This article proposes a multi habitat bio-mimetic robot, named as GuLu XuanYuan.It combines all common types of mobile robots, namely humanoid MIP, unmanned ground vehicle, and unmanned aerial vehicle. These 3 modals imitate human, bird, and reptile, separately. As a transformer, GuLu XuanYuan can transform from one modal to another. Transforming function integrates the specialized abilities of three robots into the same machine body. This simplification approach helps to reduce the total number of required robots. From another perspective, the deformation function is equivalent to creating more economic value.


翻译:本文提出一种多生境仿生机器人,命名为“咕噜玄猿”。该机器人融合了所有常见类型的移动机器人,即仿人MIP、无人地面车辆和无人飞行器。这三种形态分别模拟人类、鸟类和爬行动物。作为一种变形机器人,咕噜玄猿可在不同形态间转换。变形功能将三种机器人的专有能力整合到同一机体中。这种简化方法有助于减少所需机器人的总数。从另一个角度来看,变形功能相当于创造了更多的经济价值。

0
下载
关闭预览

相关内容

Reptile是元学习(Meta learning)最经典的几个算法之一,出自论文《Reptile: a Scalable Metalearning Algorithm》。除了对算法本身的贡献,论文还给出了Reptile和MAML算法的数学解释与分析。 原文地址:https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/reptile/reptile_update.pdf
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
最新内容
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:30
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:43
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:26
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:12
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
7+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
17+阅读 · 6月2日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员