Optimizing Multi-Touch Textile and Tactile Skin Sensing Through Circuit Parameter Estimation

要約

触覚および繊維スキン技術は、人間とロボットの相互作用を強化し、ロボットがさまざまな環境に適応できるようにするために、ますます重要になっています。
顕著な進歩にもかかわらず、皮膚信号処理、特にダイナミックタッチセンシングの精度と速度の両方を達成する際には、継続的な課題が存在します。
この論文では、抵抗感知アレイの推定問題としてタッチセンシング問題を提起する新しいフレームワークを紹介します。
皮膚の抵抗分布を推定する正則化最小二乗目的関数を利用します。
タッチ センシングの精度を向上させ、誤ったタッチや誤解を招くタッチが記録される可能性があるゴースト効果を軽減します。
さらに、私たちの研究は、性能を犠牲にすることなく製造プロセスを簡素化する合理化されたスキン設計を示しています。
実験結果は私たちの方法の有効性を実証し、触覚皮膚のマルチタッチ力感知精度が 26.9% 向上したことを示しています。

要約(オリジナル)

Tactile and textile skin technologies have become increasingly important for enhancing human-robot interaction and allowing robots to adapt to different environments. Despite notable advancements, there are ongoing challenges in skin signal processing, particularly in achieving both accuracy and speed in dynamic touch sensing. This paper introduces a new framework that poses the touch sensing problem as an estimation problem of resistive sensory arrays. Utilizing a Regularized Least Squares objective function which estimates the resistance distribution of the skin. We enhance the touch sensing accuracy and mitigate the ghosting effects, where false or misleading touches may be registered. Furthermore, our study presents a streamlined skin design that simplifies manufacturing processes without sacrificing performance. Experimental outcomes substantiate the effectiveness of our method, showing 26.9% improvement in multi-touch force-sensing accuracy for the tactile skin.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google