テンソル触覚信号によるタッチモダリティ同定:カーネルベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Yi Zhengkun; Xu Tiantian; Shang Wanfeng; Wu Xinyu

文献

J-GLOBAL ID：202202264546860451 整理番号：22A1086429

テンソル触覚信号によるタッチモダリティ同定:カーネルベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Touch Modality Identification With Tensorial Tactile Signals: A Kernel-Based Approach

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著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 19 号： 2 ページ： 959-968 発行年： 2022年
JST資料番号： W1406A ISSN： 1545-5955 CODEN： ITASC7 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)

タッチモダリティ同定は,人間界ロボット相互作用におけるその重要性のために,ますます注目を集めている。触覚信号の高い次元,触覚センシングユニットの複雑なテンソル形態,および異なる触覚時系列サンプル間の不整合を含むタッチモダリティ同定のための触覚知覚に関係する3つの問題がある。本論文では,統一フレームワークにおけるこれら3つの問題を扱う新しいカーネルベースアプローチを提案した。特に,スパース主成分分析とサブサンプリングを含む技法を用いて,特徴次元を低減した。次に,特異値分解(SVD)ベースのカーネルを提案して,触覚センシング要素の空間情報を保存する。大域的アラインメントカーネルの採用により,サンプル不整合問題に取り組んだ。さらに,これらの2つのカーネルのメリットを,訓練集合のラベル情報を同時に考慮する理想的正則化複合カーネルを通して融合した。提案したカーネルベース手法の有効性を,競合法との包括的な比較で,公共タッチモダリティデータ集合上で検証した。触覚認識タスクの富裕者にとって,様々な課題に直面した。例えば,触覚測定は一般にテンソル的で高次元である。触覚測定の異なった継続時間,および触覚測定の誤整列開始時間点のような触覚測定間の不整合が卓越する。本論文では,統一フレームワークにおけるすべての課題に対処するために,理想的正則化複合カーネルを用いたカーネルベース手法を提案した。カーネルベースの方法はSVDベースのカーネルとグローバルアラインメントカーネルを含む2つのキーコンポーネントから成る。提案方法は,特に,人間の耳石ロボット相互作用において,触覚信号処理における新しい進歩に関する新しい洞察を投げかける。Copyright 2022 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】

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ロボットの運動・制御

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