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Capability-based Frameworks for Industrial Robot Skills: a Survey

Pantano, Matteo und Eiband, Thomas und Lee, Dongheui (2022) Capability-based Frameworks for Industrial Robot Skills: a Survey. In: 18th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, CASE 2022, Seiten 2355-2362. IEEE. 2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 20-24 Aug 2022, Mexico City, Mexico. doi: 10.1109/CASE49997.2022.9926648. ISBN 978-1-6654-9042-9. ISSN 2161-8070.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9926648

Kurzfassung

The research community is puzzled with words like skill, action, atomic unit and others when describing robots? capabilities. However, for giving the possibility to integrate capabilities in industrial scenarios, a standardization of these descriptions is necessary. This work uses a structured review approach to identify commonalities and differences in the research community of robots? skill frameworks. Through this method, 210 papers were analyzed and three main results were obtained. First, the vast majority of authors agree on a taxonomy based on task, skill and primitive. Second, the most investigated robots? capabilities are pick and place. Third, industrial oriented applications focus more on simple robots? capabilities with fixed parameters while ensuring safety aspects. Therefore, this work emphasizes that a taxonomy based on task, skill and primitives should be used by future works to align with existing literature. Moreover, further research is needed in the industrial domain for parametric robots? capabilities while ensuring safety.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/192304/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Capability-based Frameworks for Industrial Robot Skills: a Survey
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Pantano, MatteoMatteo.Pantano (at) https://orcid.org/0000-0002-5420-0038NICHT SPEZIFIZIERT
Eiband, ThomasThomas.Eiband (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1074-9504NICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:20 August 2022
Erschienen in:18th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, CASE 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/CASE49997.2022.9926648
Seitenbereich:Seiten 2355-2362
Verlag:IEEE
ISSN:2161-8070
ISBN:978-1-6654-9042-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Service robots; Taxonomy; Semantics; Focusing; Production; Information representation; Hardware
Veranstaltungstitel:2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)
Veranstaltungsort:Mexico City, Mexico
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:20-24 Aug 2022
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Intuitive Mensch-Roboter Schnittstelle [RO], R - Erklärbare Robotische KI
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Leitungsbereich
Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Kognitive Robotik
Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Eiband, Thomas
Hinterlegt am:14 Dez 2022 19:51
Letzte Änderung:27 Feb 2024 11:09

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