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图 9. 机器人抓取实验结果。（a） 运动 1：最大剪切应力（τ）是不同θ值下法向应力（σ）的函数。其中，对于每个 angle.s 数据集，一个幂函数（y=ax^b）与实验数据相匹配，以显示总体趋势；（b） 运动 2：最大规范化扭矩（M），作为不同θ值的归一化法向应力（μ）的函数

3.1.3 小结

由本文的工作可知，通过预先了解夹持器的性能，引入触觉传感装置，能够有效将抓握力的精确应用与壁虎胶接触性能的改进结合起来，进而减少对夹持器控制器本身的要求。例如，可以使用较小的控制器，从而使机械臂上的工具更轻、更安全。这种改变对协作机器人的实际应用是非常有利的。

关于后续工作，作者认为主要有三个方向：一是，需要针对其它材料和粗糙度的面板进行测试，以验证本文实验中观察到的趋势是否依然成立；二是，在非平面抓取的理想工作条件下，性能会出现多大程度的下降；三是，可以对动态情况下的抓取效果进行测试，从而验证在复杂条件下的操作任务完成情况。

 

实验中制作了多个壁虎粘合剂面板，面板两半的方位角以 7.5° 增量变化，从θ=0° 到θ=45°，即从完全垂直于力线（Line of Force）到远离力线 45° 的位置。接下来，使用每套壁虎胶覆盖的面板进行各种实验。实验中设计了机器人手臂的两种运动模式。每次运行时，亚克力板上的标称接触面（Nominal Surface Contact）逐渐增加，从 25% 开始，然后到 50%、75%，直至最后 100% 覆盖（通过手动测量和预先编程的抓取点进行调节）。

实验过程从一块大约四分之一英寸厚的刚性附着的丙烯酸板开始。实验要求是，在规定的正常力水平下，用涂有粘合剂的两指夹持器捏住。在实验过程中，通过调节夹持器的闭合设定值，可以改变该夹持力。作者在实验中发现，对可用设定值的离散化处理使得在饱和致动器和传感器之前只能在四种确定的、不同的法向力之间变化，而其中只有三种可以被调节到低压范围内。在完成这种捏合之后，第一种运动模式是向上拉动刚性连接的丙烯酸板，从而在指尖的粘合表面上施加纯剪切力。第二种运动模式是围绕接触面的质心旋转，这样一个纯力矩就被施加在指尖的粘合剂上。

本文实验给出了一个法向应力和剪切应力的离散化结果，对应于触觉阵列中的单元数 N，每个区域 a_t 具有：

 

一般来说，大数据的处理有两类方式：批处理和流计算。

对于批处理，任务执行的对象是预先保存好的数据，其任务频率可以是每小时一次，每十小时一次，也可以是每二十四小时一次。批处理的典型工具有Spark和MapReduce。

对于流处理，任务执行的对象是实时到达的、源源不断的数据流。换言之，只要有数据到达，那么就一直保持处理。流处理的典型工具有Kafka和Storm。

作为Spark基础应用程序接口的扩展，Spark Streaming能够从众多第三方应用程序获得数据，例如Kafka、Flume和Kinesis等。在Spark Streaming中，数据的抽象表示是以离散化的形式组织的，即DStreams。DStreams可以用来表示连续的数据流。

在Spark Streaming的内部，DStreams是由若干连续的弹性数据集(Resilient Distributed Dataset，RDD)构成的，每个弹性数据集中包含的数据都是来源于确定时间间隔。Spark Streaming的数据处理模式是对确定时间间隔内的数据进行批处理。

由于部分中间结果需要在外存中进行存储，因此传统的批处理系统一般运行起来较为缓慢，但是这样的处理模式可以具有很高的容错性。

Spark Streaming的数据处理模式是基于弹性数据集进行的，通常将绝大部分中间结果保存在内存中，可以根据弹性数据集之间的互相依赖关系进行高速运算。这样的处理模式也被称为微批次处理架构，具体的特点是数据处理的粒度较为粗糙，针对每个选定的弹性数据集进行处理，对于批次内包含的数据无法实现进一步的细分。

18 Lambdoop

2013年，项目负责人Rubén Casado在巴塞罗那的NoSQL Matters大会上发布了Lambdoop框架。Lambdoop是一个结合了实时处理和批处理的大数据应用程序开发框架，其基于Java语言。


 

（编辑：衡水站长网）

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