Un système de classification de la prise en main améliore les transferts d’objets entre humains et robots

Donner et emporter des objets vers et depuis les humains sont des capacités fondamentales pour les robots collaboratifs dans une variété d’applications. Les chercheurs de NVIDIA espèrent améliorer ces transferts d’homme à robot en les considérant comme un problème de classification de la prise en main.

Dans un article intitulé « Human Grasp Classification for Reactive Human-to-Robot Handovers », des chercheurs du Seattle AI Robotics Research Lab de NVIDIA décrivent une preuve de concept qui, selon eux, se traduit par des transferts d’homme à robot plus fluides que les approches précédentes. Le système classifie la prise de l’homme et planifie la trajectoire d’un robot pour prendre l’objet de la main de l’homme.

Serveur web :  https://www.therobotreport.com/grasp-classification-system-improves-human-to-robot-handovers/ 

Date : 03/2020

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