ABB 57310290-BU DSIH 70VF 功能键盘

　　虽然看似违反直觉，但单个控制器（称为机器人的大脑）可以重新定向大量它以前从未见过的物体，并且不知道形状。

　　“我们最初认为，在机器人操纵物体时推断形状的视觉感知算法将成为主要挑战，”麻省理工学院教授 Pulkit Agrawal 说，他是该研究论文的作者。“相反，我们的结果表明，人们可以学习与形状无关的稳健控制策略。这表明视觉感知对于操纵可能远不如我们习惯思考的重要，简单的感知处理策略可能就足够了。”

　　许多小的圆形物体（苹果、网球、弹珠）在用手朝上和朝下重新定向时的成功率接近 100%，对于更复杂的物体（如勺子、螺丝刀或剪刀，接近 30%。

　　除了将系统投入使用之外，由于成功率因对象形状而异，未来，该团队指出，基于对象形状训练模型可以提高性能。

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　　主营：世界品牌的PLC 、DCS 系统备件 模块

　　①Allen-Bradley(美国AB)系列产品》

　　②Schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③General electric(通用电气)系列产品》

　　④Westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤SIEMENS(西门子系列产品)》

　　⑥销售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系统、WDPF系统、MAX1000系统备件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波罗)：I/A Series系统，FBM(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(TMR)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士乐)：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模块，可编程控制器，CPU模块，IO模块，DO模块，AI模块，DI模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

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　　While seemingly counterintuitive, a single controller (known as brain of the robot) could reorient a large number of objects it had never seen before, and with no knowledge of shape.

　　“We initially thought that visual perception algorithms for inferring shape while the robot manipulates the object was going to be the primary challenge,” says MIT Professor Pulkit Agrawal, an author on the paper about the research. “To the contrary, our results show that one can learn robust control strategies that are shape-agnostic. This suggests that visual perception may be far less important for manipulation than what we are used to thinking, and simpler perceptual processing strategies might suffice.”

　　Many small, circular shaped objects (apples, tennis balls, marbles), had close to 100 percent success rates when reoriented with the hand facing up and down, with the lowest success rates, unsurprisingly, for more complex objects, like a spoon, a screwdriver, or scissors, being closer to 30 percent.

　　Beyond bringing the system out into the wild, since success rates varied with object shape, in the future, the team notes that training the model based on object shapes could improve performance.