基于机器学习的三维可变密度触觉人工皮肤接触定位方法

估计接触位置是人工触觉感知器件的核心功能，这类装置通过触觉来感知环境。现有的接触定位方法依赖平面几何和均匀传感器分布的假设，限制了其在具有变量密度传感阵列的三维曲面上的应用能力。本文研究嵌入相互电容触觉传感器的人工皮肤上的接触定位问题，这些传感器沿半圆锥三维几何形状以未知分布非均匀布置。训练一个全连接神经网络用于对嵌入式触觉传感器上的接触点进行定位。所研究的在线模型实现了 $5.7 \pm 3.0$ mm 的定位误差。该研究为形状和内部传感器分布模糊的接触定位提供了一种通用且稳健的解决方案。