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Maryam Rezayati
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机器人关节传感器无需外部硬件即可实现触觉手势识别
研究人员开发了一种深度学习方法，仅使用工业机器人内置的关节传感器进行触觉手势识别。该方法无需外部传感器，为人类与机器人协作提供了更具成本效益和可扩展性的解决方案。在 Franka Emika Research 机器人上的实验表明，基于声谱图的卷积神经网络（CNN）模型在接触检测和手势分类方面达到了超过 95% 的准确率，证明了无传感器触觉识别的可行性。
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机器人机械臂在多类别人/物体检测中达到91%的准确率
研究人员开发了一种在机器人机械臂上进行多类别人/物体检测的新方法，改进了之前的二元分类模型。他们使用Franka Emika Panda机器人收集了一个数据集，并训练了LSTM、GRU和Transformers等模型。在实时测试中，表现最佳的模型达到了91.11%的准确率，证明了多类别检测在人机协作中进行更详细接触分析的有效性。