关于

Daniel Leidner是一位在机器人学领域颇具影响力的研究者,其研究横跨机器人操控、人机协作、辅助机器人技术以及太空机器人系统等多个核心方向。他的学术贡献涵盖了从底层抓取规划到高层知识驱动任务推理的完整技术链条。 在操控智能领域,Leidner提出了基于功能性物体类别的操作任务求解框架,并开发了面向仿人机器手的力量抓取规划方法,这两项工作均发表于2012年,各获约56至57次引用。他在机器人装配序列规划方面同样卓有建树,提出了迭代可行性检验与模式识别知识迁移方法,有效应对了定制化生产场景中的柔性制造挑战。 Leidner还深耕辅助机器人领域,主导开发了面向肢体障碍人群的EMG控制日常助手系统EDAN,并构建了共享控制模板框架,显著降低了低带宽控制接口的操作负担。此外,他在轨道遥操作与星球地质探测力反馈技术方面的研究,推动了深空机器人协作的工程实践,相关成果已获逾45次引用。其研究成果总引用量超过500次,充分彰显了其在学术界与工程界的广泛影响力。

研究焦点

主要成就

20
H 指数
61
论文
1,134
总引用数
19
篇均引用
🏆 最高被引论文
Iteratively Refined Feasibility Checks in Robotic Assembly Sequence Planning
65 次引用 · 2019
📈 最高产年份: 2018 (9 论文)
🤝 主要合作者: 197
🏛 所属机构: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), University of Bremen, Hochschule Bremen

代表论文

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主要合作者

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