robots to learn movement skills from humans. The authors propose an extended dynamical motor primitives (DMP) framework to achieve this goal. In addition to the advantages of the traditional ones, the authors’ framework can enable robots to simultaneously learn stiffness and the movement from human demonstrations. Additionally, Gaussian mixture model (GMM) is used to capture the features of movement and of stiffness from multiple demonstrations of the same skill. Human limb surface electromyography (sEMG) signals are estimated to obtain the reference stiffness profiles. The authors have experimentally demonstrated the effectiveness of the proposed framework. It shows that the authors approach could allow the robot to execute tasks in a variable impedance control mode with the learned movement trajectories and stiffness profiles. In robot skill acquisition, DMP is widely used to encode robotic behaviors. So far, however, these DMP modes do not provide the ability to properly represent and generalize stiffness profiles. The authors argue that both movement trajectories and stiffness profiles should be considered equally in robot skill learning. The authors’ approach has great potential of applications in the future hybrid manufacturing lines. 2. Neurodynamics-based leader-follower formation tracking of multiple nonholonomic vehicles Authors: Guo Yi, Jianxu Mao, Yaonan Wang, Hui Zhang, Zhiqiang Miao The purpose of this paper is to consider the leaderfollowing formation control problem for nonholonomic vehicles based on a novel biologically inspired neurodynamics approach. The interact[...]

Open Access

Zeszyt

2019

Czasopisma