研究论文
基于人体部位识别的机器人调速研究
框架比较四类深度学习感知方法，依据间距和身体部位调整机器人速度，并报告节拍收益。标题中的ISO/TS 15066符合性属于作者主张，传感完整性、接触限值及完整安全功能仍需独立验证。
核查日期 2026-11-05 · 已核查来源与书目信息
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- 原文标题
- Analysis of Deep-Learning Methods in an ISO/TS 15066-Compliant Human-Robot Safety Framework
- 发布机构
- arXiv
- 作者
- Bricher, David, Mueller, Andreas
- DOI
- 10.48550/arxiv.2511.19094
- 首次存档日期
- 2025-11-24
- 原文语言
- en
- 原始来源国家
- US
- 版本
- v1
- 访问条件
- 开放存档书目信息及稿件
- 出版状态
- 存档稿件 · 关联发表元数据
相关资料与工程解读
资料概述
框架比较四类深度学习感知方法，依据间距和身体部位调整机器人速度，并报告节拍收益。标题中的ISO/TS 15066符合性属于作者主张，传感完整性、接触限值及完整安全功能仍需独立验证。
使用与审查
依据原始存档摘要和书目信息独立撰写。专业技术及母语审校仍待完成。所述方法不能证明部署后的安全功能或已达到的PL。
来源与版本
Analysis of Deep-Learning Methods in an ISO/TS 15066-Compliant Human-Robot Safety Framework ↗
arXiv · v1
arXiv abstract, authors, submission history and DOI links; first posting 2025-11-24, abstract reviewed in v1. Publisher dates are separate.