Abstract-This paper presenterar en ny regrasp kontroll policy som använder sig av taktil sensation för att planera lokala grepp justeringar. Vårt tillvägagångssätt bestämmer regrasp åtgärder genom att praktiskt taget söka efter lokala omvandlingar av taktila mätningar som förbättrar kvaliteten på greppet. Först konstruerar vi en taktil-baserad greppkvalitetsmätare med hjälp av ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk tränat på över 2800 grepp. Kvaliteten på varje grepp, ett kontinuerligt värde mellan 0 och 1, bestäms experimentellt genom att mäta dess motståndskraft mot yttre störningar. För det andra simulerar vi de taktila avtryck som är förknippade med robotrörelser i förhållande till det initiala greppet genom att utföra stela kroppsomvandlingar av de givna taktila mätningarna. De nyproducerade taktila avtrycken utvärderas med det lärda greppet kvalitetsnätverket och regrasp-åtgärden väljs för att maximera greppkvaliteten. Resultaten visar att greppet kvalitetsnätverk kan förutsäga resultatet av grepp med en genomsnittlig noggrannhet på 85% på kända objekt och 75% på nya objekt. Regrasp kontroll politik förbättrar framgången med grepp åtgärder genom en genomsnittlig relativ ökning på 70% på en test uppsättning av 8 objekt. Vi tillhandahåller en video som sammanfattar vår strategi på https://youtu.be/gjn7DmfpwDk.
Hogan m.fl. REF använde en DNN för att lära sig en taktil-baserad greppkvalitetsmätare.
Tactile Regrasp: Grasp Adjustments via Simulated Tactile Transformations
{'venue': 'IROS 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}