Методи, алгоритми та програмне забезпечення для біонічного хапання з уникненням перешкод за допомогою дерев октантів та глибокого навчання

Метою дослідження є підвищення ефективності процесу розпізнавання об’єктів, розпізнавання позицій для їх захоплення, розпізнання перешкод, руху до пози хапання з уникненням перешкод та надійного хапання об’єкту. Об’єктом дослідження є процес захоплення роботизованої руки в складних умовах із використанням дерева октантів для планування шляху з уникненням перешкод. Предметом дослідження є моделі та методи виявлення положення захоплення, сприйняття перешкод та планування шляху захоплення та успішного захоплення об’єкта. Методи дослідження. Для вирішення цієї проблеми використовуються такі методи, як пошук шляхів, встановлення порогів, вейвлет-перетворення, вилучення особливостей, штучні нейронні мережі та машинне навчання. Наукова новизна. полягає у тому, що удосконалено процесс розпізнавання об’єктів, розпізнавання позицій для їх захоплення, розпізнання перешкод, руху до пози хапання з уникненням перешкод та надійного хапання об’єкту. Практичне значення результатів полягає у тому, що запропонована система розпізнавання об’єктів, розпізнавання позицій для їх захоплення, розпізнання перешкод, руху до пози хапання з уникненням перешкод та надійного хапання об’єкту ефективно виконує свої задачі

Beyond Participatory Design for Service Robotics

The spread of technologies as Cloud and Distributed Computing, the Internet of Things (IoT) and Machine Learning techniques comes with highly disruptive innovation potential and consequent design imperatives. High connectivity of devices and machines is shaping not only sensing and monitoring capabilities, but also describing ever more ubiquitous and diffuse computing capabilities, affecting decision-making with a wide range of assisting tools and methods. With the scaling potential of moving beyond its contemporary application such as industrial facilities monitoring, precision farming and agriculture, healthcare and risk management scenarios, RaaS is bound to involve an increasingly fluid and diverse range of users, shaping new socio-technical systems where practices, habits and relationships will evolve in respect to its adoption. On these premises, applied research at Polytechnic Interdepartmental Centre for Service Robotics in Turin, Italy, focuses on the development of a service robotics platform able to operate on the local scale and capable of adapting to evolving scenarios