基于机器学习的触觉传感器校准：一种通用方法
机器人学
2016-06-22 v1 机器学习
摘要
我们研究了两种触觉传感器（iCub 的指尖传感器与 BioTac）在不同外部刺激下的响应。关注的问题是这两种传感器在多大程度上 i) 允许估计施加在传感器上的力，以及 ii) 能够识别不同程度的曲率。利用力控线性电机作用于触觉传感器，我们获取了多个高质量数据集，使得能够在完全相同的条件下研究这两种传感器。我们还利用 t-SNE 嵌入考察了所记录的触觉传感器数据中触觉刺激的表示结构。实验表明，iCub 与 BioTac 在不同的设置下各有优势。
引用
@article{arxiv.1606.06588,
title = {ML-based tactile sensor calibration: A universal approach},
author = {Maximilian Karl and Artur Lohrer and Dhananjay Shah and Frederik Diehl and Max Fiedler and Saahil Ognawala and Justin Bayer and Patrick van der Smagt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.06588},
year = {2016}
}