Physical AI Lab 編集部

状態、地図、ドリフト、ループクロージャリング、再定位、キャリブレーション、フレーム、ロボット検証による視覚慣性オドメトリーと SLAM を比較します。

ホイールのオドメトリーの校正、IMUによるスリップ検出、残差のスキャン、共分散の適応、フレームの保護、表面・ペイロード・リカバリーの検証。

AMRの2Dおよび3D LiDAR をスキャンジオメトリ、局所配置、障害物の高さ、点密度、タイミング、計算、環境、安全テストで比較します。

ロボットのIMUバイアス、ドリフト、スケール、アライメント、温度、振動、タイミングを校正し、共分散とミッション残差を検証します。

信号、レイテンシ、モーションブラー、ダイナミックレンジ、静的ディテール、帯域幅、同期、タスクテストでロボットイベントカメラとフレームカメラを比較します。

フレックス、トーション、ひずみリリーフ、シールド、接地、EMI、信号の完全性、熱およびモーションサイクル試験のためのロボットケーブルハーネスを設計します。

モーターおよび負荷センサーを用いたロボットデュアルエンコーダーフィードバック、比率、ゼロ、タイミング、バックラッシュ、コンプライアンス、入れ子ループ、故障テストを設計します。

校正されたトルク定数、ギアボックス効率、動力学、摩擦、残差、ロードセル試験を用いて、モーター電流からロボットジョイントのトルクを推定します。

DCリンクエネルギー、バッテリー充電制限、共有軸、ブレーキ抵抗器、チョッパー、過電圧および故障試験を備えたロボット回生ブレーキを設計します。

電流統合、OCV補正、容量、抵抗、セルの不均衡、ミッションランタイムテストを用いてロボットバッテリーのSoCおよびSoHを推定します。