神经接触场：利用触觉感知追踪外部接触
机器人学
2023-03-15 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出神经接触场(Neural Contact Fields)，一种将神经场与触觉感知结合以解决物体与环境间外部接触追踪问题的方法。知晓外部接触发生位置是朝向能够主动控制该接触以促进下游操控任务方法的第一步。先前用于定位环境接触的工作通常假设一种接触类型(如点或线)，不捕捉接触/非接触转换，且仅适用于基本几何形状物体。神经接触场是首个无需对接触类型做任何假设即可追踪任意多模态外部接触的方法。我们的关键洞见是：给定基于视觉的触觉输入(其感知由外部接触引发的局部运动)，在物体形状的潜空间中估计任意3D点的接触概率。在实验中，我们发现神经接触场能够定位多个接触块而无需对接触几何做任何假设，并为未知环境中未知形状的已知物体类别捕捉接触/非接触转换。除神经接触场外，我们还发布了模拟外部接触交互的YCB-Extrinsic-Contact数据集，以推动该领域的进一步研究。项目页：https://github.com/carolinahiguera/NCF
引用
@article{arxiv.2210.09297,
title = {Neural Contact Fields: Tracking Extrinsic Contact with Tactile Sensing},
author = {Carolina Higuera and Siyuan Dong and Byron Boots and Mustafa Mukadam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.09297},
year = {2023}
}
备注
2023 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)