本书分为6个章节,主要内容具体如下:第1章,主要介绍工业机器人离线编程与仿真的概念、应用情况和软件环境。第2章,主要介绍工业机器人离线编程与仿真环境搭建与参数配置,让学习者学会构建基本的仿真机器人工作站。第3-6章,分别围绕工业机器人搬运、焊接、激光切割和输送链跟踪上料的工业机器人典型工作任务设计4个大项目供学习者操作
本书以若干数据处理任务为主线,循序渐进地引导读者使用KNIM开源数据平台。书中提供了一些富有趣味性的数据处理案例,在一步一步解决问题的过程中,帮助读者熟悉KNME当中众多节点的使用方法,以便在其他数据任务中举一反三。
由于多个传感器可以在时间和空间上提供有关感兴趣目标的丰富信息,多传感器系统已被广泛应用于军事和民用领域。在实际应用中,对于不同类型和功能的传感器,甚至对于同一传感器,很难保证同步采样假设。此外,在某些情况下,使用具有多(速)率的传感器可以提供更有效的信号测量,因而自20世纪50年代以来,多率采样系统已经受到广泛关注,并
本书介绍了数据网格——一种来自现代分布式架构的去中心化社会技术范式,它提供了一种大规模采购、共享、访问和管理分析型数据的新方法。本书分为五部分。第1部分介绍DataMesh的四个原则,以及它们所组成的高级模型。第2部分比较DataMesh与以前的数据架构的区别。第3部分介绍DataMesh组件的高层次架构,帮助你设计D
本书共分为5个项目,内容包括:从人口普查认识数据分析、股市数据分析、GDP数据分析、房价数据分析和零售数据分析。
本书对大数据的基本理论进行了详细介绍,分析了大数据的数据资源、数据质量和大数据生命周期的含义,阐述了科学数据与资源共享以及大数据在交通、能源、教育和公共安全等各领域的应用,解释了大数据的治理框架及服务方向,进一步论述了大数据的储存、管理和处理,以及人工智能的操作,本书阐述了大数据与人工智能的未来,让读者了解人工智能的一
本书致力于研究现代分析系统(AS)中知识的概念、处理和有效利用问题。研究了此类系统在数据-信息-知识范式中的功能特征,涵盖了所有阶段从处理原始数据、提取和分析知识,及其在决策过程中的使用。基于对已知的知识表示模型及其处理方法的综合分析,表明构建现代分析系统最可接受的方法是语义建模,它侧重于数据的语义方面、它们的关联关系
本书介绍了现代传感器的原理、特性及其在工程中的应用技术,并紧密围绕当前传感器技术发展最新内容和方向编写。在介绍传感器基本特性的基础上,详细介绍了光纤、图像、生物传感器以及无线传感器网络、移动机器人传感器、智能传感技术,最后介绍了多源传感器的信息融合技术。
"本书共分为六个项目,主要内容包括:智能生产线与柔性制造认知,智能生产线的关键技术,智能工业机器人工作站系统,自动化生产线的调试、面向数字孪生的智能虚拟生产线与调试系统设计和多维指标约束下智能生产线调度模型与优化设计等,每个项目都由不同的任务组成。从智能制造的基本概念、常见智能制造装备的调试与应用、智能制造生产线的综合
《康复机器人关键技术安全控制》着重讨论康复机器人系统的安全性和跟踪性问题,从控制的视角给出保障人机合作系统安全性的方案。书中研究康复机器人数学模型、执行器故障、各轴速度约束、安全速度性能、轨迹跟踪误差约束、运动状态约束、人机作用力观测、有限时间稳定跟踪及速度决策限时学习安全控制问题,给出康复机器人跟踪误差系统的稳定性条