ABSTRACT Hudliknande taktila sensorer ger robotar rik feedback relaterad till den kraftfördelning som appliceras på deras mjuka yta. Komplexiteten i att tolka rå taktil information har drivit användningen av maskininlärning algoritmer för att omvandla sensorisk feedback till de mängder av intresse. Bristen på jordsanningskällor för hela kontaktkraftens fördelning har dock huvudsakligen begränsat dessa tekniker till den enda uppskattningen av den totala kontaktkraften och kontaktcentrumet på sensorns yta. Den metod som presenteras i denna artikel använder en ändlig elementmodell för att få marksanningsdata för den tredimensionella kraftfördelningen. Modellen erhålls med state-of-the-art material karakteriseringsmetoder och utvärderas i en indentering setup, där det visar hög enighet med mätningarna hämtas från en kommersiell kraft-torque sensor. Den föreslagna tekniken appliceras på en visionsbaserad taktilsensor, som syftar till att rekonstruera kontaktkraftens fördelning enbart från bilder. Tusentals bilder matchas med marksanningsdata och används för att träna en neural nätverksarkitektur, som är lämplig för realtidsprognoser. INDEX TERMS Datorseende, ändlig elementanalys, maskininlärning, mjuk robotik, taktila sensorer.
I REF, ett neuralt nätverk rekonstruerar kontaktkraften fördelning tillämpas på den mjuka ytan av en vision-baserad sensor.
Ground truth force distribution for learning-based tactile sensing: a finite element approach
{'venue': 'IEEE Access, vol. 7, pp. 173438-173449, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}