Robot arms (22 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2017
Serie: Buch 70 von 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Tedd has always outrun his problems. The map just ran out.Phoenix is spreading north like a virus, chipping humans, crushing machines, and dipping into a deep warchest. Tedd's side is flat broke.An old ally nobody saw coming is about to change the math.In war, the first thing you run out of i…sn't hope - it's credits.
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Verlag: Springer Verlag, 2017
Serie: Buch 70 von 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Verlag: Springer Nature Singapore, 2017
Serie: Buch 70 von 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This is the first book to focus on solving cooperative control problems of multiple robot arms using different centralized or distributed neural network models, presenting methods and algorithms together with the corresponding theoretical analysis an…d simulated examples. It is intended for graduate students and academic and industrial researchers in the field of control, robotics, neural networks, simulation and modelling.
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Verlag: Springer Nature B.V., 2017
Serie: Buch 70 von 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neural Networks for Cooperative Control of Multiple Robot Arms | Shuai Li (u. a.) | Taschenbuch | xv | Englisch | 2017 | Springer Nature B.V. | EAN 9789811070365 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | An…bieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book investigates a biologically inspired method of robot arm control, developed with the objective of synthesising human-like motion dynamically, using nonlinear, robust and adaptive control techniques in practical robot systems. The control me…thod caters to a rising interest in humanoid robots and the need for appropriate control schemes to match these systems. Unlike the classic kinematic schemes used in industrial manipulators, the dynamic approachesproposed here promote human-like motion with better exploitation of the robot's physical structure. This also benefits human-robot interaction.The control schemes proposed in this book are inspired by a wealth of human-motion literature that indicates the drivers of motion to be dynamic, model-based and optimal. Such considerations lend themselves nicely to achievement via nonlinear control techniques without the necessity for extensive and complex biological models.The operational-space method of robot control forms the basis of many of the techniques investigated in this book. The method includes attractive features such as the decoupling of motion into task and posture components. Various developments are made in each of these elements. Simple cost functions inspired by biomechanical 'effort' and 'discomfort' generate realistic posture motion. Sliding-mode techniques overcome robustness shortcomings for practical implementation. Arm compliance is achieved via a method of model-free adaptive control that also deals with actuator saturation via anti-windup compensation. A neural-network-centered learning-by-observation scheme generates new task motions, based on motion-capture data recorded from human volunteers. In other parts of the book, motion capture is used to test theories of human movement. All developed controllers are applied to the reaching motion of a humanoid robot arm and are demonstrated to be practically realisable.This book is designed to be of interest to those wishing to achieve dynamics-based human-like robot-arm motion in academic research, advanced study or certain industrial environments. The book provides motivations, extensive reviews, research results and detailed explanations. It is not only suited to practising control engineers, but also applicable for general roboticists who wish to develop control systems expertise in this area.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book investigates a biologically inspired method of robot arm control, developed with the objective of synthesising human-like motion dynamically, using nonlinear, robust and adaptive control techniques in practical robot systems. The control method ca…ters to a rising interest in humanoid robots and the need for appropriate control schemes to match these systems. Unlike the classic kinematic schemes used in industrial manipulators, the dynamic approachesproposed here promote human-like motion with better exploitation of the robot's physical structure. This also benefits human-robot interaction.The control schemes proposed in this book are inspired by a wealth of human-motion literature that indicates the drivers of motion to be dynamic, model-based and optimal. Such considerations lend themselves nicely to achievement via nonlinear control techniques without the necessity for extensive and complex biological models.The operational-space method of robot control forms the basis of many of the techniques investigated in this book. The method includes attractive features such as the decoupling of motion into task and posture components. Various developments are made in each of these elements. Simple cost functions inspired by biomechanical 'effort' and 'discomfort' generate realistic posture motion. Sliding-mode techniques overcome robustness shortcomings for practical implementation. Arm compliance is achieved via a method of model-free adaptive control that also deals with actuator saturation via anti-windup compensation. A neural-network-centered learning-by-observation scheme generates new task motions, based on motion-capture data recorded from human volunteers. In other parts of the book, motion capture is used to test theories of human movement. All developed controllers are applied to the reaching motion of a humanoid robot arm and are demonstrated to be practically realisable.This book is designed to be of interest to those wishing to achieve dynamics-based human-like robot-arm motion in academic research, advanced study or certain industrial environments. The book provides motivations, extensive reviews, research results and detailed explanations. It is not only suited to practising control engineers, but also applicable for general roboticists who wish to develop control systems expertise in this area.
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Zustand: New. Über den AutorSHUAI LI, PhD, is Assistant Professor in the Department of Computing at the Hong Kong Polytechnic University. LONG JIN, PhD, is Postdoctoral Fellow in the Department of Computing at the Hong Kong .
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Zustand: New. 2019. 1st Edition. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Anbieter: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, DeutschlandBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Softcover. Zustand: gut. 2023. Design, Fabrication and Control of Wheeled Upper Body Humanoid Robot with Redundant Arms In deutscher Sprache. pages.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Presents pioneering and comprehensive work on engaging movement in robotic arms, with a specific focus on neural networks This book presents and investigates different methods and schemes for the control of robotic arms whilst exploring the field from all angles. On a more specific level, it deals w…ith the dynamic-neural-network based kinematic control of redundant robot arms by using theoretical tools and simulations. Kinematic Control of Redundant Robot Arms Using Neural Networks is divided into three parts: Neural Networks for Serial Robot Arm Control; Neural Networks for Parallel Robot Control; and Neural Networks for Cooperative Control. The book starts by covering zeroing neural networks for control, and follows up with chapters on adaptive dynamic programming neural networks for control; projection neural networks for robot arm control; and neural learning and control co-design for robot arm control. Next, it looks at robust neural controller design for robot arm control and teaches readers how to use neural networks to avoid robot singularity. It then instructs on neural network based Stewart platform control and neural network based learning and control co-design for Stewart platform control. The book finishes with a section on zeroing neural networks for robot arm motion generation. - Provides comprehensive understanding on robot arm control aided with neural networks - Presents neural network-based control techniques for single robot arms, parallel robot arms (Stewart platforms), and cooperative robot arms - Provides a comparison of, and the advantages of, using neural networks for control purposes rather than traditional control based methods - Includes simulation and modelling tasks (e.g., MATLAB) for onward application for research and engineering development By focusing on robot arm control aided by neural networks whilst examining central topics surrounding the field, Kinematic Control of Redundant Robot Arms Using Neural Networks is an excellent book for graduate students and academic and industrial researchers studying neural dynamics, neural networks, analog and digital circuits, mechatronics, and mechanical engineering.
