Abstract-En viktig förmåga hos en robot som interagerar med miljön och manipulerar objekt är att hantera osäkerheten i sensoriska data. Sensorisk information är nödvändig för att t.ex. göra en online bedömning av greppstabiliteten. Vi presenterar metoder för att bedöma greppstabilitet baserat på haptiska data och maskininlärningsmetoder, inklusive AdaBoost, stödvektormaskiner (SVMs) och dolda Markovmodeller (HMMs). I synnerhet studerar vi effekten av olika sensoriska strömmar för att förstå stabilitet. Detta inkluderar objektinformation såsom form, greppa information såsom inflygning vektor, taktila mätningar från fingertopparna, och gemensam konfiguration av handen. Sensorisk kunskap påverkar greppprocessens framgång både i planeringsskedet (innan ett grepp utförs) och under utförandet av greppet (sluten online-kontroll). I detta dokument studerar vi båda dessa aspekter. Vi föreslår en probabilistisk inlärningsram för att bedöma greppstabilitet och visa att kunskap om greppstabilitet kan härledas med hjälp av information från taktila sensorer. Experiment på både simulerade och verkliga data visas. Resultaten visar att idén att utnyttja inlärningsmetoden är tillämplig i realistiska scenarier, vilket öppnar ett antal intressanta arenor för framtida forskning. Index Terms-Force och taktil avkänning, grepp, lärande och adaptiva system.
Bekiroglu m.fl. föreslog en metod för att lära sig haptiska egenskaper hos greppstabilitet för att bedöma grepp under genomförandet REF.
Assessing Grasp Stability Based on Learning and Haptic Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}