I detta dokument presenterar vi en metod för interaktionskraftsuppskattning som använder visuell information snarare än en kraftsensors. Specifikt föreslår vi en ny djupinlärningsbaserad metod som endast använder sekventiella bilder för att uppskatta interaktionskraften mot ett målobjekt, där objektets form ändras av en extern kraft. Den kraft som appliceras på målet kan uppskattas med hjälp av den visuella formens förändringar. Formskillnaderna i bilderna är dock inte särskilt tydliga. För att ta itu med detta problem formulerar vi en återkommande neural nätverk-baserad djup modell med fullt anslutna lager, som modellerar komplexa temporal dynamik från de visuella representationerna. Omfattande utvärderingar visar att de föreslagna inlärningsmodellerna med framgång uppskattar interaktionskrafterna med hjälp av endast motsvarande sekventiella bilder, särskilt när det gäller tre objekt gjorda av olika material, en svamp, en PET-flaska, en mänsklig arm och ett rör. De krafter som förutses av den föreslagna metoden är mycket lika dem som mäts med hjälp av kraftsensorer.
I REF samlades bilder in, och en metod utformades för att bestämma motsvarande krafter av olika material i bilderna.
Inferring Interaction Force from Visual Information without Using Physical Force Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}