国内具体是谁利用到了机械臂与双目视觉结合

国内许多公司、机构和研究团队都在利用机械臂与双目视觉技术进行研究和应用。以下是一些代表性的例子：

1. 恩智浦（NXP）公司推出的基于机械臂和双目视觉的智能拣选系统，可以用于物流和仓储行业。

2. 科沃斯（Ecovacs）公司的机器人吸尘器Deebot Ozmo 960采用了机械臂和双目视觉技术，可以识别和避开障碍物。

3. 北京大学机器人学院的研究团队利用机械臂和双目视觉技术，开发了一种基于动态运动学的自适应抓取方法，可以实现对不同形状和大小的物体进行抓取。

4. 中国科学院自动化研究所的研究团队利用机械臂和双目视觉技术，开发了一种基于深度学习的视觉伺服控制方法，可以实现对运动物体的追踪和抓取。

这些研究和应用都展示了机械臂和双目视觉技术在工业、家庭服务和机器人领域的巨大潜力。

相关问题

rrt与强化学习结合机械臂路径规划具体步骤

将RRT与强化学习结合的机械臂路径规划的具体步骤如下：

1. 确定机械臂路径规划的目标和约束条件，例如起始点和目标点，机械臂的关节角度限制，工作空间的限制等等。

2. 使用RRT算法生成一组能够连接起始点和目标点的随机路径。RRT算法可以通过不断地产生随机样本点，并将其连接到树中来实现路径的搜索。

3. 将强化学习应用于路径搜索过程中的决策，例如选择哪个随机样本点作为下一个节点或者如何在搜索树中探索。强化学习可以根据机械臂的状态和环境的反馈来得出最优的决策。

4. 根据强化学习的决策和RRT算法生成的路径，生成机械臂的运动轨迹。可以使用插值方法将路径上的离散点拟合成平滑的连续轨迹。

5. 对生成的轨迹进行优化，例如通过最小化路径长度或者最小化机械臂的能量消耗等方式，得到最优的机械臂路径规划方案。

需要注意的是，将RRT与强化学习结合的机械臂路径规划是一种比较复杂的方法，需要对RRT算法和强化学习都有一定的了解。同时，还需要针对具体的问题进行调整和优化。

rrt算法与强化学习结合实现机械臂路径规划的具体步骤

首先，需要定义机械臂的状态空间和动作空间，以及目标点的位置。然后，根据机械臂当前的状态，在状态空间中进行搜索，使用rrt算法生成树形结构来寻找一条通往目标点的路径。在此过程中，可以使用强化学习来指导搜索，提高搜索效率。具体来说，可以利用神经网络预测每个状态的动作值函数，以评估不同路径的价值。在根据rrt算法生成的树形结构中，根据神经网络的预测结果选择一个最佳的路径。最后，根据选定的路径，控制机械臂执行相应的动作，以抵达目标点。