Reaching and Grasping: what we can learn from psychology and robotics
Notice bibliographique
Résumé
Grasping an object is an elementary behavior that looks easy for an adult. Yet, grasping an object is still a challenging topic in robotics. Classical approaches consider a sequence of sub tasks ranging from object recognition and localization, the planning of the trajectory to reach this object with the correct orientation and finally the control of the arm movements to grasp securely the object. If this approach has proved to be efficient in simple cases such as reaching a cup on an empty table, a lot of problems remain when the object or the environment is complex. Following, a lot of works have shown the interdependence and even the overlapping between the brain structures involved for real and imagined hand movements . Moreover, some recent works show that the grasping trajectory of an object is impacted by the social environment.Grasping an object in order to give it to somebody else is performed differently than picking it up to place it somewhere else. Even if the deposit place is the same, the global trajectory and especially the preparatory movement to pick the object is different. Hence, our brain is perhaps not planning the grasping as a sequence of elementary and independent subtasks. Such studies on the precise modeling of the human arm control can be found in, but is out of the scope of the present paper.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».