A multi-modal approach to continuous material identification through tactile sensing

要約

触覚センシングは、最近ロボット工学において物体の識別、把握、物質認識に使用されています。
ほとんどの材料認識アプローチでは、通常 1 秒以上の長さの触覚探査からの振動情報を使用して材料を識別します。
この研究は、再帰的ベイズ推定に基づいた触覚マルチモーダル (振動および熱) 材料識別アプローチを提案しています。
指の熱出力損失の推定など、材料と熱的特徴によって引き起こされる振動の周波数応答を通じて、0.5 秒未満で材料を識別できることを示します。
さらに、振動のみの使用とマルチモーダル識別の使用を比較すると、熱情報を追加することで認識時間と分類エラーの両方が減少することがわかります。

要約(オリジナル)

Tactile sensing has recently been used in robotics for object identification, grasping, and material recognition. Most material recognition approaches use vibration information from a tactile exploration, typically above one second long, to identify the material. This work proposes a tactile multi-modal (vibration and thermal) material identification approach based on recursive Bayesian estimation. Through the frequency response of the vibration induced by the material and thermal features, like an estimate of the thermal power loss of the finger, we show that it is possible to identify materials in less than half a second. Moreover, a comparison between the use of vibration only and multi-modal identification shows that both recognition time and classification errors are reduced by adding thermal information.

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