具有多模态接触运动分类器的皮肤-机器接口
机器人学
2026-02-25 v1
摘要
本文提出了一种新颖的框架，利用皮肤传感器作为复杂机器人的新型操作接口。本研究中使用的皮肤传感器具备量化多个接触点多模态触觉信息的能力。预期这些传感器生成的时间序列数据将有助于对操作员表现出的各种接触运动进行分类。通过将分类结果与机器人运动基元进行映射，可以通过改变与皮肤传感器交互的方式来生成多样化的机器人运动。在本文中，我们专注于一个基于循环神经网络的学习型接触运动分类器。该分类器是该框架成功的关键因素。此外，我们阐明了软硬件设计的必要条件。首先，多模态感知及其全面编码显著有助于提高分类精度和学习稳定性。同时使用所有模态作为分类器的输入被证明是一种有效的方法。其次，必须将皮肤传感器安装在柔性且顺应性的支撑物上，以激活三轴加速度计。这些加速度计能够测量水平触觉信息，从而增强与其他模态的相关性。此外，它们还有助于吸收部署过程中机器人运动产生的噪声。通过这些发现，所开发分类器的准确率超过了95%，使得双臂移动机械手能够通过皮肤-机器接口执行多样化的任务。https://youtu.be/UjUXT4Z4BC8
引用
@article{arxiv.2507.19760,
title = {Skin-Machine Interface with Multimodal Contact Motion Classifier},
author = {Alberto Confente and Takanori Jin and Taisuke Kobayashi and Julio Rogelio Guadarrama-Olvera and Gordon Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.19760},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 8 figures (accepted in Humanoids2025)