824 resultados para Robot autonomy


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Questa tesi si compone di due parti tra loro correlate. Nella prima viene analizzato l’attuale stato dell’arte in ambito di robot chirurgici e, successivamente, sono illustrate le caratteristiche tecniche e funzionali del robot chirurgico Da Vinci Si e ne viene evidenziata la mancanza di sensori in grado di fornire all’utilizzatore un feedback aptico. La seconda parte propone uno studio che ha lo scopo di dimostrare come l’esperienza del chirurgo riesca a sopperire alla mancanza di un sensore in grado di fornire un riscontro della forza impressa sugli strumenti nel campo operatorio. A questo proposito, vengono illustrati i risultati del test appositamente costruito, cui è stato sottoposto un campione di chirurghi di diversi ambiti specialistici, per dimostrare come l’esperienza e la destrezza consentono all’utilizzatore del robot Da Vinci Si di ricevere un’indicazione della forza impressa sui tessuti del campo operatorio tramite un riscontro visivo.

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La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.

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Progetto SHERPA. Installazione e configurazione del Navigaton Stack su Rover terrestre. Utilizzo e configurazione di LMS151 Sick. Utilizzo e configurazione di Asus Xtion Pro. Progettazione di software per la localizzazione e l'inseguimento di persone tramite camera di profondita.

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L'applicazione di misure, derivanti dalla teoria dell'informazione, fornisce un valido strumento per quantificare alcune delle proprietà dei sistemi complessi. Le stesse misure possono essere utilizzate in robotica per favorire l'analisi e la sintesi di sistemi di controllo per robot. In questa tesi si è analizzata la correlazione tra alcune misure di complessità e la capacità dei robot di portare a termine, con successo, tre differenti task. I risultati ottenuti suggeriscono che tali misure di complessità rappresentano uno strumento promettente anche nel campo della robotica, ma che il loro utilizzo può diventare difficoltoso quando applicate a task compositi.

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We have developed a haptic-based approach for retraining of interjoint coordination following stroke called time-independent functional training (TIFT) and implemented this mode in the ARMin III robotic exoskeleton. The ARMin III robot was developed by Drs. Robert Riener and Tobias Nef at the Swiss Federal Institute of Technology Zurich (Eidgenossische Technische Hochschule Zurich, or ETH Zurich), in Zurich, Switzerland. In the TIFT mode, the robot maintains arm movements within the proper kinematic trajectory via haptic walls at each joint. These arm movements focus training of interjoint coordination with highly intuitive real-time feedback of performance; arm movements advance within the trajectory only if their movement coordination is correct. In initial testing, 37 nondisabled subjects received a single session of learning of a complex pattern. Subjects were randomized to TIFT or visual demonstration or moved along with the robot as it moved though the pattern (time-dependent [TD] training). We examined visual demonstration to separate the effects of action observation on motor learning from the effects of the two haptic guidance methods. During these training trials, TIFT subjects reduced error and interaction forces between the robot and arm, while TD subject performance did not change. All groups showed significant learning of the trajectory during unassisted recall trials, but we observed no difference in learning between groups, possibly because this learning task is dominated by vision. Further testing in stroke populations is warranted.

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Conclusion: A robot built specifically for stereotactic cochlear implantation provides equal or better accuracy levels together with a better integration into a clinical environment, when compared to existing approaches based on industrial robots. Objectives: To evaluate the technical accuracy of a robotic system developed specifically for lateral skull base surgery in an experimental setup reflecting the intended clinical application. The invasiveness of cochlear electrode implantation procedures may be reduced by replacing the traditional mastoidectomy with a small tunnel slightly larger in diameter than the electrode itself. Methods: The end-to-end accuracy of the robot system and associated image-guided procedure was evaluated on 15 temporal bones of whole head cadaver specimens. The main components of the procedure were as follows: reference screw placement, cone beam CT scan, computer-aided planning, pair-point matching of the surgical plan, robotic drilling of the direct access tunnel, and post-operative cone beam CT scan and accuracy assessment. Results: The mean accuracy at the target point (round window) was 0.56 ± 41 mm with an angular misalignment of 0.88 ± 0.41°. The procedural time of the registration process through the completion of the drilling procedure was 25 ± 11 min. The robot was fully operational in a clinical environment.