Zastosowanie komunikacji głosowej do generowania elastycznych wzorców obiektów chwytanych przez robota współpracującego

• Autorzy: Rogowski, Adam

Warianty tytułu

EN

Application of voice communication for creation of flexible contour templates of the objects grasped by a collaborative robot

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ostatnich latach roboty współpracujące odgrywają coraz istotniejszą rolę, także w przemyśle chemicznym. Ich praca jest często związana z chwytaniem obiektów identyfikowanych za pomocą systemu wizyjnego. Jedna z metod klasyfikacji obiektów na podstawie sygnatur ich zarysów zakłada tworzenie elastycznych wzorców konturów (FECT), umożliwiających automatyczne generowanie danych wejściowych do sieci neuronowej. Jej wadą jest pracochłonność opracowywania FECT przez użytkownika. Przedstawiono metodę efektywnego generowania FECT poprzez wykorzystanie interakcji multimodalnej (mowa, wskazywanie, tekst), uwzględniającej quasi-naturalny charakter fraz wypowiadanych przez użytkownika.

EN

A method for efficiently creating flexible contour templates (FECT) using multimodal interaction (speech, pointing, text) was developed, taking into account the quasi-natural character of the phrases spoken by the user. The use of multimodal commands provides significant time savings in creating a flexible FECT pattern.

Słowa kluczowe

PL

komunikacja głosowa; roboty współpracujące; przemysł chemiczny

EN

voice communication; collaborative robots; chemical industry

• Czasopismo: Przemysł Chemiczny
• Rocznik: 2024
• Tom: T. 103, nr 12
• Strony: 1479--1482
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Rogowski, Adam

• Zakład Automatyzacji i obróbki Skrawaniem, Instytut Technik Wytwarzania, Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Warszawska, ul. Narbutta 86, pok. ST405, 02-524 Warszawa ,

Bibliografia

• [1] R. Matthew, R. McGee, K. Roche, S. Warreth, N. Papakostas, Appl. Sci. 2022, 12, 10895.
• [2] M. Ulbrich, V. Aggarwal, J. Bus. Chem. 2019, 16, nr 2, 76.
• [3] B. Burger, P. Maffetone, V. Gusev, C. Aitchison, Y. Bai, X. Wang, X. Li, B. Alston, B. Li, R. Clowes, N. Rankin, B. Harris, R. Sprick, A. Cooper, Nature 2020, 583, 237.
• [4] M. Hardner, D. Schneider, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch. 2019, XLII-2/W18, 67.
• [5] H. Elsalamony, Measurement 2017, 104, 50.
• [6] A. Barman, P. Dutta, Pattern Recognit. Lett. 2021, 145, 254.
• [7] A. Rogowski, P. Skrobek, Sensors 2020, 20, 177.
• [8] S. Xue, X. Kou, S. Tan, Comput. Aided Des. Appl. 2009, 6, 125.
• [9] A. Rogowski, K. Bieliszczuk, J. Rapcewicz, Sensors 2020, 20, 7287.
• [10] A. Rogowski, Sensors 2022, 22, 9520.

Identyfikatory

DOI

10.15199/62.2024.12.16