Uppgiften att utforska okända arbetsutrymmen och känna igen objekt baserat på deras fysiska egenskaper är utmanande för autonoma robotar. I detta dokument presenterar vi strategier enbart baserade på taktil information för att göra det möjligt för robotar att utföra sådana uppgifter. (1) Ett aktivt utforskande tillvägagångssätt för roboten att utforska okända arbetsytor; (2) en aktiv beröringsobjekt inlärningsmetod som gör det möjligt för roboten att lära sig effektivt om okända objekt via sina fysiska egenskaper (styvhet, ytstruktur, och centrum för massan); och (3) en aktiv objektigenkänningsstrategi, baserad på den kunskap roboten har förvärvat. Dessutom föreslår vi en taktil-baserad metod för att uppskatta mitten av massan av stela objekt. Efter den aktiva touchen för utforskning av arbetsytan minskar robotsystemet med känsla av beröring i fingertopparna osäkerheten i arbetsytan upp till 65 respektive 70 % jämfört med enhetliga och slumpmässiga strategier, för ett fast antal prover. Med hjälp av den aktiva touch inlärningsmetoden uppnådde roboten 20 och 15% högre inlärningsnoggrannhet för samma antal träningsprover jämfört med enhetlig strategi respektive slumpmässig strategi. Genom att dra nytta av de förkunskaper som erhållits under den aktiva beröringsläran tog roboten upp till 15 % färre beslutssteg jämfört med den slumpmässiga metoden för att uppnå samma diskrimineringsnoggrannhet vid aktiv objektdiskriminering.
I REF kombineras självständigt utforskande av hela arbetsytan med taktilbaserad objektdiskriminering.
Tactile-based active object discrimination and target object search in an unknown workspace
{'venue': None, 'journal': 'Autonomous Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}