面向机器人的事件驱动视觉-触觉感知与学习
机器人学
2020-09-16 v1
摘要
本工作贡献了一个事件驱动的视觉-触觉感知系统，包括一种新颖的受生物启发的触觉传感器和多模态基于脉冲的学习。我们的神经形态指尖触觉传感器 NeuTouch 因其基于事件的本性而随传感单元(taxel)数量良好扩展。同样，我们的视觉-触觉脉冲神经网络(VT-SNN)与事件传感器结合时可实现快速感知。我们在两项机器人任务上评估我们的视觉-触觉系统（使用 NeuTouch 和 Prophesee 事件相机）：容器分类和旋转滑移检测。在这两项任务上，我们相对于标准深度学习方法均观察到良好的准确率。我们已免费公开我们的视觉-触觉数据集，以鼓励对多模态事件驱动机器人感知的研究，我们相信这是通往智能节能机器人系统的一条有前景的途径。
引用
@article{arxiv.2009.07083,
title = {Event-Driven Visual-Tactile Sensing and Learning for Robots},
author = {Tasbolat Taunyazov and Weicong Sng and Hian Hian See and Brian Lim and Jethro Kuan and Abdul Fatir Ansari and Benjamin C. K. Tee and Harold Soh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.07083},
year = {2020}
}
备注
RSS 2020, Code and Datasets are available at https://clear-nus.github.io/visuotactile/index.html