人与机器人之间的双向对象移交可以在机器人以人为中心的制造或服务方面具有重要的功能技能。实现此技能的问题在于任何解决方案的能力来处理三个重要方面：（i）交接阶段的同步时间；（ii）对象的处理构成约束；（iii）理解触觉交换以无缝地实现（i）的某些步骤。我们为（i）和（ii）提出了一种新的方法，该方法包括在任务空间二次编程控制框架中明确制定移交过程作为约束，以实现隐式时间和轨迹相遇。我们的方法是在熊猫机器人手臂上实施的，从人类操作员那里拿走对象。
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识别技术允许机器人进行适当的规划和控制策略来操纵各种对象。通过组合多个感知，例如视觉和触觉，对象识别更可靠。每个物体材料的一个显着特征是其热性能，并且分类可以利用热传递，类似于人类热敏。基于热基识别的优点是通过简单地使用微小和廉价的传感器捕获温度变化来实时获得接触表面信息的优点。然而，机器人表面和接触物之间的热传递受初始温度和环境条件的强烈影响。当其温度与机器人格拉伯提示相同时，不能识别给定的物体的材料。我们使用活性温控机器人夹具提出了一种材料分类系统，以诱导热流。随后，我们的系统可以独立地从环境温度识别材料。机器人夹持器表面可以调节到与触摸物体表面不同的任何温度。我们通过将温度控制系统与学术围巾机器人集成，根据使用从抓取目标物体获得的温度数据对其进行分类来进行一些实验。
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最先进的冲击动力学模型要么适用于自由飞行物体，也可以不考虑机器人操纵器是通常的高刚度控制。因此，我们缺乏安装在固定基座上的操纵器的量身定制的模型。专注于正交对面对面的影响（没有切向速度），我们重新审视了影响动力学模型的两个基本要素：接触力模型和逆惯性矩阵。我们通过影响具有各种关节配置和速度的传感刚性环境来收集接触力测量。评估从150试验中的测量，我们建议粘弹性接触力模型，并假设机器人是复合体刚体的逆惯性矩阵。
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本文中描述的模型属于专为数据表示和降低尺寸而设计的非负矩阵分解方法的家族。除了保留数据阳性属性外，它还旨在在矩阵分解过程中保留数据结构。这个想法是在NMF成本函数中添加一个惩罚术语，以在原始数据点和转换数据点的成对相似性矩阵之间实现比例关系。新模型的解决方案涉及为系数矩阵得出新的参数化更新方案，这使得在用于群集和分类时可以提高还原数据的质量。将所提出的聚类算法与某些现有的基于NMF的算法以及应用于某些现实生活数据集时的某些基于多种学习的算法进行了比较。获得的结果显示了所提出的算法的有效性。
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