基于二进制传感的遍历探索用于非参数形状估计

当前估计物体形状的方法——无论是使用视觉还是触觉——通常依赖于高分辨率传感。在此，我们利用遍历探索，展示了在使用低分辨率二进制接触传感器时仍能成功进行形状估计。测量模型被构建为基于碰撞的触觉测量，并使用分类方法来区分搜索空间中形状边界区域。测量模型的后验似然估计帮助系统主动寻找二进制传感器最有可能返回信息量丰富测量的区域。结果表明了各种物体的成功形状估计，以及识别环境中多个物体的能力。有趣的是，研究表明遍历探索利用非接触运动来收集关于形状的重要信息。该算法在仿真中扩展到三维，并且我们给出了使用 Rethink Baxter 机器人的二维实验结果。