HARTU 将提供实施零件处理三个基本阶段所需的工具：抓取、装配和释放。

这些工具旨在通过创新的技术方法应对构建处理应用中的关键挑战：
(1) 自监督抓取与释放规划策略的识别与控制；
(2) 从人类示范中学习并控制富接触装配技能；
(3) 开发基于人工智能的多模态感知，用于视觉伺服和处理操作中的持续监测，并由虚拟学习和持续学习提供支持；
(4) 开发配备电活性指尖的多功能、灵巧软体夹爪。

HARTU 是一个由产业驱动的研究项目，包含在五个具有工业相关性的场景中部署这些技术：来自不同领域的四条制造生产线（汽车、家用电器、手工具制造和食品加工），以及一个物流场景。这些场景在产品形状、材料和尺寸方面具有高度多样性。

这一方法有助于：
(1) HARTU 的工业目标——通过易于集成和配置且安全可靠的处理系统，提高制造生产线的灵活性、可重构性和效率。这将由应用开发工具和参考架构提供支持。
(2) 社会目标——促进用户接受与采纳，识别技能发展需求，并符合相关法律、伦理和责任要求。

征集：
HORIZON-CL4-2022-TWIN-TRANSITION-0

巴里理工大学的角色：
合作伙伴

理工大学科研负责人：
Giuseppe Carbone 教授（DMMM）

学科领域：
ING-IND/13 – 机械应用于机器