🔬 大学#188 Ann Arbor, 美国
Field Robotics Group
密歇根大学的Field Robotics Group结合机器人技术、计算机视觉和机器学习，在动态、非结构化和远程环境中实现自主性。研究重点是为具有挑战性的现场条件开发实用的自主系统。
field roboticscomputer visionmachine learningautonomous systems
代表性成果
Research in enabling autonomy for remote and unstructured environments
标志性项目
Dynamic environment autonomyfield robotics systems
近期研究
全部论文 →按本机构专长领域匹配（关键词重叠 + 直接署名）
MANIPULATION
📊 1 引用
基于物理信息与机器学习的五轴铣削TC4钛合金刀具磨损融合预测模型
Shaoqing Qin, Lida Zhu, Yanpeng Hao 等 10 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
PERCEPTION
📊 0 引用
集成计算机视觉与卡尔曼滤波的视觉障碍辅助系统：预测手-物交互
Amirmohammad Barsalani, Arman Mardani, Hamidreza Daniali
Robotics and Autonomous Systems · 2026
LEARNING
📊 0 引用
机器人加工中变形预测与补偿的通用机器学习模型
Taehwa Hong, Gyuho Kim, Seong Hyeon Kim 等 4 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
MANIPULATION
📊 0 引用
一种基于机器学习的工具，用于在减少数据集的情况下提高工业机器人的位置精度
Giuseppe Romano, Pietro Bilancia, Alberto Locatelli 等 6 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
OTHER
开放获取📊 0 引用
预测科学中的概念扩散：以量子计算为例
Thomas Maillart, Thibaut Chataing, David Dosu 等 6 位作者
2026
SWARM
开放获取📊 0 引用
人在回路中的群体机器人：一种用于真实土壤测绘的仿生群体方法
Petras Swissler, Mohammadali Rashidioun, Nicholas Sahu 等 6 位作者
2026