Neural-network approach to determine operator hand orientation for teleoperated control of a robot manipulator
Notice bibliographique
Résumé
In robot-manipulator teleoperation, vision-based tracking of the human operator motion offers a non-contacting approach that permits unhindered operator motion. To control the robot manipulator, the three-dimensional (3D) position and orientation of the arm of the operator is required. This paper presents a neural-network (NN) based method of determining the orientation of the human hand using non-invasive markerless vision-based tracking. The tracking method uses images of the hand from two fixed cameras to determine three angles of hand orientation. The neural network processing to determine the hand orientation consists of five procedures. First, a preprocessing system performs basic transformations on the input images to prepare them to be interpreted by the neural network. Secondly, an unsupervised neural network extracts relevant local features necessary to recognize the input patterns. Thirdly, a self-organizing neural network combines the local features of the previous network to identify the global pattern. Next, a modified radial-basis function (RBF) neural network calculates the probabilities that a given input pattern corresponds to each basic pattern, for which the RBF NN was trained. Finally, the orientation of the hand is interpolated between these basic patterns by calculating the weighted average of the most probable configurations identified by the RBF NN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».