Vier Paper auf der IEEE IROS 2020 vorgestellt

Auf der diesjährigen International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2020) war das IAR-IPR mit insgesamt vier Papern vertreten. Aufgrund der Corona-Pandemie fand die Konferenz nicht wie ursprünglich geplant in Las Vegas, sondern virtuell statt.

Die folgenden Forschungsarbeiten wurden von unseren Mitarbeitern vorgestellt:

• Lars Berscheid, Pascal Meißner und Torsten Kröger: "Self-supervised Learning for Precise Pick-and-place without Object Model"
• Jonas Kiemel, Robin Weitemeyer, Pascal Meißner und Torsten Kröger: "TrueÆdapt: Learning Smooth Online Trajectory Adaptation with Bounded Jerk, Acceleration and Velocity in Joint Space"
• David Puljiz, Franziska Krebs, Fabian Bösing und Björn Hein: "What the HoloLens Maps Is Your Workspace: Fast Mapping and Set-Up of Robot Cells Via Head Mounted Displays and Augmented Reality"
• Patrick Schlosser und Christoph Ledermann: "Using Diverse Neural Networks for Safer Human Pose Estimation: Towards Making Neural Networks Know When They Don't Know"

Alle Forschungsarbeiten und Videopräsentationen sind kostenfrei unter www.iros2020.org/ondemand verfügbar.