iMmersive leArninG for ImperfeCtion detectIon and repAir through human-robot interactioN

Projektinformationen

MAGICIAN

ID Finanzhilfevereinbarung: 101120731

DOI

10.3030/101120731

EK-Unterschriftsdatum 30 Juni 2023

Startdatum 1 Oktober 2023

Enddatum 30 September 2027

Finanziert unter

• Digital, Industry and Space

Gesamtkosten

€ 9 174 031,25

EU-Beitrag

€ 8 332 681,25

Koordiniert durch

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TRENTO
Italy

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Documents, reports (2)

Initial user requirements report

Definition of the user requirements for the first use case

First coordination report

Periodic report on the project work progress and activities performed

Other (2)

Human-Robot interfaces and intelligence

First release of the algorithms for planning, active sensing and control of the robot activities

First delivery of perception systems

Preliminary version of target analysis and dataset acquisition and annotation, visual perception module for imperfections detection, tactile sensing system and human motion detection and tracking

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (4)

Force-Based Viscosity and Elasticity Measurements for Material Biomechanical Characterization With a Collaborative Robotic Arm

Autoren: Luca Beber, Edoardo Lamon, Giacomo Moretti, Matteo Saveriano, Luca Fambri, Luigi Palopoli, Daniele Fontanelli
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Ausgabe 74, 2025, ISSN 0018-9456
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TIM.2025.3581663

Surface defect identification using Bayesian filtering on a 3D mesh

Autoren: Matteo Dalle Vedove, Matteo Bonetto, Edoardo Lamon, Luigi Palopoli, Matteo Saveriano, Daniele Fontanelli
Veröffentlicht in: Measurement: Sensors, 2025, ISSN 2665-9174
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.MEASEN.2025.101849

Towards an experiential ethics of AI and robots: A review of empirical research on human encounters

Autoren: Björn Fischer, Susanne Frennert
Veröffentlicht in: Technological Forecasting and Social Change, Ausgabe 219, 2025, ISSN 0040-1625
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.TECHFORE.2025.124264

Human-robot collaboration at work: A review of workers’ experiences and interpretations across organisational, team and individual levels

Autoren: Sarah Skavron, Günter Alce, Björn Fischer, Susanne Frennert
Veröffentlicht in: Computers in Human Behavior: Artificial Humans, Ausgabe 7, 2026, ISSN 2949-8821
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.CHBAH.2026.100275

Conference proceedings (5)

Leveraging FINCH and K-means for Enhanced Cluster-Based Instance Selection

Autoren: Zotou, Panagiota; Bacharidis, Konstantinos; Argyros, Antonis
Veröffentlicht in: 18th European Conference on Computer Vision, ECCV 2024, 2024
Herausgeber: ECCV
DOI: 10.5281/ZENODO.14591725

A Passivity-Based Variable Impedance Controller for Incremental Learning of Periodic Interactive Tasks

Autoren: Matteo Dalle Vedove, Edoardo Lamon, Daniele Fontanelli, Luigi Palopoli, Matteo Saveriano
Veröffentlicht in: 2024 IEEE 20th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2024
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/CASE59546.2024.10711399

Conditional Hand Image Generation using Latent Space Supervision in Random Variable Variational Autoencoders

Autoren: Nicodemou, Vassilios - Clitos; Oikonomidis, Iason; KARVOUNAS, GIORGOS; Argyros, Antonis
Veröffentlicht in: 18th European Conference on Computer Vision, ECCV 2024, 2024
Herausgeber: EVVC
DOI: 10.5281/ZENODO.14591955

Learning Priors of Human Motion With Vision Transformers

Autoren: Placido Falqueto, Alberto Sanfeliu, Luigi Palopoli, Daniele Fontanelli
Veröffentlicht in: 2024 IEEE 48th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), 2024
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.48550/ARXIV.2501.18543

MeshDMP: Motion Planning on Discrete Manifolds using Dynamic Movement Primitives

Autoren: Matteo Dalle Vedove, Fares J. Abu-Dakka, Luigi Palopoli, Daniele Fontanelli, Matteo Saveriano
Veröffentlicht in: 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2025
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.15123