基于动觉的欠驱动机械手手中物体识别
机器人学
2024-01-31 v1
摘要
基于腱绳的欠驱动手旨在实现简单、柔顺和低成本。它们通常是3D打印的，并且不包含触觉传感器。因此，通过直接触摸感知来执行手中物体识别是不可行的。添加触觉传感器会使硬件复杂化，并给机械手带来额外成本。同时，由于遮挡，常见的视觉感知方法可能不可用。在本文中，我们探讨了在使用欠驱动手进行手中操作期间，动觉触觉是否能提供关于被抓物体几何形状的间接信息。通过仅在一段时间内感知运动过程中的执行器位置和扭矩，我们证明了一个分类器能够以接近95%的高成功率从一组已训练物体中识别出物体。此外，在操作过程中实施实时多数投票进一步提高了识别率。另外，一个训练好的分类器也被证明能够成功地区分形状类别，而不仅仅是特定物体。
引用
@article{arxiv.2401.16802,
title = {Kinesthetic-based In-Hand Object Recognition with an Underactuated Robotic Hand},
author = {Julius Arolovitch and Osher Azulay and Avishai Sintov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.16802},
year = {2024}
}
备注
2024 IEEE Conference on Robotics and Automation (ICRA)