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Python 机器人学习手册:6~10

在上一章中,我们讨论了构建机器人所需的硬件组件的选择。 机器人中的重要组件是执行器和传感器。 致动器为机器人提供移动性,而传感器则提供有关机器人环境的信息。 在本章中,我们将集中讨论我们将在该机器人中使用的不同类型的执行器和传感器,以及如何将它们与 Tiva C LaunchPad 进行接口,Tiva C LaunchPad 是德州仪器(TI)的 32 位 ARM 微控制器板,在 80MHz。 我们将从讨论执行器开始。 我们首先要讨论的执行器是带有编码器的直流齿轮电动机。 直流齿轮电动机使用直流电工作,并通过齿轮减速来降低轴速并增加最终轴的扭矩。 这类电机非常经济,可以满足我们的机器人设计要求。 我们将在机器人原型中使用该电机。

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IEEE | 非接触式步态信息的情感识别

今天给大家介绍Tingshao Zhu等人在 IEEE Transactions on Affective Computing 上发表的文章” Identifying Emotions from Non-contact Gaits Information Based on Microsoft Kinects”。该文章讨论了基于步态信息的自动情感识别,这一领域已在人机交互,心理学,精神病学,行为科学等领域进行了广泛的研究。步态信息是非接触式的,从Microsoft kinects获得,其中包含每人25个关节的3维坐标,这些关节坐标随时间变化。通过离散傅里叶变换和统计方法,提取了一些与中性,快乐和愤怒情绪有关的时频特征,用于建立识别这三种情绪的分类模型。实验结果表明,该模型非常有效,时频特征可有效地表征和识别这种非接触式步态数据的情绪。值得注意的是,通过优化算法,识别精度可以进一步平均提高约13.7%。

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