로봇 손에 있는 물체 개수를 정확하게 예측하는 것은 로봇의 다음 동작과 전체 픽업-배치 프로세스의 결과 및 효율성을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 논문은 로봇 손가락과 물체로 인한 심각한 가림 문제에도 불구하고 효과적인 물체 개수 예측을 위한 데이터 기반 대조 학습 기반 분류기와 수정된 손실 함수를 제안합니다.
본 연구는 표준 RGB 카메라가 장착된 이동 로봇을 사용하여 동적 비가시선 추적을 수행하는 새로운 데이터 기반 접근법을 제안합니다. 제안된 방법은 주의 기반 신경망을 활용하여 맨해튼 세계 환경에서 숨겨진 사람의 2D 궤적을 정확하게 추정합니다.
광학 추적기를 사용하여 산재된 키 포인트로부터 변형 선형 물체의 실시간 형상을 강건하게 추정하는 방법을 제안한다.