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Activity Recognition in Industrial Environment using Two Layers Learning
2021, HENALLUXArticle scientifiqueAction and activity recognition is essential in the world of cobots to ensure the best efficiency and a safety collaboration between a robot and the human-being. The approach of the article is the creation of a new activity dataset for an industrial context with cobots for recognition. We proposed to use LSTM (Long Short-Term Memory) to analyse and recognize the activities and we also proposed to ... -
Apprentissage autonome appliqué au domaine de la robotique
2011, HENALLUXFoRSArticle scientifiqueCe travail explique comment implémenter dans un robot une capacité d’apprentissage telle que celle d’un enfant de 4 mois. Le principe est basé sur la création de vecteurs composés de 3 parties: un contexte (l’état des capteurs avant qu’une action soit réalisée), une action et enfin un résultat (l’état des capteurs après que l’action ait été réalisée). Le robot apprendra de ces associations ... -
Étude et modélisation du maintien horizontal de l'assiette d'un véhicule tout-terrain pour personnes à mobilité réduite
2013, HENALLUXFoRSArticle scientifiqueCet article traite de l'étude et la modélisation d'un système permettant de maintenir horizontalement un plateau disposé sur un véhicule tout-terrain et destiné au transport de personnes à mobilité réduite. Les étapes de l'étude sont : une analyse fonctionnelle, une modélisation mathématique du véhicule, la caractérisation et le choix des éléments du système de stabilisation du plateau et une ... -
Real Time Hand Gesture Recognition in Industry
2021, HENALLUXArticle scientifiqueWith the 4th industrial revolution and the increased use of cobots in the industries comes many opportunities for new generation control panels. In this article, we proposed to develop a deep learning model to recognize in real time 10 different gestures that can be used to interact with a cobot. We proposed a new dataset containing gestures that can be used in an industrial context. The videos were ...