A pose and shear-based tactile robotic system for object tracking, surface following and object pushing
Notice bibliographique
Résumé
Tactile perception is a crucial sensing modality in robotics, particularly in scenarios that require precise manipulation and safe interaction with objects. Previous research has focused extensively on tactile-based estimation of contact poses with other objects, as it is a crucial capability needed for tasks such as traversing an object’s surface or edge, manipulating an object in a specific way, or moving an object along a predetermined path. However, tactile based estimation of post-contact shear, which is an equally important capability for tasks such as object tracking and manipulation, has received less attention. Indeed, post-contact shear has often been considered a ”nuisance variable” and is removed if possible because it can have an adverse effect on other types of tactile perception such as contact pose estimation. This paper proposes a tactile robotic system that can simultaneously estimate both the contact pose and post-contact shear, and utilize this information to control its interaction with other objects. Additionally, the new system is capable of interacting with objects smoothly and continuously, unlike the stepwise, position-controlled systems we used in the past. The capabilities of the new system are demonstrated using several different controller configurations, including object tracking, surface following, single-arm object pushing, and dual-arm pushing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».