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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 955 - 960 (6page)
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This paper proposed a novel intuitive teaching technologies by reconstructing the recorded motion information during human guided robotic arm. A learning algorithm is proposed in this paper to recognize the motion primitives according to therbligs definition. The hybrid sensing interface is used to record and modified the positional trajectory, force/torque, and gripper information. Furthermore, an extended Kalman filter is used to pre-process the data and estimate the velocity and acceleration profile as motion features. The motion features, output data via the hybrid sensing interface, is finally used to recognize the target therblig by proposed cascade support vector machine. The experimental results show that the proposed method can recognize the motion features into therbligs correctly and efficiently. The recognition results can be further used to reconstruct an assembly operation.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. HYBRID SENSING INTERFACE
3. MOTION PRIMITIVE
4. MOTION PRIMITIVE RECOGNITION ALGORITHM
5. EXPERIMENTAL RESULTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES
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