従来のロボットシステムの統合方法は、デモボード、フォーストラクション、仮想空間シミュレーションなどが主に使用されてきました。これらの方法にはいくつかの問題点があります。異なるロボットアームのハードウェアデバイスには適用できず、変動要因のある生産環境にも適用できません。ロボットアームのハードウェアが変更されたり、生産操作の対象が変わったりした場合、以前の方法は使用できません。長期准教授を務める万伟伟氏は、ロボット工学研究室に16台のNOKOV製モーションキャプチャカメラを配置し、実験者とロボットアームの位置データを取得しています。モーションキャプチャシステムを使用することで、人間の動作データを協働ロボットに送信し、個別に合わせた「ティーチング」を行うことができます。この方法により、協働ロボットは人の動作姿勢情報をリアルタイムで取得し、即座に模倣して人間の実験者と共同作業し、協力関係を完成させることができます。モーションキャプチャシステムを用いたティーチング・ラーニング手法は、さまざまなロボットアームのハードウェアデバイスに適用可能であり、さまざまな生産環境で柔軟なロボット操作を実現することができます。初の完全ベクトル制御自律型水中ロボットここでごニーズを出ることもっと多い情報に関して、メッセージをしたりしてください。Reserved.問い合わせ問い合わせもっと多い情報に関して、メッセージを送ってください。