使用滑动模式观察器进行机械臂质量估计故障重建技术在对象识别中的应用

这个项目是在Robocup@Home竞赛背景下开发的，使用故障重建技术来估计抓取物体的质量。通过将物体重量视为可能导致错误行为的干扰因素，滑动模式观察器可以有效地估计这些重量。当视觉信息不足以正确识别物体（例如空罐和满罐）时，估计抓取物体的质量能够改善操作任务的执行。该系统使用Simulink Toolboxes设计和测试，存储库中包含文件和说明，以便重新生成使用Katana（https://github.com/uos/katana_driver）和Justina左臂（在生物机器人实验室UNAM开发的机器人）获得的结果。详细技术细节请参考http://arxiv.org/abs/2010.06116。