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Ieee roman 20242024移动机器人正被引入工业工作场所,从事需要与人类接触的工作。为了开发不会对人类产生负面影响的有效机器人,包括他们的主观经验和完成工作的能力,我们必须了解人类对在这些机器人附近工作的需求。在本文中,我们研究了人类工人需要什么,从现有的机器人运动在工作期间在a
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EUSIPCO 20242024扬声器阵列波束形成是一种常用的声指向性控制和鲁棒音频再现的信号处理技术。与麦克风不同,扬声器的约束通常是异构的,因为阵列换能器在频率、声电灵敏度、效率和指向性方面具有不同的工作范围。本文提出了一种频率正则化方法
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领域的机器人2024对于部署在郊区社区和其他以人类为中心的环境中的自动地面车辆(agv)来说,定位问题仍然是一个根本性的挑战。已经有了很好的GPS、激光雷达和相机定位方法。但即使在理想条件下,这些方法也有局限性。GPS并不总是可用的,而且通常本身不够精确,视觉方法有困难
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ICRA 20242024机器人操作是实现物流领域自动化的关键推动者。这样的机器人系统需要感知和操作能力来处理各种各样的物体。现有的系统要么在一组封闭的对象上运行,要么执行对象不可知的操作,这缺乏大规模审慎和可靠操作的能力。对象标识(ID)解锁
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ICRA 20242024提出了一种不确定条件下机器人导航的概率无约束模型预测控制公式。我们提出了(1)一个碰撞概率的封闭近似,它自然地模拟了不确定性在规划范围内的传播,并且计算成本很低;(2)一个可以证明保持前向不变性的碰撞代价公式