本文介绍了一个用于电缆线束的自主垃圾衬板 - 一个极具挑战性的垃圾桶采摘任务。目前，由于其长度和难以捉摸的结构，目前的电缆线束不适合进口到自动化生产。考虑到机器人垃圾箱拾取的任务，其中线束严重纠缠在一起，使用传统的箱拣选方法将机器人挑选一个机器人挑战。在本文中，我们提出了一种克服缠结易受零件时克服困难的有效方法。我们为机器人开发了几种运动方案，以拾取单个线束，避免任何缠结。此外，我们提出了一种基于学习的垃圾箱采摘策略，可在合理的顺序中选择掌握和设计的运动方案。由于用于充分解决拣选杂乱电缆线束中的缠结问题，我们的方法是独一无二的。我们在一组现实世界实验中展示了我们的方法，在此期间，该方法能够在各种杂乱的场景下具有效率和准确性的顺序箱拣选任务。
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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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