[초록] 이 논문은 로보틱스에서 affordance 연구를 리뷰하고, 특별히 이것의 물체 잡기와 매니퓰레이션 응용에 집중한다. affordance란 인간과 같은 발전된 매니퓰레이션 지능을 현실화하는 열쇠가 될 수 있다. 먼저, affordance의 기능을 로보틱스에서 응용과 연관시키며 논의한다. 그 후, 물체 인식, 잡기, 도구를 사용한 물체 매니퓰레이션과 같은 affordance를 로보틱스 매니퓰레이션분야에서 응용한 연구를 탐구한다. 사람에게 배우고, 시뮬레이션을 사용하고, 실제 세상에서 실행하면서 affordance를 배운다. 더군다나, 우리의 진화된 매니퓰레이션 지능을 위한 cloud database를 제시한다. 이는 매니퓰레이션 task 실행과 연관된 많은 데이터를 누적하고 다른 affordanc..

https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.aat8414?casa_token=tq7OlAW4SfQAAAAA%3AsxmM0qM76FHHkwC-zf3nkjTOxO-wP7yjDnjBKapr7pueSSbLpEYhz3CEVOBCYuExJC8RfVbjUESDqzWf [Review Summary] 배경 : 인간은 다양한 형태, 크기, 재질의 물체를 manipulate하는 환상적인 능력을 가지며, object의 position을 정제된 공간 안에서 우리 손의 발전된 능력을 통해 control 할 수 있다. 인간의 손에서 영감을 받은 기계들, 자율적으로 물건을 집고 조종할수 있는 기능을 가진, 은 언제나 로보틱스의 중요한 구성요소이고 있다. 1960년대로 거슬러 올라가 첫 번..