Affordance Detection

La Détection d’Affordances fait référence à l’identification des actions potentielles qui peuvent être effectuées sur les objets présents dans une image. Cette capacité est cruciale pour la perception et la manipulation robotiques. Contrairement à la simple description des attributs visuels ou physiques d’un objet, la Détection d’Affordances met l’accent sur les interactions fonctionnelles entre les parties de l’objet et les humains. En utilisant des techniques telles que les Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNNs) et les Champs Aléatoires Conditionnels Denses (DCRFs), l’objectif de cette tâche est d’améliorer la compréhension et l’adaptabilité du robot à son environnement, afin de favoriser une collaboration humain-robot plus efficace et plus sûre.