PAEAR:一种基于强化学习的点云区域探索与主动识别方法,用于机器人焊接应用

《ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING》:PAEAR: Point Clouds Area Exploration and Active Recognition method driven by reinforcement learning for robotic welding

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月16日 来源:ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING 11.4

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  永涛 | 东华潭 | 范仁 | 白正 | 培正 | 刘雅翠 | 王伟 | 韦宏星 | 王立辉•PAEAR能够在标记样本数量极少的情况下实现对焊接接缝的主动探索。•W-LFD能够捕捉焊接接缝的几何形状和统计信息,从而实现可靠的分割。•PAEAR仅使用四个标记样本就实现了86.86%

  
永涛 | 东华潭 | 范仁 | 白正 | 培正 | 刘雅翠 | 王伟 | 韦宏星 | 王立辉
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    PAEAR能够在标记样本数量极少的情况下实现对焊接接缝的主动探索。
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    W-LFD能够捕捉焊接接缝的几何形状和统计信息,从而实现可靠的分割。
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    PAEAR仅使用四个标记样本就实现了86.86%的mIoU(-mean Intersection Over Union)评分。
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