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Enregistrement W2143570788 · doi:10.1109/iciea.2015.7334221

Kinect-based robotic manipulation: From human hand to end-effector

2015· article· en· W2143570788 sur OpenAlexaff
Hongmin Wu, Manjia Su, Shengjun Chen, Yisheng Guan, Hong Zhang, Guangfeng Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobot end effectorModular designComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceRobotPosition (finance)Orientation (vector space)Point (geometry)SMT placement equipmentRobotic armMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel robot motion control method in real-time using the Kinect-based hand tracking. Making use of the middleware NiTE2 modules for Kinect, the 3D position of a hand center point can be captured steadily, which is applied to control the position of the robot's end-effector. Meanwhile, an effective method is presented to estimate another two fingertip points in 3D space by processing hand depth images from Kinect. By utilizing these three points (a hand center and two fingertips) a coordinate system can be built up easily, which is used to specify the hand pose. In the same way, the hand pose is used to control the orientation of the end-effector. What's more, the opening and closing actions of gripper are controlled by changing the distance between these two fingertips. This method enables an operator to control the end-effector easily with only one hand in actual real time. The effectiveness and efficiency of the presented method have been verified in the water-pouring tasks with a 5-DOFs modular manipulator.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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