This paper has described the developments of industrialrobots made in 的简体中文翻译

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This paper has described the developments of industrialrobots made in their practical technologies for factory au-tomation and warehouse automation since the 2000s. Italso has described pattern recognition as a core technol-ogy by referring to the classic feature-based approachesand to the latest deep-learning-based approaches. It hasgiven an overview of the latest studies on visual-tactilesensors and machine learning by physical simulators.Whereas sensor-centered technological developmentsbloomed in the 2000s as described in Section 2, machinelearning technological developments are about to bloomas planned in the 2010s. The author of this paper ex-pects that technological developments for actuators, start-ing with grippers equipped with a visual-tactile sensor,will bloom in the 2020s.Spiral growths of developments in all the stages ofsense-plan-action will lead to further developments of in-dustrial robot applications and markets. The author of thispaper earnestly encourages young readers to aim at devel-oping innovative technologies for actuators and in clos-ing, wishes that the future research and developments ofindustrial robots and for their manipulation will yield sig-nificant results.
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本文描述了自 2000 年代以来在工厂自动化和仓库自动化的实用技术中制造的工业机器人的发展。它还通过参考经典的基于特征的方法和最新的基于深度学习的方法将模式识别描述为一项核心技术。它概述了视觉触觉传感器和物理模拟器机器学习的最新研究。虽然以传感器为中心的技术发展如第 2 节所述在 2000 年代蓬勃发展,但机器学习技术发展将按计划在 2010 年代蓬勃发展。本文作者预计,从配备视觉触觉传感器的抓手开始,执行器的技术发展将在 2020 年代蓬勃发展。感知-计划-行动所有阶段的发展螺旋式增长将导致工业机器人应用和市场的进一步发展。本文作者诚挚地鼓励广大青年读者以致动器和闭合领域的创新技术为目标,希望未来工业机器人及其操控方面的研究和发展能够取得显著成果。
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本文描述了2000年代以来工业机器人在工厂自动化和仓库自动化实用技术方面的发展。Italso通过参考经典的基于特征的方法和最新的基于深度学习的方法,将模式识别描述为一项核心技术。综述了视觉触觉传感器和物理模拟器机器学习的最新研究进展。如第2节所述,以传感器为中心的技术发展在21世纪初出现,而机器学习技术的发展将按计划在20世纪10年代蓬勃发展。本文作者预计,从配备视觉触觉传感器的手爪开始的执行器技术发展将在20世纪20年代蓬勃发展。在SENSE计划行动的所有阶段,发展的螺旋式增长将导致工业机器人应用和市场的进一步发展。本文作者诚挚地鼓励年轻读者致力于开发用于执行机构和控制的创新技术,希望未来工业机器人及其操纵的研究和开发将产生重大成果。
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本文描述了21世纪以来工业机器人在工厂自动化和仓库自动化实用技术方面的发展。它还通过参考经典的基于特征的方法和最新的基于深度学习的方法,将模式识别描述为核心技术。它概述了通过物理模拟器对视觉触觉传感器和机器学习的最新研究。如第2节所述,以传感器为中心的技术发展出现在2000年代,而机器学习技术发展将按计划在2010年代蓬勃发展。本文作者预计,执行器的技术发展将在2020年蓬勃发展,从配备视觉触觉传感器的抓具开始。在感知-计划-行动的所有阶段,发展的螺旋增长将导致工业机器人应用和市场的进一步发展。本文作者真诚地鼓励年轻读者致力于开发用于致动器的创新技术,并希望工业机器人及其操纵的未来研究和发展将产生显著的成果。
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