Robotiska manipulatorer måste ständigt ta itu med den komplexa uppgiften att upptäcka om ett grepp är stabilt eller, i kontrast, om det greppade objektet glider. Att erkänna typen av slippage-translational, rotation-och dess riktning är mer utmanande än att upptäcka endast stabilitet, men är samtidigt av större användning när det gäller att korrigera de ovan nämnda grepp frågor. I detta arbete föreslår vi en inlärningsmetod för att upptäcka riktningen för en slip (sju kategorier) med spatio-temporala taktila funktioner som lärts från en taktil sensor. Taktila avläsningar förbehandlas därför och matas till en ConvLSTM som lär sig att upptäcka dessa riktningar med bara 50 ms data. Vi har i stor utsträckning utvärderat systemets prestanda och uppnått relativt höga resultat vid upptäckt av glidriktningen på osynliga föremål med välbekanta egenskaper (82,56% noggrannhet).
Dessutom Zapata-Impata et al. I REF föreslogs en ConvLSTM för att lära sig spatiotemporala taktila egenskaper hos taktila data för riktning för feldetektering.
Learning Spatio Temporal Tactile Features with a ConvLSTM for the Direction Of Slip Detection
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}