Littérature scientifique sur le sujet « Deep Learning and Perception for Grasping and Manipulation »
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Articles de revues sur le sujet "Deep Learning and Perception for Grasping and Manipulation"
Han, Dong, Hong Nie, Jinbao Chen, Meng Chen, Zhen Deng et Jianwei Zhang. « Multi-modal haptic image recognition based on deep learning ». Sensor Review 38, no 4 (17 septembre 2018) : 486–93. http://dx.doi.org/10.1108/sr-08-2017-0160.
Texte intégralValarezo Añazco, Edwin, Sara Guerrero, Patricio Rivera Lopez, Ji-Heon Oh, Ga-Hyeon Ryu et Tae-Seong Kim. « Deep Learning-Based Ensemble Approach for Autonomous Object Manipulation with an Anthropomorphic Soft Robot Hand ». Electronics 13, no 2 (17 janvier 2024) : 379. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13020379.
Texte intégralWang, Cong, Qifeng Zhang, Qiyan Tian, Shuo Li, Xiaohui Wang, David Lane, Yvan Petillot et Sen Wang. « Learning Mobile Manipulation through Deep Reinforcement Learning ». Sensors 20, no 3 (10 février 2020) : 939. http://dx.doi.org/10.3390/s20030939.
Texte intégralZhao, Wenhui, Bin Xu et Xinzhong Wu. « Robot grasping system based on deep learning target detection ». Journal of Physics : Conference Series 2450, no 1 (1 mars 2023) : 012071. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2450/1/012071.
Texte intégralZhou, Hongyu, Jinhui Xiao, Hanwen Kang, Xing Wang, Wesley Au et Chao Chen. « Learning-Based Slip Detection for Robotic Fruit Grasping and Manipulation under Leaf Interference ». Sensors 22, no 15 (22 juillet 2022) : 5483. http://dx.doi.org/10.3390/s22155483.
Texte intégralZhang, Ruihua, Xujun Chen, Zhengzhong Wan, Meng Wang et Xinqing Xiao. « Deep Learning-Based Oyster Packaging System ». Applied Sciences 13, no 24 (8 décembre 2023) : 13105. http://dx.doi.org/10.3390/app132413105.
Texte intégralLiu, Ning, Cangui Guo, Rongzhao Liang et Deping Li. « Collaborative Viewpoint Adjusting and Grasping via Deep Reinforcement Learning in Clutter Scenes ». Machines 10, no 12 (29 novembre 2022) : 1135. http://dx.doi.org/10.3390/machines10121135.
Texte intégralHan, Dong, Beni Mulyana, Vladimir Stankovic et Samuel Cheng. « A Survey on Deep Reinforcement Learning Algorithms for Robotic Manipulation ». Sensors 23, no 7 (5 avril 2023) : 3762. http://dx.doi.org/10.3390/s23073762.
Texte intégralMohammed, Marwan Qaid, Lee Chung Kwek, Shing Chyi Chua, Abdulaziz Salamah Aljaloud, Arafat Al-Dhaqm, Zeyad Ghaleb Al-Mekhlafi et Badiea Abdulkarem Mohammed. « Deep Reinforcement Learning-Based Robotic Grasping in Clutter and Occlusion ». Sustainability 13, no 24 (10 décembre 2021) : 13686. http://dx.doi.org/10.3390/su132413686.
Texte intégralSayour, Malak H., Sharbel E. Kozhaya et Samer S. Saab. « Autonomous Robotic Manipulation : Real-Time, Deep-Learning Approach for Grasping of Unknown Objects ». Journal of Robotics 2022 (30 juin 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2585656.
Texte intégralThèses sur le sujet "Deep Learning and Perception for Grasping and Manipulation"
Zapata-Impata, Brayan S. « Robotic manipulation based on visual and tactile perception ». Doctoral thesis, Universidad de Alicante, 2020. http://hdl.handle.net/10045/118217.
Texte intégralThis doctoral thesis has been carried out with the support of the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness through the grant BES-2016-078290.
Tahoun, Mohamed. « Object Shape Perception for Autonomous Dexterous Manipulation Based on Multi-Modal Learning Models ». Electronic Thesis or Diss., Bourges, INSA Centre Val de Loire, 2021. http://www.theses.fr/2021ISAB0003.
Texte intégralThis thesis proposes 3D object reconstruction methods based on multimodal deep learning strategies. The targeted applications concern robotic manipulation. First, the thesis proposes a 3D visual reconstruction method from a single view of the object obtained by an RGB-D sensor. Then, in order to improve the quality of 3D reconstruction of objects from a single view, a new method combining visual and tactile information has been proposed based on a learning reconstruction model. The proposed method has been validated on a visual-tactile dataset respecting the kinematic constraints of a robotic hand. The visual-tactile dataset respecting the kinematic properties of the multi-fingered robotic hand has been created in the framework of this PhD work. This dataset is unique in the literature and is also a contribution of the thesis. The validation results show that the tactile information can have an important contribution for the prediction of the complete shape of an object, especially the part that is not visible to the RGD-D sensor. They also show that the proposed model allows to obtain better results compared to those obtained with the best performing methods of the state of the art
Morrison, Douglas. « Robotic grasping in unstructured and dynamic environments ». Thesis, Queensland University of Technology, 2021. https://eprints.qut.edu.au/207886/1/Douglas_Morrison_Thesis.pdf.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Deep Learning and Perception for Grasping and Manipulation"
Blank, Andreas, Lukas Zikeli, Sebastian Reitelshöfer, Engin Karlidag et Jörg Franke. « Augmented Virtuality Input Demonstration Refinement Improving Hybrid Manipulation Learning for Bin Picking ». Dans Lecture Notes in Mechanical Engineering, 332–41. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-18326-3_32.
Texte intégralMehman Sefat, Amir, Saad Ahmad, Alexandre Angleraud, Esa Rahtu et Roel Pieters. « Robotic grasping in agile production ». Dans Deep Learning for Robot Perception and Cognition, 407–33. Elsevier, 2022. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-32-385787-1.00021-x.
Texte intégralKantor, George, et Francisco Yandun. « Advances in grasping techniques in agricultural robots ». Dans Burleigh Dodds Series in Agricultural Science, 355–86. Burleigh Dodds Science Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.19103/as.2023.0124.09.
Texte intégral« Deep learning techniques for modelling human manipulation and its translation for autonomous robotic grasping with soft end-effe ». Dans AI for Emerging Verticals : Human-robot computing, sensing and networking, 3–28. Institution of Engineering and Technology, 2020. http://dx.doi.org/10.1049/pbpc034e_ch1.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Deep Learning and Perception for Grasping and Manipulation"
Chu, You-Rui, Haiyue Zhu et Zhiping Lin. « Intelligent 6-DoF Robotic Grasping and Manipulation System Using Deep Learning ». Dans International Conference of Asian Society for Precision Engineering and Nanotechnology. Singapore : Research Publishing Services, 2022. http://dx.doi.org/10.3850/978-981-18-6021-8_or-02-0217.html.
Texte intégralZhang, Chi, et Yingzhao Zhu. « A review of robot grasping tactile perception based on deep learning ». Dans Third International Conference on Control and Intelligent Robotics (ICCIR 2023), sous la direction de Kechao Wang et M. Vijayalakshmi. SPIE, 2023. http://dx.doi.org/10.1117/12.3011588.
Texte intégralPavlichenko, Dmytro, et Sven Behnke. « Deep Reinforcement Learning of Dexterous Pre-Grasp Manipulation for Human-Like Functional Categorical Grasping ». Dans 2023 IEEE 19th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/case56687.2023.10260385.
Texte intégralFang, Jianhao, Weifei Hu, Chuxuan Wang, Zhenyu Liu et Jianrong Tan. « Deep Reinforcement Learning Enhanced Convolutional Neural Networks for Robotic Grasping ». Dans ASME 2021 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2021. http://dx.doi.org/10.1115/detc2021-67225.
Texte intégralLu, Jingpei, Ambareesh Jayakumari, Florian Richter, Yang Li et Michael C. Yip. « SuPer Deep : A Surgical Perception Framework for Robotic Tissue Manipulation using Deep Learning for Feature Extraction ». Dans 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icra48506.2021.9561249.
Texte intégralRakhimkul, Sanzhar, Anton Kim, Askarbek Pazylbekov et Almas Shintemirov. « Autonomous Object Detection and Grasping Using Deep Learning for Design of an Intelligent Assistive Robot Manipulation System ». Dans 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/smc.2019.8914465.
Texte intégralImran, Alishba, William Escobar et Fred Barez. « Design of an Affordable Prosthetic Arm Equipped With Deep Learning Vision-Based Manipulation ». Dans ASME 2021 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2021. http://dx.doi.org/10.1115/imece2021-68714.
Texte intégralChen, Zhu, Xiao Liang et Minghui Zheng. « Including Image-Based Perception in Disturbance Observer for Warehouse Drones ». Dans ASME 2020 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2020-3284.
Texte intégral