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中国科学院自动化研究所机构知识库
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中科院工业视觉智能装... [8]
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专题:中科院工业视觉智能装备工程实验室
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Motion Forecasting Network (MoFCNet): IMU-Based Human Motion Forecasting for Hip Assistive Exoskeleton
期刊论文
IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, 2023, 卷号: 8, 期号: 9, 页码: 5783-5790
作者:
Zhang, Xingxuan
;
Zhang, Haojian
;
Hu, Jianhua
;
Deng, Jieren
;
Wang, Yunkuan
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提交时间:2023/11/17
Intention recognition
prosthetics and exoskeletons
human motion forecasting
基于显微视觉和力信息的微装配技能学习研究
学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
作者:
李迎
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提交时间:2021/06/16
姿态测量
微装配
模仿学习
强化学习
技能学习
Vision-Based Imitation Learning of Needle Reaching Skill for Robotic Precision Manipulation
期刊论文
JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS, 2021, 卷号: 101, 期号: 1, 页码: 13
作者:
Li, Ying
;
Qin, Fangbo
;
Du, Shaofeng
;
Xu, De
;
Zhang, Jianqiang
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提交时间:2021/03/08
Imitation learning
Skill learning
Visual control
Robotic precision manipulation
Neural networks
Biologically inspired jumping robots: A comprehensive review.
期刊论文
Robotics and Autonomous System, 2020, 期号: 124, 页码: 19
作者:
Zou W(邹伟)
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提交时间:2020/10/22
Jumping robots, Bionics, Autonomous robots, Mechanical structure, Actuator and energy storage, Material, Control and stability
面向过盈配合微器件的机器人装配技能学习及其应用
学位论文
, 中科院自动化所: 中国科学院大学, 2020
作者:
马燕芹
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提交时间:2020/06/11
精密装配
视觉测量
图像伺服控制
装配控制
强化学习
演示学习
装配技能学习
微装配机器人自动识别与技能学习应用研究
学位论文
, 中国科学院大学中关村校区: 中国科学院大学, 2020
作者:
吴夏鹏
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提交时间:2020/06/09
微装配
显微视觉
自动识别
强化学习
技能学习
Measurement error analysis of binocular stereo vision: effective guidelines for bionic eyes
期刊论文
IET SCIENCE MEASUREMENT & TECHNOLOGY, 2017, 卷号: 11, 期号: 7, 页码: 829-838
作者:
Wang, Qingbin
;
Yin, Yingjie
;
Zou, Wei
;
Xu, De
;
Yin YJ(尹英杰)
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提交时间:2018/01/04
Measurement Errors
Stereo Image Processing
Biocybernetics
Spatial Variables Measurement
Feature Extraction
Measurement Error Analysis
Binocular Stereo Vision
Bionic Eyes
Active Cameras
Rotation Angle Errors
Image Feature Extraction Errors
Depth Measurement
Calculation Formula
Angular Velocity
A new vision measurement method based on active object gazing
期刊论文
International Journal of Advanced Robotic Systems, 2017, 卷号: 14, 期号: 4, 页码: 1-8
作者:
Xu, De(徐德)
;
Wang, Qingbin(王庆滨)
;
Xu D(徐德)
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提交时间:2018/01/04
Stereo Vision
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Visual System