Contact localization from soft tactile array sensor using tactile image

人工智能 计算机科学 特征提取 规范化(社会学) 模式识别(心理学) 触觉传感器 自编码 特征(语言学) 计算机视觉 人工神经网络 机器人 语言学 哲学 社会学 人类学
作者
Baoxu Tu,Yuanfei Zhang,Min Kang,Fenglei Ni,Minghe Jin
出处
期刊:Industrial Robot-an International Journal [Emerald Publishing Limited]
卷期号:51 (5): 789-798 被引量:1
标识
DOI:10.1108/ir-01-2024-0008
摘要

Purpose This paper aims to estimate contact location from sparse and high-dimensional soft tactile array sensor data using the tactile image. The authors used three feature extraction methods: handcrafted features, convolutional features and autoencoder features. Subsequently, these features were mapped to contact locations through a contact location regression network. Finally, the network performance was evaluated using spherical fittings of three different radii to further determine the optimal feature extraction method. Design/methodology/approach This paper aims to estimate contact location from sparse and high-dimensional soft tactile array sensor data using the tactile image. Findings This research indicates that data collected by probes can be used for contact localization. Introducing a batch normalization layer after the feature extraction stage significantly enhances the model’s generalization performance. Through qualitative and quantitative analyses, the authors conclude that convolutional methods can more accurately estimate contact locations. Originality/value The paper provides both qualitative and quantitative analyses of the performance of three contact localization methods across different datasets. To address the challenge of obtaining accurate contact locations in quantitative analysis, an indirect measurement metric is proposed.
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