Automatic Learning Improves Human-Robot Interaction in Productive Environments: A Review

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/75577
Información del item - Informació de l'item - Item information
Título: Automatic Learning Improves Human-Robot Interaction in Productive Environments: A Review
Autor/es: Zamora Hernández, Mauricio Andrés | Caldwell Marín, Eldon Glen | Garcia-Rodriguez, Jose | Azorin-Lopez, Jorge | Cazorla, Miguel
Grupo/s de investigación o GITE: Informática Industrial y Redes de Computadores | Robótica y Visión Tridimensional (RoViT)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación | Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Palabras clave: Augmented Reality | Computer Vision | Machine Learning | Manufacturing | Robotics
Área/s de conocimiento: Arquitectura y Tecnología de Computadores | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Fecha de publicación: 2017
Editor: IGI Global
Cita bibliográfica: International Journal of Computer Vision and Image Processing. 2017, 7(3): 65-75. doi:10.4018/IJCVIP.2017070106
Resumen: In the creation of new industries, products and services -- all of which are advances of the Fourth Industrial Revolution -- the human-robot interaction that includes automatic learning and computer vision are elements to consider since they promote collaborative environments between people and robots. The use of machine learning and computer vision provides the tools needed to increase productivity and minimizes delivery reaction times by assisting in the optimization of complex production planning processes. This review of the state of the art presents the main trends that seek to improve human-robot interaction in productive environments, and identifies challenges in research as well as in industrial - technological development in this topic. In addition, this review offers a proposal on the needs of use of artificial intelligence in all processes of industry 4.0 as a crucial linking element among humans, robots, intelligent and traditional machines; as well as a mechanism for quality control and occupational safety.
Patrocinador/es: This work has been funded by the Spanish Government [TIN2016-76515-R] grant for the COMBAHO project, supported with Feder funds.
URI: http://hdl.handle.net/10045/75577
ISSN: 2155-6997 (Print) | 2155-6989 (Online)
DOI: 10.4018/IJCVIP.2017070106
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © 2017, IGI Global
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.4018/IJCVIP.2017070106
Aparece en las colecciones:INV - I2RC - Artículos de Revistas
INV - RoViT - Artículos de Revistas
INV - AIA - Artículos de Revistas

Archivos en este ítem:
Archivos en este ítem:
Archivo Descripción TamañoFormato 
Thumbnail2017_Zamora-Hernandez_etal_IJCVIP.pdf2,9 MBAdobe PDFAbrir Vista previa


Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.