Abstract-taktil avkänning är viktigt för det mänskliga perceptionssystemet, så att robot. I detta papper utvecklar vi en ny optiskt baserad taktilsensor "FingerVision" med effektiva signalbehandlingsalgoritmer. Denna sensor består av mjuk hud med inbäddad markör array bundna till styv ram, och en webbkamera med en fisheye lins. Medan den är upphetsad med kontaktkraft, kameran spårar rörelserna av markörer och deformationsfält erhålls. Jämfört med befintliga taktila sensorer har vår sensor kompakt fotavtryck, hög upplösning och lätt tillverkning. Dessutom, med hjälp av deformation fält uppskattning, föreslår vi en glid klassificering ram baserad på convolution Long Short Term Memory (convolutional LSTM) nätverk. Datainsamlingsprocessen drar nytta av den mänskliga känslan av halk, under vilken människans hand håller 12 dagliga objekt, interagerar med sensorhud och etiketter data med en halk eller non-slip identitet baserat på mänsklig känsla av halk. Vår glidklassificeringsram utför hög noggrannhet på 97,62% på testdatasetet. Det förväntas kunna öka stabiliteten hos robot grepp avsevärt, vilket leder till bättre kontaktkraft kontroll, finare objektinteraktion och mer aktiv avkänning manipulering.
Zhang m.fl. REF tillämpade ett konvolutionellt nätverk för långtidsminne (LSTM) för halkdetektering med hjälp av FingerVision-sensorn.
FingerVision Tactile Sensor Design and Slip Detection Using Convolutional LSTM Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}