Deformable object manipulation (DOM) is an emerging research problem in robotics. The ability to manipulate deformable objects endows robots with higher autonomy and promises new applications in the industrial, services, and healthcare sectors. However, compared to rigid object manipulation, the manipulation of deformable objects is considerably more complex and is still an open research problem. Tackling the challenges in DOM demands breakthroughs in almost all aspects of robotics, namely hardware design, sensing, deformation modeling, planning, and control. In this article, we highlight the main challenges that arise by considering deformation and review recent advances in each sub-field. A particular focus of our paper lies in the discussions of these challenges and proposing promising directions of research.


翻译:变形物体操纵(DOM)是一个新出现的机器人研究问题,操纵变形物体的能力使变形物体具有更高的自主性,并有望在工业、服务和保健部门得到新的应用;然而,与僵化物体操纵相比,变形物体的操纵相当复杂,仍然是一个公开的研究问题。对付变形物体操纵的挑战要求在机器人的几乎所有方面,即硬件设计、感测、变形模型、规划和控制等方面都取得突破。在本篇文章中,我们强调考虑变形和审查每个子领域最近的进展所产生的主要挑战。我们的文件的一个特别重点是讨论这些挑战并提出有希望的研究方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器人(英语:Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中,机器人指能自动运行任务的人造机器设备,用以取代或协助人类工作,一般会是机电设备,由计算机程序或是电子电路控制。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
2018年中科院JCR分区发布!
材料科学与工程
3+阅读 · 2018年12月11日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
16篇论文入门manipulation研究
机器人学家
15+阅读 · 2017年6月6日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Metrics for Explainable AI: Challenges and Prospects
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月11日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
2018年中科院JCR分区发布!
材料科学与工程
3+阅读 · 2018年12月11日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
16篇论文入门manipulation研究
机器人学家
15+阅读 · 2017年6月6日
相关论文
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Metrics for Explainable AI: Challenges and Prospects
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月11日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员