Abstract-Grasping uppgifter har alltid varit utmanande för robotar, trots de senaste innovationerna inom vision-baserade algoritmer och objekt-specifika utbildning. Om robotar ska matcha mänskliga förmågor och lära sig att plocka upp objekt som aldrig tidigare setts, måste de kombinera vision med taktil avkänning. Detta dokument presenterar ett nytt sätt att förbättra robotiskt grepp: genom att använda taktila sensorer och en oövervakad funktionsinlärningsmetod kan en robot hitta de gemensamma nämnarena bakom framgångsrika och misslyckade grepp, och använda denna kunskap för att förutsäga om ett greppförsök kommer att lyckas eller misslyckas. Denna metod är lovande eftersom den endast använder högnivåfunktioner från två taktila sensorer för att utvärdera greppkvalitet, och fungerar både för träningssetet och för nya objekt. Totalt, med totalt 54 olika objekt, vårt system kände greppa misslyckande 83,70% av tiden.
Cockbum m.fl. REF använde sig av en oövervakad funktionsinlärningsmetod för att hitta den gemensamma nämnaren bakom lyckade och misslyckade grepp för att förutsäga om ett greppförsök skulle lyckas eller inte.
Grasp stability assessment through unsupervised feature learning of tactile images
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}