基于视觉-触觉反馈的物体形变与接触斑联合估计
机器人学
2023-05-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
对柔顺物体进行操作的核心在于推理物体形变与通过接触传递的力之间的相互作用。本文提出神经形变接触场（NDCF），一种利用隐式表示从视觉-触觉反馈中联合建模物体形变与接触斑的表示方法。以隐式方式表示物体几何及与环境的接触，使得单一模型能够预测不同复杂度的接触斑。此外，同时学习几何与接触使我们能够施加物理先验，例如确保接触位于物体表面之上。我们提出一种神经网络架构来学习 NDCF，并使用模拟数据进行训练。随后我们证明，学习到的 NDCF 可直接迁移至真实世界，无需微调。我们将所提方法与以点点云表示几何和接触斑的基线进行了基准比较。我们发现 NDCF 在模拟数据上及向真实世界迁移时均表现更优。
引用
@article{arxiv.2305.14470,
title = {Integrated Object Deformation and Contact Patch Estimation from Visuo-Tactile Feedback},
author = {Mark Van der Merwe and Youngsun Wi and Dmitry Berenson and Nima Fazeli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14470},
year = {2023}
}
备注
12 pages