Zeitschriftenartikel zum Thema „Deep Learning and Perception for Grasping and Manipulation“
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Han, Dong, Hong Nie, Jinbao Chen, Meng Chen, Zhen Deng und Jianwei Zhang. „Multi-modal haptic image recognition based on deep learning“. Sensor Review 38, Nr. 4 (17.09.2018): 486–93. http://dx.doi.org/10.1108/sr-08-2017-0160.
Der volle Inhalt der QuelleValarezo Añazco, Edwin, Sara Guerrero, Patricio Rivera Lopez, Ji-Heon Oh, Ga-Hyeon Ryu und Tae-Seong Kim. „Deep Learning-Based Ensemble Approach for Autonomous Object Manipulation with an Anthropomorphic Soft Robot Hand“. Electronics 13, Nr. 2 (17.01.2024): 379. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13020379.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Cong, Qifeng Zhang, Qiyan Tian, Shuo Li, Xiaohui Wang, David Lane, Yvan Petillot und Sen Wang. „Learning Mobile Manipulation through Deep Reinforcement Learning“. Sensors 20, Nr. 3 (10.02.2020): 939. http://dx.doi.org/10.3390/s20030939.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Wenhui, Bin Xu und Xinzhong Wu. „Robot grasping system based on deep learning target detection“. Journal of Physics: Conference Series 2450, Nr. 1 (01.03.2023): 012071. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2450/1/012071.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Hongyu, Jinhui Xiao, Hanwen Kang, Xing Wang, Wesley Au und Chao Chen. „Learning-Based Slip Detection for Robotic Fruit Grasping and Manipulation under Leaf Interference“. Sensors 22, Nr. 15 (22.07.2022): 5483. http://dx.doi.org/10.3390/s22155483.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Ruihua, Xujun Chen, Zhengzhong Wan, Meng Wang und Xinqing Xiao. „Deep Learning-Based Oyster Packaging System“. Applied Sciences 13, Nr. 24 (08.12.2023): 13105. http://dx.doi.org/10.3390/app132413105.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Ning, Cangui Guo, Rongzhao Liang und Deping Li. „Collaborative Viewpoint Adjusting and Grasping via Deep Reinforcement Learning in Clutter Scenes“. Machines 10, Nr. 12 (29.11.2022): 1135. http://dx.doi.org/10.3390/machines10121135.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Dong, Beni Mulyana, Vladimir Stankovic und Samuel Cheng. „A Survey on Deep Reinforcement Learning Algorithms for Robotic Manipulation“. Sensors 23, Nr. 7 (05.04.2023): 3762. http://dx.doi.org/10.3390/s23073762.
Der volle Inhalt der QuelleMohammed, Marwan Qaid, Lee Chung Kwek, Shing Chyi Chua, Abdulaziz Salamah Aljaloud, Arafat Al-Dhaqm, Zeyad Ghaleb Al-Mekhlafi und Badiea Abdulkarem Mohammed. „Deep Reinforcement Learning-Based Robotic Grasping in Clutter and Occlusion“. Sustainability 13, Nr. 24 (10.12.2021): 13686. http://dx.doi.org/10.3390/su132413686.
Der volle Inhalt der QuelleSayour, Malak H., Sharbel E. Kozhaya und Samer S. Saab. „Autonomous Robotic Manipulation: Real-Time, Deep-Learning Approach for Grasping of Unknown Objects“. Journal of Robotics 2022 (30.06.2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2585656.
Der volle Inhalt der QuelleRivera, Patricio, Edwin Valarezo Añazco und Tae-Seong Kim. „Object Manipulation with an Anthropomorphic Robotic Hand via Deep Reinforcement Learning with a Synergy Space of Natural Hand Poses“. Sensors 21, Nr. 16 (05.08.2021): 5301. http://dx.doi.org/10.3390/s21165301.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Tengteng, und Hongwei Mo. „Research on Perception and Control Technology for Dexterous Robot Operation“. Electronics 12, Nr. 14 (13.07.2023): 3065. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12143065.
Der volle Inhalt der QuelleMohammed, Marwan Qaid, Lee Chung Kwek, Shing Chyi Chua, Arafat Al-Dhaqm, Saeid Nahavandi, Taiseer Abdalla Elfadil Eisa, Muhammad Fahmi Miskon et al. „Review of Learning-Based Robotic Manipulation in Cluttered Environments“. Sensors 22, Nr. 20 (18.10.2022): 7938. http://dx.doi.org/10.3390/s22207938.
Der volle Inhalt der QuelleLopez, Patricio Rivera, Ji-Heon Oh, Jin Gyun Jeong, Hwanseok Jung, Jin Hyuk Lee, Ismael Espinoza Jaramillo, Channabasava Chola, Won Hee Lee und Tae-Seong Kim. „Dexterous Object Manipulation with an Anthropomorphic Robot Hand via Natural Hand Pose Transformer and Deep Reinforcement Learning“. Applied Sciences 13, Nr. 1 (28.12.2022): 379. http://dx.doi.org/10.3390/app13010379.
Der volle Inhalt der QuelleBütepage, Judith, Silvia Cruciani, Mia Kokic, Michael Welle und Danica Kragic. „From Visual Understanding to Complex Object Manipulation“. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 2, Nr. 1 (03.05.2019): 161–79. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-control-053018-023735.
Der volle Inhalt der QuelleCirillo, Andrea, Gianluca Laudante und Salvatore Pirozzi. „Tactile Sensor Data Interpretation for Estimation of Wire Features“. Electronics 10, Nr. 12 (18.06.2021): 1458. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10121458.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Hongyu, Hanwen Kang, Xing Wang, Wesley Au, Michael Yu Wang und Chao Chen. „Branch Interference Sensing and Handling by Tactile Enabled Robotic Apple Harvesting“. Agronomy 13, Nr. 2 (09.02.2023): 503. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy13020503.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Zhen, Josh Ye Seng Chen, Guo Wei Lim und Fengjun Bai. „Data-Driven Robotic Tactile Grasping for Hyper-Personalization Line Pick-and-Place“. Actuators 12, Nr. 5 (01.05.2023): 192. http://dx.doi.org/10.3390/act12050192.
Der volle Inhalt der QuelleCaldera, Shehan, Alexander Rassau und Douglas Chai. „Review of Deep Learning Methods in Robotic Grasp Detection“. Multimodal Technologies and Interaction 2, Nr. 3 (07.09.2018): 57. http://dx.doi.org/10.3390/mti2030057.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Tengteng, und Hongwei Mo. „Towards Multi-Objective Object Push-Grasp Policy Based on Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning under Sparse Rewards“. Entropy 26, Nr. 5 (12.05.2024): 416. http://dx.doi.org/10.3390/e26050416.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ao, Yongchun Xie, Yong Wang und Linfeng Li. „Knowledge Graph-Based Image Recognition Transfer Learning Method for On-Orbit Service Manipulation“. Space: Science & Technology 2021 (06.08.2021): 1–9. http://dx.doi.org/10.34133/2021/9807452.
Der volle Inhalt der QuelleDesingh, Karthik. „Perception for General-purpose Robot Manipulation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 15435. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26802.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Bo-Rui, Jin-Siang Shaw und Shih-Hao Lee. „Development of Annulus-Object Random Bin Picking System based on Rapid Establishment of RGB-D Images“. WSEAS TRANSACTIONS ON INFORMATION SCIENCE AND APPLICATIONS 21 (28.02.2024): 128–38. http://dx.doi.org/10.37394/23209.2024.21.13.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Shiyao, und Hao Wu. „Texture Recognition Based on Perception Data from a Bionic Tactile Sensor“. Sensors 21, Nr. 15 (02.08.2021): 5224. http://dx.doi.org/10.3390/s21155224.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Huaidong, Wusheng Chou, Wanchen Tuo, Yongfeng Rong und Song Xu. „Mobile Manipulation Integrating Enhanced AMCL High-Precision Location and Dynamic Tracking Grasp“. Sensors 20, Nr. 22 (23.11.2020): 6697. http://dx.doi.org/10.3390/s20226697.
Der volle Inhalt der QuelleZapata-Impata, Brayan S., Pablo Gil und Fernando Torres. „Tactile-Driven Grasp Stability and Slip Prediction“. Robotics 8, Nr. 4 (26.09.2019): 85. http://dx.doi.org/10.3390/robotics8040085.
Der volle Inhalt der QuelleCordeiro, Artur, João Pedro Souza, Carlos M. Costa, Vítor Filipe, Luís F. Rocha und Manuel F. Silva. „Bin Picking for Ship-Building Logistics Using Perception and Grasping Systems“. Robotics 12, Nr. 1 (18.01.2023): 15. http://dx.doi.org/10.3390/robotics12010015.
Der volle Inhalt der QuellePastor, Francisco, Da-hui Lin-Yang, Jesús M. Gómez-de-Gabriel und Alfonso J. García-Cerezo. „Dataset with Tactile and Kinesthetic Information from a Human Forearm and Its Application to Deep Learning“. Sensors 22, Nr. 22 (12.11.2022): 8752. http://dx.doi.org/10.3390/s22228752.
Der volle Inhalt der QuelleImtiaz, Muhammad Babar, Yuansong Qiao und Brian Lee. „Prehensile and Non-Prehensile Robotic Pick-and-Place of Objects in Clutter Using Deep Reinforcement Learning“. Sensors 23, Nr. 3 (29.01.2023): 1513. http://dx.doi.org/10.3390/s23031513.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Zeshi, Kangkang Yin und Libin Liu. „Learning to use chopsticks in diverse gripping styles“. ACM Transactions on Graphics 41, Nr. 4 (Juli 2022): 1–17. http://dx.doi.org/10.1145/3528223.3530057.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Guozhen, Shiqiang Liu, Liangqi Wang und Rong Zhu. „Skin-inspired quadruple tactile sensors integrated on a robot hand enable object recognition“. Science Robotics 5, Nr. 49 (16.12.2020): eabc8134. http://dx.doi.org/10.1126/scirobotics.abc8134.
Der volle Inhalt der QuelleAgarwal, Aditya, Yash Oza, Maxim Likhachev und Chad Kessens. „Fast and High-Quality, GPU-based, Deliberative, Object-Pose Estimation“. Field Robotics 1, Nr. 1 (19.10.2021): 34–69. http://dx.doi.org/10.55417/fr.2021002.
Der volle Inhalt der QuelleSchwarz, Max, Anton Milan, Arul Selvam Periyasamy und Sven Behnke. „RGB-D object detection and semantic segmentation for autonomous manipulation in clutter“. International Journal of Robotics Research 37, Nr. 4-5 (20.06.2017): 437–51. http://dx.doi.org/10.1177/0278364917713117.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Kainan, Meiyun Zhang und Mohammed K. Hassan. „Intelligent image recognition system for detecting abnormal features of scenic spots based on deep learning“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 39, Nr. 4 (21.10.2020): 5149–59. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189000.
Der volle Inhalt der QuelleMassalim, Yerkebulan, Zhanat Kappassov und Huseyin Atakan Varol. „Deep Vibro-Tactile Perception for Simultaneous Texture Identification, Slip Detection, and Speed Estimation“. Sensors 20, Nr. 15 (25.07.2020): 4121. http://dx.doi.org/10.3390/s20154121.
Der volle Inhalt der QuelleMeckel, Miriam, und Léa Steinacker. „Hybrid Reality: The Rise of Deepfakes and Diverging Truths“. Morals & Machines 1, Nr. 1 (2021): 12–23. http://dx.doi.org/10.5771/2747-5182-2021-1-12.
Der volle Inhalt der QuelleMeckel, Miriam, und Léa Steinacker. „Hybrid Reality: The Rise of Deepfakes and Diverging Truths“. Morals & Machines 1, Nr. 1 (2021): 12–23. http://dx.doi.org/10.5771/2747-5174-2021-1-12.
Der volle Inhalt der QuelleMeckel, Miriam, und Léa Steinacker. „Hybrid Reality: The Rise of Deepfakes and Diverging Truths“. Morals & Machines 1, Nr. 1 (2021): 10–21. http://dx.doi.org/10.5771/2747-5174-2021-1-10.
Der volle Inhalt der QuelleMeckel, Miriam, und Léa Steinacker. „Hybrid Reality: The Rise of Deepfakes and Diverging Truths“. Morals & Machines 1, Nr. 1 (2021): 10–21. http://dx.doi.org/10.5771/2747-5182-2021-1-10.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Haiming, Mingchang Wang, Yongxian Zhang und Guorui Ma. „TDA-Net: A Novel Transfer Deep Attention Network for Rapid Response to Building Damage Discovery“. Remote Sensing 14, Nr. 15 (01.08.2022): 3687. http://dx.doi.org/10.3390/rs14153687.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Jongseok, Ribin Balachandran, Konstantin Kondak, Andre Coelho, Marco De Stefano, Matthias Humt, Jianxiang Feng, Tamim Asfour und Rudolph Triebel. „Virtual Reality via Object Pose Estimation and Active Learning: Realizing Telepresence Robots with Aerial Manipulation Capabilities“. Field Robotics 3, Nr. 1 (10.01.2023): 323–67. http://dx.doi.org/10.55417/fr.2023010.
Der volle Inhalt der QuelleSeetohul, Jenna, und Mahmood Shafiee. „Snake Robots for Surgical Applications: A Review“. Robotics 11, Nr. 3 (05.05.2022): 57. http://dx.doi.org/10.3390/robotics11030057.
Der volle Inhalt der QuelleSharma, Santosh Kumar. „Failed Nerve Blocks: Prevention and Management“. Journal of Anaesthesia and Critical Care Reports 4, Nr. 3 (2018): 3–6. http://dx.doi.org/10.13107/jaccr.2018.v04i03.101.
Der volle Inhalt der QuelleGorjup, Gal, Lucas Gerez und Minas Liarokapis. „Leveraging Human Perception in Robot Grasping and Manipulation Through Crowdsourcing and Gamification“. Frontiers in Robotics and AI 8 (29.04.2021). http://dx.doi.org/10.3389/frobt.2021.652760.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Min, Guoyu Zuo, Shuangyue Yu, Daoxiong Gong, Zihao Wang und Ouattara Sie. „Position‐aware pushing and grasping synergy with deep reinforcement learning in clutter“. CAAI Transactions on Intelligence Technology, 02.08.2023. http://dx.doi.org/10.1049/cit2.12264.
Der volle Inhalt der QuellePark, Su-Young, Cheonghwa Lee, Suhwan Jeong, Junghyuk Lee, Dohyeon Kim, Youhyun Jang, Woojin Seol, Hyungjung Kim und Sung-Hoon Ahn. „Digital Twin and Deep Reinforcement Learning-Driven Robotic Automation System for Confined Workspaces: A Nozzle Dam Replacement Case Study in Nuclear Power Plants“. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, 18.03.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s40684-023-00593-6.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Senjing, und Marco Castellani. „Primitive shape recognition from real-life scenes using the PointNet deep neural network“. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 02.08.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s00170-022-09791-z.
Der volle Inhalt der QuelleKu, Subyeong, Byung-Hyun Song, Taejun Park, Younghoon Lee und Yong-Lae Park. „Soft modularized robotic arm for safe human–robot interaction based on visual and proprioceptive feedback“. International Journal of Robotics Research, 20.01.2024. http://dx.doi.org/10.1177/02783649241227249.
Der volle Inhalt der QuelleDuan, Haonan, Peng Wang, Yayu Huang, Guangyun Xu, Wei Wei und Xiaofei Shen. „Robotics Dexterous Grasping: The Methods Based on Point Cloud and Deep Learning“. Frontiers in Neurorobotics 15 (09.06.2021). http://dx.doi.org/10.3389/fnbot.2021.658280.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Lufeng, Qu Li, Wei Fu, Fei Jiang, Tianxing Song, Guangbo Pi und Shijie Sun. „Enhancing Automated Loading and Unloading of Ship Unloaders through Dynamic 3D Coordinate System with Deep Learning“. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS COMMUNICATIONS & CONTROL 19, Nr. 2 (01.03.2024). http://dx.doi.org/10.15837/ijccc.2024.2.6234.
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