用于触觉物体形状识别的迭代最近标记点算法

触觉数据和动觉线索是机器人物体识别的两个重要感知源，且彼此互补。本文提出了一种名为迭代最近标记点（iCLAP）的新算法，利用触觉和动觉信息来识别物体。iCLAP 首先为不同的局部触觉特征分配不同的标签号。触觉特征的标签号及其相关的 3D 位置构成了物体的 4D 点云。通过这种方式，两种感知模态被融合，形成对所接触物体的综合感知。为了识别物体，通过多次接触获得的局部 4D 点云与所有参考点云模型进行迭代匹配，以识别最佳拟合。对 20 个真实物体的广泛评估研究表明，我们提出的 iCLAP 方法优于仅使用单一感知模态的方法，识别率最高提升了 18%。