要約
人間の物体認識能力は印象的であり、自律型ロボットで同様の習熟度を持つソリューションを開発しようとすると、これはさらに明白になります。
人工視覚と人工触覚の技術は目覚ましい進歩を遂げていますが、ロボットへの応用におけるこれら 2 つの感覚モダリティの効果的な統合にはまだ改善が必要であり、未解決の課題がいくつか存在します。
この記事では、人間が視覚と触覚を組み合わせてオブジェクトのプロパティを認識し、手動タスクの実行を促進する方法から着想を得て、ロボットの視覚と触覚によるオブジェクト認識の最新技術をまとめています。
最初に、人間のマルチ モーダル オブジェクト知覚の生物学的基盤を概説します。
次に、ロボットのセンシング技術とデータ収集戦略の最新の進歩について説明します。
次に、主な計算技術の概要を示し、マルチモーダル機械学習の主な課題を強調し、ロボット オブジェクトの認識、周辺空間の表現、および操作の分野における代表的な記事をいくつか紹介します。
最後に、最新の進歩と未解決の課題に基づいて、この記事では有望な新しい研究の方向性について概説します。
要約(オリジナル)
The object perception capabilities of humans are impressive, and this becomes even more evident when trying to develop solutions with a similar proficiency in autonomous robots. While there have been notable advancements in the technologies for artificial vision and touch, the effective integration of these two sensory modalities in robotic applications still needs to be improved, and several open challenges exist. Taking inspiration from how humans combine visual and haptic perception to perceive object properties and drive the execution of manual tasks, this article summarises the current state of the art of visuo-haptic object perception in robots. Firstly, the biological basis of human multimodal object perception is outlined. Then, the latest advances in sensing technologies and data collection strategies for robots are discussed. Next, an overview of the main computational techniques is presented, highlighting the main challenges of multimodal machine learning and presenting a few representative articles in the areas of robotic object recognition, peripersonal space representation and manipulation. Finally, informed by the latest advancements and open challenges, this article outlines promising new research directions.
arxiv情報
| 著者 | Nicolás Navarro-Guerrero,Sibel Toprak,Josip Josifovski,Lorenzo Jamone |
| 発行日 | 2023-03-15 15:41:27+00:00 |
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