Real-Time Interactive Capabilities of Dual-Arm Systems for Humanoid Robots in Unstructured Environments
Notice bibliographique
Résumé
The efficient and rapid processing of target positions is crucial for the real-time interactive motion operations of humanoid robots within unstructured acquisition. This paper presents a novel strategy for the acquisition and transfer of target positions, optimizing the coordination of dual-arm systems in humanoid robots, essential for improving grasping speed and environment interaction responsiveness. The proposed approach integrates a camera mounted on the observer arm for real-time target detection, alongside an executor arm responsible for performing interactive tasks. The mechanism performs seamless and swift target acquisition of positions, converting them from the observer to the executor arm’s operational frame. We utilize YOLOv8 for instant target object detection in RGB images, coupled with depth image analysis for accurate object interaction. A calibration method, enhanced by a plus sign median filter (PSMF), is introduced to improve the accuracy and precision of the depth data. Additionally, a novel kinematic technique is proposed to expedite the position transfer process. Simulation and experimental validations show the efficiency of our kinematic approach, which is demonstrated to be nearly 50 times faster than traditional methods. Moreover, the PSMF calibration technique significantly elevates the robot’s grasping response and success rate, showing that the proposed methods augment the interactive capabilities of humanoid robots in dynamic settings.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».