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Erschienen in: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 1/2022

02.02.2022 | ORIGINAL ARTICLE

Gesture- and vision-based automatic grasping and flexible placement in teleoperation

verfasst von: Zhao Xue, Xiaoan Chen, Ye He, Hongli Cao, Shengli Tian

Erschienen in: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology | Ausgabe 1/2022

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Abstract

The teleoperation system has attracted a lot of attention because of its advantages in dangerous or unknown environments. It is very difficult to develop an operating system that can complete complex tasks in a completely autonomous. This paper proposes a robot arm control strategy based on gestures and visual perception. The strategy combines the advantages of humans and robots to obtain a convenient and flexible interaction model. The hand’s data were obtained by Leap-Motion. Then a neural network algorithm was used to classify the nine gestures, which were used for robots control through a finite state machine. The control mode switched between indicative control and mapping control. The robot acquired an autonomous grasp ability by incorporating YOLO 6D, depth data and a probabilistic roadmap planner algorithm. The robot completed most of the trajectory independently, while a few flexible trajectories required users to do mapping actions. This interactive mode reduces the burden of the users to a certain extent that makes up for the shortcomings of traditional teleoperation.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Gesture- and vision-based automatic grasping and flexible placement in teleoperation
verfasst von
Zhao Xue
Xiaoan Chen
Ye He
Hongli Cao
Shengli Tian
Publikationsdatum
02.02.2022
Verlag
Springer London
Erschienen in
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology / Ausgabe 1/2022
Print ISSN: 0268-3768
Elektronische ISSN: 1433-3015
DOI
https://doi.org/10.1007/s00170-021-08585-z

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