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J-GLOBAL ID：201802248608187409   整理番号：18A1508097

人工ロボット皮膚によるテクスチャ特性から物体を識別するためのロバスト触覚記述子【JST・京大機械翻訳】

Robust Tactile Descriptors for Discriminating Objects From Textural Properties via Artificial Robotic Skin

著者 (2件)： Kaboli Mohsen (Institute for Cognitive Systems (ICS), Technische Universitaet Muenchen, Mnchen, Germany) ,  Cheng Gordon (Institute for Cognitive Systems (ICS), Technische Universitaet Muenchen, Mnchen, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 34  号： 4  ページ： 985-1003  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,触覚センサの数,センシング技術,探索運動のタイプ,および物体の表面探査の継続時間にかかわらず,触覚物体の探査中にロバストな触覚情報を抽出するためのロボットシステムを可能にする新しい触覚ディスクリプタのセットを提案した。触覚記述子の性能とロバスト性を,2つのロボットプラットフォーム(1つの人体型ハンド1ヒューマノイド)と大きなセットの物体と材料を持つ4つの異なるセンシング技術(動的圧力センサ,加速度計,容量センサ,インピーダンス電極アレイ)の試験により検証した。提案した触覚記述子を用いて,その指先上に多モードのロボット皮膚を持つShadow Handは,その表面上で人間のような能動的探索運動を実行することにより,120の材料(100%の精度)と30の手内物体(98%の精度)を,規則的で不規則なテクスチャ構造で分類することに成功した。提案した記述子のロバスト性をヒューマノイドによる大きな物体識別の間にさらに評価した。その上部体上の大きなセンシング領域により,ヒューマノイドは,複数の重みと様々なテクスチャを有する120の大きな物体を分類し,一方,物体は,その敏感な手,腕,および胸部の間を滑る。達成された90%認識率は,提案した触覚記述子が,それらの重さに関係なく,それらの表面テクスチャを介して大きな物体を同定するための多数の触覚信号からロバストな触覚情報を提供することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロボット ,  継続時間 ,  インピーダンス ,  センサ ,  表面構造 ,  統制索引語 ,  触覚センサ ,  *触覚 ,  *ロバスト性 ,  加速度計 ,  多モード ,  動圧
準シソーラス用語： 認識率 ,  触覚情報 ,  *質感 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  その他の感覚  (EJ13040X)

タイトルに関連する用語 (9件)： 人工 ,  ロボット ,  皮膚 ,  テクスチャ ,  物体 ,  識別 ,  ロバスト ,  触覚 ,  記述子