Skin-like tactile sensors provide robots with rich feedback related to the force distribution applied to their soft surface. The complexity of interpreting raw tactile information has driven the use of machine learning algorithms to convert the sensory feedback to the quantities of interest. However, the lack of ground truth sources for the entire contact force distribution has mainly limited these techniques to the sole estimation of the total contact force and the contact center on the sensor's surface. The method presented in this article uses a finite element model to obtain ground truth data for the three-dimensional force distribution. The model is obtained with state-of-the-art material characterization methods and is evaluated in an indentation setup, where it shows high agreement with the measurements retrieved from a commercial force-torque sensor. The proposed technique is applied to a vision-based tactile sensor, which aims to reconstruct the contact force distribution purely from images. Thousands of images are matched to ground truth data and are used to train a neural network architecture, which is suitable for real-time predictions.


翻译:外形相似的触摸感应器向机器人提供大量与柔性表面所应用的武力分布有关的反馈。原始触觉信息的复杂性促使使用机器学习算法将感官反馈转换为感兴趣的数量。然而,整个接触力分布缺乏地面真相来源,主要将这些技术限制在仅估计总接触力和传感器表面的接触中心的范围内。本文章采用的方法使用一个有限元素模型获取用于三维力量分布的地面真实数据。该模型是采用最先进的材料定性方法获得的,并在一个缩放设置中加以评价,显示该模型与商业力量感应器所采集的测量结果高度一致。拟议技术应用于一个基于视觉的触动感应器,该感应器旨在完全从图像中重建接触力分布。数千个图像与地面真相数据匹配,用于培训适合实时预测的神经网络结构。

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