机构名称：
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摘要：人类 - 机器人的合作在制造和组装任务的领域引起了人们的关注，因此需要开发适应性和用户友好的互动形式。为了满足这一需求，协作机器人（COBOTS）已成为可行的解决方案。深度学习在增强机器人能力并促进其对环境的看法和理解方面发挥了关键作用。本研究提出了将柯比特和深度学习的整合，以帮助用户完成诸如部分交换和存储之类的组装任务。提出的系统包括一个对象分类系统，用于对汇编元素进行分类和存储元素，语音识别系统进行分类，以及用于密切交互的手动跟踪系统。对每个隔离系统和不同个体使用的完整应用进行了测试，平均准确度为91.25％。将深度学习纳入COBOT应用程序中具有重要的潜力，可转变包括制造业，医疗保健和辅助技术。这项工作是使用多个神经网络和在协作任务中使用的cobot的概念证明，证明了系统之间的沟通并为个人和集成系统提出评估方法。
集成汇编任务的深度学习和协作机器人
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