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World File Search System铰接的
简介Clover Park技术学院的机电一体化工程技术和自动化计划的应用科学学士学位
•铰接的机电一体化协会学位，包括CPTC的机电一体化AAS-T•赢得的应用副学士学位，AAS-T，直接转移副学士学位或等效的外部学科，具有2.3 GPA的区域认可的机构，至少有2.3 GPA的证明，并在MechaTronics Technicalics Technical Iccourment of Mechatronics技术桥梁（Mec Drifce）202;或•由大学确定的适当准备工作，包括完成90个大学级别的学分，就业或其他生活经验，该学分有资格获得以前的学习，并符合上级课程的先决条件。
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
解码想象，听到和口语语音：分类...
摘要我们研究了14通道的移动脑电图设备在脑电波数据中解码，想象和铰接的英式手机中的使用。为此，我们介绍了一个数据集，该数据集在可用的开放式脑电图数据集范围内填补了当前差距，以使用为消费者市场制作的轻巧，负担得起的EEG设备进行语音处理。我们研究了两个分类模型的有效性和用于重构原始语音信号光谱特征的回归模型。我们表明，我们的分类性能几乎与使用研究级设备收集的EEG数据相似的发现。我们得出的结论是，商业级设备可以用作用最小信号处理的语音定型BCI。索引术语：脑电图，脑部计算机界面，想象的语音，神经解码，刺激重建
学习Web的3D动物群
学习自然界中所有动物的3D模型都需要大规模扩展现有的解决方案。考虑到这个最终目标，我们开发了3D-Fauna，这种方法可以学习共同100多种动物物种可变形的3D动物模型。建模动物的一个关键瓶颈是培训数据的有限可用性，我们通过从2D Internet图像中学习模型来克服。我们表明，特定于类别的先验方法未能推广到具有有限的训练图像的稀有物种。我们通过介绍了皮肤模型（SBSM）的语义库来应对这一挑战，该模型（SBSM）通过将几何感应式先验与由现出架子的自我使用的特征提取器相结合，从而自动发现一小部分基本动物形状。为了培训这种模型，我们还贡献了一个新的大型种类的大规模数据集。在推理时，给定任何四足动物的单个图像，我们的模型在几秒钟内以馈送方式重建了铰接的3D网格。
使用基于SAM2的跟踪
摘要 - 铰接式对象操纵需要精确的对象相互作用，必须仔细考虑对象的轴。先前的研究采用交互式感知来操纵铰接的物体，但通常，开放环方法通常因忽略相互作用动力学而受到影响。为了解决此限制，我们提出了一条闭环管道，将交互感与在线轴估计的分段3D点云进行估算。我们的方法利用任何交互式感知技术作为交互感感知的基础，诱导轻微的对象运动生成不断发展的动态场景的点云框架。然后使用段的任何模型2（SAM2）对这些点云进行分割，然后将对象的移动部分掩盖以进行准确的运动在线轴估计，从而指导子序列的机器人动作。我们的方法显着提高了涉及清晰对象的操纵任务的精确和效率。模拟环境中的实验表明，我们的方法优于基线方法，尤其是在要求基于轴心控制的任务中。
Trope Hcraese付费-IDIAP出版物
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种新的方法，将机器人几何形状表示为距离场（RDF），该方法将签名距离场（SDF）的原理扩展到铰接的运动链。我们的方法采用了伯恩斯坦多项式的组合，以高精度和效率编码每个机器人链路的签名距离，同时确保SDF的数学连续性和不同性。我们进一步利用机器人的运动学链来在关节空间中产生SDF表示，从而允许以任意关节配置进行稳健的距离查询。提议的RDF表示在任务和关节空间中都是可区分和平滑的，使其直接集成到优化问题。此外，机器人的0级集合对应于机器人表面，可以将其无缝整合到全身操纵任务中。我们在模拟和7轴Franka Emika机器人中进行了各种经验，与基线方法进行了比较，并证明了其在避免碰撞和全身操纵任务方面的效率。项目页面：https：//sites.google.com/view/lrdf/home
将机器人几何形状表示为距离字段
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种新的方法，将机器人几何形状表示为距离场（RDF），该方法将签名距离场（SDF）的原理扩展到铰接的运动链。我们的方法采用了伯恩斯坦多项式的组合，以高精度和效率编码每个机器人链路的签名距离，同时确保SDF的数学连续性和不同性。我们进一步利用机器人的运动学链来在关节空间中产生SDF表示，从而允许以任意关节配置进行稳健的距离查询。提议的RDF表示在任务和关节空间中都是可区分和平滑的，使其直接集成到优化问题。此外，机器人的0级集合对应于机器人表面，可以将其无缝整合到全身操纵任务中。我们在模拟和7轴Franka Emika机器人中进行了各种经验，与基线方法进行了比较，并证明了其在避免碰撞和全身操纵任务方面的效率。项目页面：https：//sites.google.com/view/lrdf/home
MD Zahidul Islam
i，Md。Zahidul Islam，于1978年12月29日出生于孟加拉国库什蒂亚。我收到了我的学士学位和M.Sc.分别于2000年和2002年分别来自孟加拉国拉杰沙希大学（RU）的应用物理学和电子工程学位。2003年，我在孟加拉国库什蒂亚的伊斯兰大学（IU）信息与传播工程系的学术生涯中开始了学术生涯。2018年6月，我被任命为孟加拉国绿色大学计算机科学与工程系教授，这是我在2020年6月休假期间担任的职位。我的博士研究专注于视觉对象跟踪系统，是在韩国智南国立大学（CNU）的智能图像媒体和界面实验室的Chil-woo Lee教授的监督下在计算机工程系进行的。我被授予我的博士学位。 2011年8月从同一部门出发。此外，我在韩国Suwon的三星高级技术学院（SAIT）的3D Vision Lab完成了研究实习。我的研究兴趣多样，包括计算机视觉，3D对象识别，人类和运动跟踪，跟踪铰接的身体，医学成像以及探索遗传算法和生物信息学的潜力。
八轴铰接机器人和五个...
摘要：激光金属沉积（LMD）是一种添加剂制造（AM）工艺，能够为航空航天和石油和天然气行业生产大型组件。这是通过将沉积头安装在运动系统上（例如铰接机器人或龙门计算机数值控制（CNC）机器）来实现的，该机器可以扫描大容量。铰接式机器人比CNC机器更具灵活性，更便宜，而CNC机器另一方面更准确。本研究将两个LMD系统与不同的运动体系结构（即八轴铰接的机器人和五轴CNC龙门机）进行了比较，以产生大型燃气涡轮机轴对称成分。将相同的过程参数应用于两个机器。沉积的组件在几何形状上没有显着差异，表明两台机器的精确性不同的性能不会影响结果。发现表明LMD可以始终如一地生产具有两种设备的大规模轴对称金属组件。对于此类应用程序，用户可以选择在灵活性和成本是必不可少的情况下，例如在研究环境中或CNC机器时使用铰接式机器人，在工业环境中，易于编程和过程标准化是重要元素，例如在工业环境中。
学习通用门操作政策，大多数...
[1]本·艾斯纳（Ben Eisner），哈里·张（Harry Zhang）和大卫（David Hold）。flowbot3d：学习3D表达流动以操纵表达的观察。arxiv预印arxiv：2205.04382，2022。1 [2] Haoran Geng，Ziming Li，Yiran Geng，Jiayi Chen，Hao Dong和He Wang。partManip：从点云观察到学习跨类别的可推广零件操纵策略。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第2978-2988、2023页。2 [3] Haoran Geng，Helin Xu，Chengyang Zhao，Chao Xu，Li Yi，Siyuan Huang和Wang。gapartnet：跨类别域，可通过可概括和可行的部分操纵对象感知和操纵。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第7081–7091页，2023年。1，2 [4] Yiran Geng，Boshi AN，Haoran Geng，Yuanpei Chen，Yaodong Yang和Hao Dong。机器人操纵的端到端舞蹈学习。arxiv预印arxiv：2209.12941，2022。2 [5] James J Gibson。 提供的理论。 Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [5] James J Gibson。提供的理论。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。ICRA，2024。2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [8] Kaichun MO，Leonidas J. Guibas，Mustafa Mukadam，Abhi-Nav Gupta和Shubham Tulsiani。其中2act：从pix-els到铰接3D对象的动作。在IEEE/CVF国际计算机愿景会议论文集（ICCV），第6813-6823页，2021年。1，2 [9] Chuanrou Ning，Ruihai Wu，Haoran Lu，Kaichun Mo和Hao Dong。其中2个口气：对于看不见的新型铰接对象类别的负担能力学习。在神经信息处理系统（神经）中的广告中，2023年。2 [10] Yusuke Urakami，Alec Hodgkinson，Casey Carlin，Randall Leu，Luca Rigazio和Pieter Abbeel。门口：可扩展的门打开环境和基线代理。ARXIV预印arxiv：1908.01887，2019。1，2 [11]学习开门操作的语义关键点表示。IEEE机器人技术和自动化Letters，5（4）：6980–6987，2020。1 [12] Yian Wang，Ruihai Wu，Kaichun MO，Jiaqi KE，Qingnan Fan，Leonidas Guibas和Hao Dong。adaafford：通过几乎没有相互作用，学习适应3D铰接式物体的操纵负担。欧洲计算机录像会议（ECCV 2022），2022。2 [13] Ruihai Wu，Yan Zhao，Kaichun MO，Zizheng Guo，Yian Wang，Tianhao Wu，Qingnan Fan，Xuelin Chen，Leonidas Guibas和Hao Dong。增值税：学习视觉动作