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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 专题：自动化研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 An Underwater Robotic System With a Soft Continuum Manipulator for Autonomous Aquatic Grasping 期刊论文 IEEE-ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS, 2023, 页码: 12 作者:  Liu, Jiaqi;  Song, Zhuheng;  Lu, Yue;  Yang, Hui;  Chen, Xingyu 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2023/12/21 Grasping  Robots  Soft robotics  Manipulator dynamics  Task analysis  Robot kinematics  Biology  Machine learning  soft robotics  underwater grasping   Learning-Based Slip Detection for Dexterous Manipulation Using GelStereo Sensing 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2023, 页码: 10 作者:  Cui, Shaowei;  Wang, Shuo;  Wang, Rui;  Zhang, Shaolin;  Zhang, Chaofan 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2023/11/17 Sensors  Task analysis  Three-dimensional displays  Point cloud compression  Feature extraction  Adaptive control  Grasping  Dexterous manipulation  slip detection  slip feedback control  tactile sensing   Suction-based Grasp Point Estimation in Cluttered Environment for Robotic Manipulator Using Deep Learning-based Affordance Map 期刊论文 International Journal of Automation and Computing, 2021, 卷号: 18, 期号: 2, 页码: 277-287 作者:  Tri Wahyu Utomo, Adha Imam Cahyadi, Igi Ardiyanto 收藏  |  浏览/下载：18/0  |  提交时间：2021/04/22 Grasping point estimation  household objects  red, green, blue and depth (RGBD) channel image  semantic segmentation  cluttered environment   Self-Attention Based Visual-Tactile Fusion Learning for Predicting Grasp Outcomes 期刊论文 IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, 2020, 卷号: 5, 期号: 4, 页码: 5827-5834 作者:  Cui, Shaowei;  Wang, Rui;  Wei, Junhang;  Hu, Jingyi;  Wang, Shuo 收藏  |  浏览/下载：23/0  |  提交时间：2020/08/31 Grasping  perception for grasping and manipulation  multi-modal perception  force and tactile sensing   Generalized Visual-Tactile Transformer Network for Slip Detection 会议论文 在线会议, 2020-6 作者:  Cui, Shaowei;  Wei, Junhang;  Li, Xiaocan;  Wang, Rui;  Wang, Yu 收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2020/08/27 Information and sensor fusion  Perception and sensing  Intelligent robotics  Deep neural networks  Visual-tactile fusion perception