🦾 Механические руки роботов

    Z ↑
      │
      └─→ Y
     ╱
    X
    
[Схват] ─ Направляющая Z
    │
    │
Направляющая Y ═══════
    │
    │
Направляющая X ═══════
    │
[Основание]

        Z ↑
          │
    [Схват]
        │ r (выдвижение)
        │
     ╔══╧══╗  ← φ (поворот)
     ║     ║
     ║  ○  ║ ← z (подъем)
     ╚═════╝
   [Основание]

    [Схват] r
        ╲ θ (наклон)
         ╲
          ○ ← φ (поворот)
         ╱│╲
        ╱ │ ╲
   [Основание]

        [Схват]
            │ ← "Кисть"
        ╔═══╪═══╗
        ║ "Предплечье" ║
        ╚═══╪═══╝ ← "Локоть"
        ╔═══╪═══╗
        ║ "Плечо" ║
        ╚═══╪═══╝ ← "Плечевой сустав"
        [Основание]

// Перемещение в заданную точку
moveToPosition(x, y, z, rx, ry, rz);

// Движение по заданной траектории
followTrajectory(pointArray, velocity, acceleration);

// Управление силой воздействия
applyForce(fx, fy, fz, torque_x, torque_y, torque_z);

class MotionPlanner {
private:
    struct Node {
        vector<float> config;  // Конфигурация шарниров
        Node* parent;
        vector<Node*> children;
    };
    
public:
    vector<Node*> planPath(vector<float> start, vector<float> goal) {
        Node* startNode = new Node{start, nullptr, {}};
        vector<Node*> tree = {startNode};
        
        while (!goalReached(tree, goal)) {
            // Генерируем случайную конфигурацию
            vector<float> randomConfig = generateRandomConfig();
            
            // Находим ближайший узел в дереве
            Node* nearest = findNearest(tree, randomConfig);
            
            // Пытаемся создать новый узел
            Node* newNode = extend(nearest, randomConfig);
            
            if (newNode && !hasCollision(newNode->config)) {
                tree.push_back(newNode);
                nearest->children.push_back(newNode);
                newNode->parent = nearest;
            }
        }
        
        return extractPath(tree, goal);
    }
};

class AStarPlanner {
public:
    vector<Configuration> planPath(Configuration start, Configuration goal) {
        priority_queue<Node> openSet;
        set<Configuration> closedSet;
        
        openSet.push({start, 0, heuristic(start, goal)});
        
        while (!openSet.empty()) {
            Node current = openSet.top();
            openSet.pop();
            
            if (current.config == goal) {
                return reconstructPath(current);
            }
            
            closedSet.insert(current.config);
            
            for (auto neighbor : getNeighbors(current.config)) {
                if (closedSet.count(neighbor)) continue;
                
                float tentativeG = current.g + distance(current.config, neighbor);
                
                Node neighborNode = {neighbor, tentativeG, 
                                   tentativeG + heuristic(neighbor, goal)};
                openSet.push(neighborNode);
            }
        }
        
        return {}; // Путь не найден
    }
};

    ║     ║
    ║ [○] ║  ← Объект
    ║     ║
    ╚═════╝

      ╲ │ ╱
       ╲│╱
        ○  ← Объект

    ┌─────────┐
    │ ~~○~~   │ ← Вакуум
    └─────────┘

    ┌─────────┐
    │ ╫╫╫○╫╫╫ │ ← Магнитное поле
    └─────────┘

class AdaptiveGripper {
private:
    float forceThreshold = 10.0;  // Ньютоны
    float currentForce = 0.0;
    bool objectDetected = false;
    
public:
    bool grasp(float targetForce) {
        while (currentForce < targetForce && !objectDetected) {
            closeGripper(0.1);  // Маленький шаг
            currentForce = readForceSensor();
            
            // Обнаружение контакта с объектом
            if (currentForce > forceThreshold) {
                objectDetected = true;
                adjustGrip(targetForce);
                return true;
            }
        }
        
        return false;  // Объект не найден
    }
    
private:
    void adjustGrip(float targetForce) {
        float error = targetForce - currentForce;
        float correction = 0.1 * error;  // Простой P-регулятор
        
        if (correction > 0) {
            closeGripper(correction);
        } else {
            openGripper(-correction);
        }
    }
};

class TactileSensor {
private:
    vector<vector<float>> pressureMap;  // Карта давления
    int width, height;
    
public:
    void updatePressureMap() {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                pressureMap[x][y] = readPressure(x, y);
            }
        }
    }
    
    ObjectInfo analyzeContact() {
        ObjectInfo info;
        
        // Находим центр давления
        float totalPressure = 0;
        float centerX = 0, centerY = 0;
        
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                float pressure = pressureMap[x][y];
                totalPressure += pressure;
                centerX += x * pressure;
                centerY += y * pressure;
            }
        }
        
        if (totalPressure > 0) {
            info.contactCenter = {centerX / totalPressure, centerY / totalPressure};
            info.contactArea = calculateContactArea();
            info.objectShape = classifyShape();
        }
        
        return info;
    }
    
private:
    ShapeType classifyShape() {
        // Анализ паттерна давления для определения формы
        float roundness = calculateRoundness();
        float elongation = calculateElongation();
        
        if (roundness > 0.8) return CIRCULAR;
        if (elongation > 2.0) return ELONGATED;
        return IRREGULAR;
    }
};

class SurgicalRobot {
public:
    void performSurgery() {
        // Микрохирургические операции
        // Точность до 0.01 мм
        // Устранение дрожания рук хирурга
        
        while (operationInProgress) {
            HandMotion surgeonHand = trackSurgeonHands();
            MotorCommands filtered = filterTremor(surgeonHand);
            applyToInstruments(filtered, SCALE_FACTOR);
        }
    }
};

class SoftManipulator {
private:
    vector<PneumaticActuator> muscles;
    FlexibleMaterial structure;
    
public:
    void adaptToObject(ObjectShape shape) {
        // Мягкая адаптация к форме объекта
        for (auto& muscle : muscles) {
            float pressure = calculateOptimalPressure(shape, muscle.position);
            muscle.setPressure(pressure);
        }
        
        // Постепенное обхватывание
        while (!objectSecured()) {
            increaseGrip(0.1);
            delay(100);
        }
    }
};

class LearningManipulator {
private:
    NeuralNetwork motionPlanner;
    ExperienceDatabase database;
    
public:
    void learnFromDemonstration(vector<Trajectory> humanDemos) {
        for (auto& demo : humanDemos) {
            // Извлекаем ключевые особенности движения
            MotionFeatures features = extractFeatures(demo);
            
            // Обучаем нейронную сеть
            motionPlanner.train(features.inputs, features.outputs);
            
            // Сохраняем опыт
            database.store(features);
        }
    }
    
    Trajectory generateMotion(Task task) {
        // Генерируем траекторию на основе обученной модели
        return motionPlanner.predict(task.getFeatures());
    }
};