Abstract-Vid kontakt med ett objekt, en robot kan använda en taktil sensor som består av ett värmeelement och en temperatursensor för att känna igen objektets material baserat på ledande värmeöverföring från den taktila sensorn till objektet. När denna typ av taktil sensor har tid att helt värmas upp före kontakt och kontaktens varaktighet är tillräckligt lång för att uppnå ett termiskt fast tillstånd, har många metoder visat sig fungera bra. För att göra det möjligt för robotar att mer effektivt känna av sina miljöer och dra nytta av korta kontakthändelser som de saknar kontroll över, fokuserar vi på problemet med materialigenkänning från värmeöverföring med varierande initiala förhållanden och kortvarig kontakt. Vi presenterar både modellbaserade och datadrivna metoder. För den modellbaserade metoden modellerade vi termodynamiken hos sensorn i kontakt med ett material som kontakt mellan två halvfinita fasta ämnen. För de datadrivna metoderna använde vi tre maskininlärningsalgoritmer (SVM+PCA, k-NN+PCA, HMMs) med tidsserier av råa temperaturmätningar och temperaturförändringsberäkningar. Vid identifiering av 11 material med varierande initiala förhållanden och 3-faldig korsvalidering överträffade SVM+PCA alla andra metoder och uppnådde 84 % noggrannhet med 0,5 s kontakt och 98 % noggrannhet med 1,5 s kontakt.
En studie i REF använde både taktila data och den hastighet med vilken värme överförs från den taktila sensorn till det material som kommer i kontakt för att klassificera materialtypen med en SVM-klassifier.
Material Recognition from Heat Transfer given Varying Initial Conditions and Short-Duration Contact
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}