時空間符号化は神経形態触覚テクスチャ分類を改善する【JST・京大機械翻訳】

Gupta Anupam K.; Nakagawa Andrei; Lepora Nathan F.; Thakor Nitish V.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220525538162 整理番号：21P0057163

時空間符号化は神経形態触覚テクスチャ分類を改善する【JST・京大機械翻訳】

Spatio-temporal encoding improves neuromorphic tactile texture classification

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発行年： 2020年10月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月05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)

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人間と並んで作業する非構造化環境におけるロボットの展開への関心の増大により,ロボットに対するタッチの人間様感覚の開発が重要である。本研究では,遅い適応機械受容体の挙動を模倣する離散スパイク事象として接触事象を符号化する多チャネル神経形態触覚システムを実装する。空間的に不均一な自然テクスチャの分類性能に対する人工機械受容器を横断する情報プールの影響を調べた。時変平均スパイク速度ベース触覚応答体積から計算されたグレイレベル共起行列を通して,機械受容体の時空間活性化パターンを符号化した。このアプローチが,個々の機械受容体応答のみの使用と比較して,テクスチャ分類を大きく改善することを見出した。さらに,性能は,また,滑り速度の変化に対して,よりロバストであった。官能チャネル間の正確な空間的および時間的相関を利用する重要性は,正確な時間的情報の除去または応答パターンの空間構造の変化のいずれかに関して,顕著な性能低下が観察されたという事実から明白である。したがって,本研究は,機械受容体集団の活性化パターンでコード化された正確な時空間情報を利用することができる集団符号化アプローチの優位性を示す。したがって,ロボット工学と補綴における現実的なタッチアプリケーションに必要なバイオインスパイアード触覚システムの開発の方向の進展が進んでいる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

筋骨格系・皮膚モデル , ロボットの設計・製造・構造要素 , その他の感覚

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