Abstract-Object form information är en viktig parameter i robot grepp uppgifter. Det kan dock vara svårt att få fram exakta modeller av nya objekt på grund av ofullständiga och bullriga sensoriska mätningar. Dessutom kan objektets form förändras på grund av frekvent interaktion med objektet (spannmålslådor, etc). I detta dokument presenterar vi ett probabilistiskt tillvägagångssätt för att lära objektmodeller baserade på visuell och taktil perception genom fysisk interaktion med ett objekt. Vår robot utforskar okända objekt genom att röra dem strategiskt på delar som är osäkra i form. Roboten börjar med att använda endast visuella funktioner för att bilda en första hypotes om objektets form, sedan gradvis lägger taktila mätningar för att förfina objektmodellen. Våra experiment omfattar tio objekt av varierande former och storlekar i en verklig uppsättning. Resultaten visar att vår metod kan välja ett litet antal beröringspunkter för att konstruera objektmodeller som liknar verkliga objektformer och för att fastställa likheter mellan förvärvade modeller.
Björkman m.fl. REF presenterar en probabilistisk metod för att lära objektmodeller baserade på visuell och taktil perception genom fysisk interaktion med ett objekt.
Enhancing visual perception of shape through tactile glances
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}