GradTac:時空間勾配に基づく触覚センシング【JST・京大機械翻訳】

Ganguly Kanishka; Mantripragada Pavan; Parameshwara Chethan M.; Fermueller Cornelia; Sanket Nitin J.; Aloimonos Yiannis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214763244800 整理番号：22P0303940

GradTac:時空間勾配に基づく触覚センシング【JST・京大機械翻訳】

GradTac: Spatio-Temporal Gradient Based Tactile Sensing

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ロボット工学のための触覚センシングは,磁気,光学触覚,および導電性流体を含む様々な機構によって達成される。現在,流体ベースのセンサーは,触覚応答測定の人間形態サイズと形状および精度の正しいバランスを strった。しかし,この設計は,流体ベースセンシング機構「減衰」による低信号対雑音比(SNR)により,モデル化が困難な測定値に悩まされる。この目的のために,イベントベースセンシングの神経形態学的原理から触発された流体ベース触覚センサから得られたデータに関する時空間勾配表現を示した。空間触覚センサから時空間表面へ離散データ点を変換し,これらの表面を横切る触覚輪郭を追跡する新しいアルゴリズム(GradTac)を提示した。提案した空間-時間ドメインを用いた触覚データの処理はロバストであり,流体ベースセンサからの固有雑音に敏感でなくなり,生データと比較して接触領域の正確な追跡を可能にする。BioTac SPセンサを備えたShadow Dexterous Handを用いて行われた多くの実世界実験に対するGradTacの有効性を評価し,実証した。特に,センサ表面を横切る触覚入力を追跡するためにそれを使用し,相対力を測定し,線形および回転滑りを検出し,エッジトラッキングを行った。また,著者らはBioTac SPのための付随的タスク-診断データセットを解放し,様々な新規アプローチを比較し,定量化するための資源を提供し,さらなる研究を動機づける。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの設計・製造・構造要素 , 磁性流体

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