Detektion av onormala avrättningar är värdefullt för att minska potentiella risker vid hjälpmanipulering. Multimodala sensoriska signaler kan vara till hjälp för att upptäcka ett brett spektrum av anomalier. Fusionen av högdimensionella och heterogena metoder är dock ett utmanande problem för modellbaserad anomalidetektering. Vi introducerar en långsiktig korttidsminnesbaserad variantal autoencoder (LSTM-VAE) som säkrar signaler och rekonstruerar deras förväntade distribution genom att introducera en framstegsbaserad varierande tidigare. Vår LSTM-VAE-baserade detektor rapporterar en anomali när en rekonstruktionsbaserad anomalipoäng är högre än en statsbaserad tröskel. För utvärderingar med 1555 robotstödda matningsutföranden, inklusive 12 representativa typer av anomalier, hade vår detektor ett högre område under mottagarens karakteristiska kurva på 0,8710 än 5 andra baslinjedetektorer från litteraturen. Vi visar också variations automatisk kodning och tillståndsbaserad tröskel är effektiva för att upptäcka anomalier från 17 råa sensoriska signaler utan betydande funktionstekniska insatser. Index Terms-misslyckande upptäckt och återhämtning, djupt lärande i robotik och automation, hjälprobotar.
Park m.fl. REF introducerade en LSTM-baserad Varial Autoencoder (LSTM-VAE) anomalidetektor för robotstödd matning.
A Multimodal Anomaly Detector for Robot-Assisted Feeding Using an LSTM-Based Variational Autoencoder
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}