触觉的主成分

人类触觉使我们能够操控周围环境；因此，复杂的机器人操作将需要人工触觉传感。机器人中通常使用触觉传感器阵列，这意味着需要一种解释多维数据的直接方法。在本文中，我们提出了一种基于将主成分分析（PCA）应用于系统收集的触觉数据集的简单可视化方法。我们将该可视化方法应用于 4 种不同类型的触觉传感器，包括指尖与触须阵列。结果表明，PCA 能够揭示触觉数据中的结构与规律性，这也允许使用诸如 $k$-NN 之类的简单分类器来实现良好的推断。此外，主成分空间中的欧氏距离给出了灵敏度的度量，有助于可视化，也可用于寻找触觉输入空间中传感器能够以更高精度感知的区域。我们期望这些观察具有普适性，从而提供基于触觉的新型控制方法的潜力。