Learn to learn human learning process from teleoperated demonstrations

Informazioni relative al progetto

L3TD

ID dell’accordo di sovvenzione: 101030691

DOI

10.3030/101030691

Progetto chiuso

Data della firma CE 12 Aprile 2021

Data di avvio 1 Luglio 2021

Data di completamento 31 Dicembre 2022

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale

€ 168 700,32

Contributo UE

€ 168 700,32

Coordinato da

UNIVERSITY OF THE WEST OF ENGLAND, BRISTOL
United Kingdom

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (4)

A Novel Dynamic Movement Primitives-based Skill Learning and Transfer Framework for Multi-Tool Use

Autori: Zhenyu Lu; Ning Wang; Miao Li; Chenguang Yang
Pubblicato in: 2022 IEEE 17th International Conference on Control & Automation (ICCA), 2022
Editore: IEEE Xplore
DOI: 10.1109/icca54724.2022.9831826

Fixed-time Adaptive Neural Control for Robot Manipulators with Input Saturation and Disturbance

Autori: Haiqi Huang; Zhenyu Lu; Ning Wang; Chenguang Yang
Pubblicato in: International Conference on Automation and Computing (ICAC), 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/icac55051.2022.9911082

Novel Gripper-like Exoskeleton Design for Robotic Grasping based on Learning from Demonstration

Autori: Hengtai Dai; Zhenyu Lu; Mengyuan He; Chenguang Yang
Pubblicato in: International Conference on Automation and Computing (ICAC), 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/icac55051.2022.9911096

A Modified LSTM Model for Chinese Sign Language Recognition Using Leap Motion

Autori: Bixiao Wu; Zhenyu Lu; Chenguang Yang
Pubblicato in: IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Numero 18 November 2022, 2022
Editore: ieee xplore
DOI: 10.1109/smc53654.2022.9945287

Peer reviewed articles (4)

An Adaptive Fuzzy Control for Human-in-the-Loop Operations With Varying Communication Time Delays

Autori: Zhenyu Lu; Yuan Guan; Ning Wang
Pubblicato in: IEEE Robotics and Automation Letters, Numero Volume: 7, Numero: 2, 2022, ISSN 2377-3766
Editore: IEEE Xplore
DOI: 10.1109/lra.2022.3158540

Incremental Motor Skill Learning and Generalization from Human Dynamic Reactions based on Dynamic Movement Primitives and Fuzzy Logic System

Autori: Zhenyu Lu; Ning Wang; Miao Li; Chenguang Yang
Pubblicato in: IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2021, ISSN 1063-6706
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tfuzz.2021.3136933

A trajectory and force dual-incremental robot skill learning and generalization framework using improved dynamical movement primitives and adaptive neural network control

Autori: Zhenyu Lu; Ning Wang; Qinchuan Li; Chenguang Yang
Pubblicato in: Neurocomputing, 2023, ISSN 0925-2312
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.neucom.2022.11.076

Biomimetic Force and Impedance Adaptation Based on Broad Learning System in Stable and Unstable Tasks: Creating an Incremental and Explainable Neural Network With Functional Linkage

Autori: Zhenyu Lu; Ning Wang
Pubblicato in: IEEE Robotics & Automation Magazine, Numero 10709932, 2022, ISSN 1070-9932
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/mra.2022.3188218