未知物体的触觉概率接触动力学估计
机器人学
2024-09-27 v1
摘要
我们研究在部分已知环境中快速识别未知物体接触动力学的问题。我们方法的关键创新在于将接触动力学估计问题新颖地表述为接触几何形状与物理参数的联合估计。我们利用 DeepSDF，一种在几何形状分布上的紧凑且富有表现力的基于神经网络的几何表示，并采用粒子滤波器来同时估计接触中的几何形状和物理参数。此外，我们将估计器与主动探索策略相结合，该策略规划信息收集动作以进一步加速在线估计。通过仿真和物理实验，我们表明，对于接触部分已知环境的未知物体，我们的方法在少于 30 次探索动作的情况下即可估计出准确的接触动力学。
引用
@article{arxiv.2409.17470,
title = {Tactile Probabilistic Contact Dynamics Estimation of Unknown Objects},
author = {Jinhoo Kim and Yifan Zhu and Aaron Dollar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.17470},
year = {2024}
}