Kompetenzen
Deep Robotic Grasping
Der Ansatz des Deep Grasping in der Robotik nutzt Deep Learning, um Roboter zu befähigen Objekte sicher und effizient greifen zu können. Dabei erfassen Sensoren Echtzeitdaten, die Algorithmen zur Objekterkennung und Bewegungssteuerung verarbeiten. Diese Methode ermöglicht es Robotern, sich an neue und unbekannte Objekte anzupassen, ohne dass umfangreiche manuelle Programmierung erforderlich ist. Durch kontinuierliches Lernen und Anpassen verbessert sich die Genauigkeit und Flexibilität des Greifens im Laufe der Zeit.





Next-Best-View Planning
Next-Best-View Planning in der Robotik bezieht sich auf die strategische Berechnung der optimalen Sensorposition, um vollständige und präzise 3D-Modellierungen einer Szene zu erfassen. Dieser Ansatz nutzt Algorithmen zur Analyse von Sensordaten, um Positionen zu identifizieren, die neue und informative Sichtfelder bieten. Durch die kontinuierliche Anpassung und Optimierung der Kamerapositionen wird die Abdeckung der Szene maximiert, was zu effizienteren und genaueren Datenerfassungen führt. Dies ist besonders wichtig für Aufgaben wie das autonome Navigieren, Inspektion und Objekterkennung.
Sensordatenfusion



Foundation Modelle
Generative Modelle

