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2024年1月31日16-848的参考文献
2024年1月31日的16-848的参考文献我们谈到了许多分类法。这是幻灯片中提到的。也很有趣。第一个参考是纳皮尔的作品，他优雅地描述了权力和精确的掌握之间的差异。Napier，John R.“人类手的前运动运动。”骨骼和关节手术杂志。英国第38卷，第38页。4（1956）：902-913。 然后，我们查看了从机械师grasps获得的Cutkosky分类法。 请注意，目标是开发一个专家系统，以确定掌握需求的选择：Cutkosky MR。在掌握选择，掌握模型和用于制造任务的手的设计。 机器人技术和自动化，IEEE交易。 1989 Jun; 5（3）：269-79。 这张照片显示了显示联系人的图片（以及这些可能是我们需要的所有掌握的评论！） Kamakura N，Matsuo M，Ishii H，Mitsuboshi F，Miura Y. 正常手中静态预性的模式。 美国职业治疗杂志。 1980年7月1日; 34（7）：437-45。http：//ajot.aota.org/article.aspx?articleId=1889836我们以前在班级早些时候见过这个。 抓握部分“预性模式”始于PDF的第265页。 kapandji ia。 关节的生理学：上肢，第1卷 Elsevier健康科学； 1987。http：//graphics.cs.cmu.edu/nsp/course/16899-s16/papers/kapandji.pdf这是当今幻灯片的一些其他参考：Iberall，Thea，Thea。 “人类的预性和灵巧的机器人手。”4（1956）：902-913。然后，我们查看了从机械师grasps获得的Cutkosky分类法。请注意，目标是开发一个专家系统，以确定掌握需求的选择：Cutkosky MR。在掌握选择，掌握模型和用于制造任务的手的设计。机器人技术和自动化，IEEE交易。1989 Jun; 5（3）：269-79。 这张照片显示了显示联系人的图片（以及这些可能是我们需要的所有掌握的评论！） Kamakura N，Matsuo M，Ishii H，Mitsuboshi F，Miura Y. 正常手中静态预性的模式。 美国职业治疗杂志。 1980年7月1日; 34（7）：437-45。http：//ajot.aota.org/article.aspx?articleId=1889836我们以前在班级早些时候见过这个。 抓握部分“预性模式”始于PDF的第265页。 kapandji ia。 关节的生理学：上肢，第1卷 Elsevier健康科学； 1987。http：//graphics.cs.cmu.edu/nsp/course/16899-s16/papers/kapandji.pdf这是当今幻灯片的一些其他参考：Iberall，Thea，Thea。 “人类的预性和灵巧的机器人手。”1989 Jun; 5（3）：269-79。这张照片显示了显示联系人的图片（以及这些可能是我们需要的所有掌握的评论！）Kamakura N，Matsuo M，Ishii H，Mitsuboshi F，Miura Y.正常手中静态预性的模式。美国职业治疗杂志。1980年7月1日; 34（7）：437-45。http：//ajot.aota.org/article.aspx?articleId=1889836我们以前在班级早些时候见过这个。抓握部分“预性模式”始于PDF的第265页。kapandji ia。关节的生理学：上肢，第1卷Elsevier健康科学； 1987。http：//graphics.cs.cmu.edu/nsp/course/16899-s16/papers/kapandji.pdf这是当今幻灯片的一些其他参考：Iberall，Thea，Thea。“人类的预性和灵巧的机器人手。”国际机器人研究杂志16，第1期。3（1997）：285-299。 https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/027836499701600302 Thomas Feix, Javier Romero, Heinz-Bodo Schmiedmayer, Aaron M. Dollar, and Danica Kragic, The GRASP Taxonomy of Human Grasp Types, IEEE TRANSACTIONS ON HUMAN-MACHINE SYSTEMS 2015. http://grasp.xief.net/ http://ieeexplore.ieee.org/document/7243327/3（1997）：285-299。 https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/027836499701600302 Thomas Feix, Javier Romero, Heinz-Bodo Schmiedmayer, Aaron M. Dollar, and Danica Kragic, The GRASP Taxonomy of Human Grasp Types, IEEE TRANSACTIONS ON HUMAN-MACHINE SYSTEMS 2015. http://grasp.xief.net/ http://ieeexplore.ieee.org/document/7243327/
16-848 2024年4月10日的参考列表
16-848 2024年4月10日的参考列表开始，我们开始谈论接触模型 - 尤其是硬手指和软手指与库仑摩擦的接触。这些在GRASP分析文献中非常受欢迎，但它们是点接触模型 - 他们假设机器人在一个点与对象进行接触。我们不仅知道，对于人的手接触经常发生在很大的区域上，而且单点接触也会在预测的接触力中造成不连续性，因为在边缘跨越边缘的接触幻灯片，而实际上，这种力可能会差异很顺利。可以通过有限元技术很好地模拟区域接触。但是，这些技术仍然很慢，并且不广泛用于GRASP优化和计划。存在多个基于区域的联系模型。我们快速研究了此博客中描述的其中一种 - 水力弹性联系人：https：//medium.com/toyotaresearch/rethinking-contact-simulation-for-robot-manipulation--434a56b5ec88，我们随后进行了一些数学来抓取抓手和jacobian，包括jacobian。我使用了本文的后半部分进行参考。本文还包含一个质量指标 - 考虑到机器人手的运动学结构（在这种情况下为人类手），以及需要完成的一组特定任务。li，Ying，Jiaxin L. Fu和Nancy S. Pollard。“使用形状匹配和基于任务的修剪的数据驱动的掌握合成。”IEEE可视化交易和计算机图形13，no。“抓握”。法拉利，卡洛和约翰·坎尼。2290-2295。4（2007）：732-747。 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4293017您可以在此条目中找到有关关键术语，形成闭合，抓取矩阵和其他基本属性等关键术语的非常清晰的讨论，来自Springer of Robotics：Prattichizzo，Domenico，Domenico，和Jeffrey C. Trinke。 机器人技术手册（2016）：955-988。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-32552-1_38我们随后谈论了更多关于使掌握好的的事情 - 很多事情都可以介入！ 最引人注目，最常用的质量指标之一是法拉利和精美的掌握质量指标（扳手太空球）。 “计划最佳掌握”。 机器人技术和自动化，1992年。 诉讼。，1992年IEEE国际会议，第 IEEE，1992。https：//people.eecs.berkeley.edu/~jfc/papers/92/fcicra92.pdf4（2007）：732-747。 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4293017您可以在此条目中找到有关关键术语，形成闭合，抓取矩阵和其他基本属性等关键术语的非常清晰的讨论，来自Springer of Robotics：Prattichizzo，Domenico，Domenico，和Jeffrey C. Trinke。机器人技术手册（2016）：955-988。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-32552-1_38我们随后谈论了更多关于使掌握好的的事情 - 很多事情都可以介入！最引人注目，最常用的质量指标之一是法拉利和精美的掌握质量指标（扳手太空球）。“计划最佳掌握”。机器人技术和自动化，1992年。诉讼。，1992年IEEE国际会议，第IEEE，1992。https：//people.eecs.berkeley.edu/~jfc/papers/92/fcicra92.pdf
人grasps Generation
在预测具有平行颚夹具的机器人抓地力已得到很好的研究并广泛应用于机器人操作任务中，但多手指手的自然人抓握生成研究的研究仍然是一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们建议在世界上给定3D对象产生人类的抓。我们的主要观察结果是，对手接触点和物体接触区域之间的一致性建模至关重要。也就是说，我们鼓励先前的手接触点靠近对象表面，并且对象共同的接触区域同时通过手接触。基于手动接触一致性，我们在训练人类掌握的一代模型中设计了新的目标，还设计了一个新的自我监督任务，该任务允许在测试时间之前调整掌握生成网络。我们的实验表明，人类掌握的产生显着改善，而对最先进的方法的差距很大。更有趣的是，通过在测试时间内使用自我监督的任务来优化模型，它可以帮助您在看不见和室外对象上获得更大的收益。
通过3D形状完成在混乱环境中改善机器人水果收获
摘要 - 世界人口正在增加，到2050年，其对食物，饲料，燃料和纤维的需求几乎一倍。面临环境挑战，劳动力短缺也对农业生产系统构成了至关重要的挑战。农作物生产中手动任务的自动化可能会提高效率，但也会导致农业实践的变化，以更有效地使用可用的土地。在本文中，我们解决了在具有挑战性的现实情况下（例如垂直农场）的机器人果实收获的问题，在垂直农场中，机器人感应和表演需要应对杂乱无章的环境。机器人果实的收获通常是通过直接检测传感器读数中的掌握点来完成的，传感器读数可以根据农作物收获的要求在果实本身或其花梗上进行。然而，掌握点检测并不总是可能的，因为理想的抓紧点可能隐藏在叶子或其他水果后面。我们的方法利用了形状的完成技术，使我们能够估算目标果实的完整3D形状，即使在强烈的遮挡下，它的姿势也可以估算其姿势。以这种方式，即使只有部分可见，我们也可以估计一个掌握点。我们评估了在一个真正的机器人操纵器中运行在垂直农场中的实际机器人操纵器，并采用不同的收获工具。我们的实验表明，与最竞争的基线相比，我们提议的管道平均将成功率提高了18.5个百分点，而不是依赖形状完成的基线。
通过光谱扩散的图生成
在本文中，我们提出了Grasp，这是一种基于1）图拉普拉斯矩阵的光谱分解位置的新型图生成模型和2）扩散过程。具体来说，我们建议使用剥离模型对特征向量和特征值进行采样，从中我们可以从中重建图形拉普拉斯和邻接矩阵。我们的突变不变模型还可以通过将它们连接到每个节点的特征值来处理节点特征。使用拉普拉斯频谱使我们能够自然捕获图形的结构特征，并直接在节点空间中工作，同时避免限制其他方法的适用性。这是通过截断符号来实现的，正如我们在实验中所显示的那样，这会导致更快但准确的生成过程。在合成和现实世界图上进行的一系列实验表明，我们模型对最新的替代方案的优势。
rg23-eee-syllabus -.pdf
•学习者将能够通过英语语法原则的应用来讲和写语法准确的句子•学习者将增强词汇技能以建立强大的语言技能。• The learner acquires the ability to understand the academic text from multiple dimensions employing ethical and logical reasoning based on accurate comprehension • The learner gains evaluation potential by employing standard reading & listening strategies to grasp the core essence and spirit of the text • The learner will gain mastery on speaking & writing skills through the application of relevant guidelines, through consistent practice of functional English expression Textbooks: 1.探路者：本科生的交流英语，第1版，东方黑天鹅，2023年（单位1,2＆3）2。Cengage Publications使用语言授权，2023（单位4和5）
