An intelligent object manipulation framework for industrial tasks

Artur Saudabayev, Yerbolat Khassanov, Almas Shintemirov, Hüseyin Atakan Varol

2013

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icma.2013.6618173
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper presents an intelligent object manipulation framework for industrial tasks, which integrates a sensor-rich multi-fingered robot hand, an industrial robot manipulator, a conveyor belt and employs machine learning algorithms. The framework software architecture is implemented using a Windows 7 operating system with RTX real-time extension for synchronous handling of peripheral devices. The framework uses Scale Invariant Feature Transform (SIFT) image processing algorithm, Support Vector Machine (SVM) machine learning algorithm and 3D point cloud techniques for intelligent object recognition based on RGB camera and laser rangefinder information from the robot hand end effector. The objective is automated manipulation of objects with different shapes and poses with minimum programming effort applied by a user.