Abstract-I detta papper presenterar vi en ny metod för att identifiera objekt med hjälp av touch sensorer installerade i fingertopparna på en manipulation robot. Vår strategi fungerar på låg upplösningsintensiva bilder som erhålls när roboten tar tag i ett objekt. Vi använder en bag-of-words metod för objektidentifiering. Med hjälp av oövervakad samling av träningsdata lär vi oss ett ordförråd från taktila observationer som används för att generera en histogramkodbok. Den histogram codebook modeller fördelar över vokabulären och är kärnan identifieringsmekanism. Eftersom objekten är större än sensorn, behöver roboten vanligtvis flera grepp åtgärder på olika positioner för att unikt identifiera ett objekt. För att minska antalet nödvändiga grepp åtgärder, tillämpar vi en beslut-teoretisk ram som minimerar entropi av den probabilistiska tron om typen av objekt. I våra experiment med olika industri- och hushållsföremål visar vi att vårt tillvägagångssätt kan diskriminera mellan en stor uppsättning objekt. Vi visar dessutom att en robot med vårt tillvägagångssätt kan särskilja visuellt liknande objekt som har olika elasticitetsegenskaper genom att endast använda informationen från touchsensorn.
Schneider m.fl. REF tillämpade en bag-of-words metod för att behandla taktila data för objektidentifiering.
Object identification with tactile sensors using bag-of-features
{'venue': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}