Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Shape Reconstruction Task for Transfer of Haptic Information between Robotic Setups

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F23%3A00367827" target="_blank" >RIV/68407700:21230/23:00367827 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://transferabilityinrobotics.github.io/icra2023/spotlight/TRW07_abstract.pdf" target="_blank" >https://transferabilityinrobotics.github.io/icra2023/spotlight/TRW07_abstract.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Shape Reconstruction Task for Transfer of Haptic Information between Robotic Setups

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Robot morphology, which includes the physical dimension and shape but also the placement and type of actuators and sensors, is highly variable. This also applies to different robot hand and grippers, equipped with force or tactile sensors. Unlike in computer vision, where information from cameras is robot and largely camera-independent, haptic information is morphology-dependent, which makes it difficult to transfer object recognition and other pipelines between setups. In this work, we introduce a shape reconstruction and grasping task to evaluate the success of haptic information transfer between robotic setups, and propose feature descriptors that can help in standardizing the haptic representation of shapes across different robotic setups.

  • Název v anglickém jazyce

    Shape Reconstruction Task for Transfer of Haptic Information between Robotic Setups

  • Popis výsledku anglicky

    Robot morphology, which includes the physical dimension and shape but also the placement and type of actuators and sensors, is highly variable. This also applies to different robot hand and grippers, equipped with force or tactile sensors. Unlike in computer vision, where information from cameras is robot and largely camera-independent, haptic information is morphology-dependent, which makes it difficult to transfer object recognition and other pipelines between setups. In this work, we introduce a shape reconstruction and grasping task to evaluate the success of haptic information transfer between robotic setups, and propose feature descriptors that can help in standardizing the haptic representation of shapes across different robotic setups.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů