Object Shape Perception for Autonomous Dexterous Manipulation Based on Multi-Modal Learning Models
Cette thèse propose des méthodes de reconstruction 3D d objets basées sur des stratégies multimodales d'apprentissage profond. Les applications visées concernent la manipulation robotique. Dans un premier temps, la thèse propose une méthode de reconstruction visuelle 3D à partir d une seule vue...
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| Autres auteurs: | , , , , , , , |
| Format: | Thèse numérique |
| Langue: | Anglais |
| Publié: |
2021.
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| Sujets: | |
| Accès en ligne: | Accès au texte intégral http://www.theses.fr/2021ISAB0003/abes |
| Note: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) Autre(s) contribution(s) : Omar Tahri, Youcef Mezouar, David Fofi, Helder Araújo , Juan Antonio Corrales Ramón, Driss Boutat, Rosario Aragüés, Ouiddad Labbani-Igbida (Membre(s) du jury) ; David Fofi, Helder Araújo (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Perception de la forme des objets pour la manipulation dextrose autonome basée sur des modèles d'apprentissage multimodaux |