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执行单元

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执行单元是机器学习系统中利用知识库完成某种任务,并进行识别、论证、决策、判定,将获得的信息进行反馈,以修正和完善下一步的学习的执行机构。执行单元既是使得学习系统具有实际用途,又是评价学习算法性能好坏的关键部分。机器学习研究的很大一部分工作是集中在这样两个领域:分类和问题求解。一个智能主体常常需要将其经验或经历的事例进行分类标记。例如,在面临病人表现的某些特定症状时,医生需要作出某一疾病的诊断。机器学习所作的很大一部分是学习分类。该任务可描述为,给定一个经验实例的某种描述,以及一些已知的类,任务在于试图将这些经验实例赋予某个类别。专家系统所作的最常见的也是最有用的工作便是同这种分类或诊断有关。另外,机器学习也常要能解决新问题或进行规划,例如,任务是设计一个从当前所在地到达目的地的路径。一般是给定一些所要达到的状态或目标,任务在于试图找出一个动作序列,使得其主体能从当前状态达到目标状态。机器人操作是最明显的问题求解策略的应用。这个领域涉及技能的获得,用以改进问题求解的速度和规划推理的能力。

夹持器

夹持器

夹持器是握住物体进而操控物体的设备。它能够在执行某些动作的同时夹住和松开物体。运动设备往往模仿人体的运动,就夹持器而言,模仿的是手指的运动。“手指”本身并不属于夹持器,它们只是用于夹持物体的专用定制工具,称为“夹片”。 两种主要的夹持动作:   外部夹持:这是最普遍的夹持物体的方法,这种方法最为简单,需要的行程长度也最短。夹持器夹片闭合时,夹持器所施加的夹紧力将夹住该物体。   内部夹持:在某些应用中,由于物体几何形状的原因,或者由于需要接近物体外部,因而需要从中心夹持物体。这种情况下,夹持器将通过扩张力夹持物体。

2018-10-09

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