机器人与触觉传感技术的碰撞，一文初探人类与机器人的触觉传感(24)

[6] M. Macklin, K. Erleben, M. M¨uller, N. Chentanez, S. Jeschke, and V. Makoviychuk, “Non-smooth newton methods for deformable multibody dynamics,” arXiv preprint arXiv:1907.04587, 2019
[7] M. Jaderberg, V. Dalibard, S. Osindero, W. M. Czarnecki, J. Donahue,A. Razavi, O. Vinyals, T. Green, I. Dunning, K. Simonyan, et al., “Population based training of neural networks,” arXiv preprint arXiv:1711.09846, 2017.
[8] X. Deng, A. Mousavian, Y. Xiang, F. Xia, T. Bretl, and D. Fox, “PoseRBPF: A rao-blackwellized particle filter for 6d object pose tracking,” RSS, 2019.
[9] Y. Xiang, T. Schmidt, V. Narayanan, and D. Fox, “PoseCNN: A convolutional neural network for 6d object pose estimation in cluttered scenes,” RSS, 2018.
分析师介绍：
本文作者为仵冀颖，工学博士，毕业于北京交通大学，曾分别于香港中文大学和香港科技大学担任助理研究员和研究助理，现从事电子政务领域信息化新技术研究工作。主要研究方向为模式识别、计算机视觉，爱好科研，希望能保持学习、不断进步。
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