Abstract-I detta papper presenterar vi en metod för att uppskatta terrängegenskaper (såsom småskalig geometri eller ytfriktion) för att förbättra bedömningen av stabilitet och styrningen av fotplacering av beniga robotar i grov terräng. Haptic feedback, uttryckt genom gemensamma motorströmmar och markkontaktkraft mätningar som uppstår när förskriva en fördefinierad rörelse samlades in för en mängd olika markprover (fyra olika former och fyra olika ytegenskaper). Funktioner extraherades från dessa data och användes för utbildning och klassificering av en flerklassig AdaBoost maskininlärning algoritm. I en testbädd med ett enda ben kunde algoritmen korrekt klassificera cirka 94 % av terrängens former, och cirka 73 % av ytproven.
I ett av de första verken REF, författarna extraherade funktioner från markkontaktkrafter och gemensamma motor strömmätningar för att träna en multiklass AdaBoost klassificerare.
HAPTIC TERRAIN CLASSIFICATION ON NATURAL TERRAINS FOR LEGGED ROBOTS
{'venue': 'Emerging Trends in Mobile Robotics', 'journal': 'Emerging Trends in Mobile Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}