Додавання внутрішнього аудіо-вимірювання до внутрішнього зору дозволяє людиноподібне розпізнавання тканини на руці з м’якими роботизованими кінчиками пальців
https://ift.tt/ELsr16e
arXiv:2602.12918v1 Тип оголошення: новий Анотація: Розрізняти відчуття гладкого шовку від грубої бавовни — це буденне завдання для людини. При дослідженні таких тканин підказує кінцівка пальців: шкіра відчуває як просторово-часові закономірності сил, так і вібрації, що виникають через текстуру, які інтегруються для формування тактильного представлення досліджуваного матеріалу. Відтворити таку багату динамічну перцептивну здатність у роботів важко, оскільки тактильні сенсори зазвичай не досягають одночасно високої просторової роздільної здатності та високої темпоральної частоти зчитування. У цій роботі ми презентуємо систему, яка може сприймати обидва типи тактильної інформації, і досліджуємо вплив кожного типу на робототехнічне тактильне сприйняття тканин. Середній палець та великий палець нашої рукавичної руки кожен оснащені м’яким тактильним сенсором: один — відкритий сенсор Minsight, який використовує внутрішню камеру для вимірювання деформації кінчика пальця та сили на 50 Гц, інший — наш новий сенсор Minsound, який фіксує вібрації через внутрішній MEMS-мікрофон з діапазоном частот від 50 Гц до 15 кГц. Натхненні рухами, які люди роблять для оцінки тканин, наш робот активно облямовує та натирає згорнуті зразки тканин між двома чутливими пальцями. Наші результати тестують вплив кожного сенсорного модальності на загальну точність класифікації, демонструючи високу корисність аудіо-основаного сенсора. Наш метод на основі трансформера досягає максимальної точності класифікації тканини 97% на наборі з 20 загальних тканин. Інтеграція зовнішнього мікрофона, подалі від Minsound, підвищує стійкість нашого методу в умовах сильного фону. Щоб показати, що підхід аудіовізуального тактильного сенсування узагальнюється поза даними навчання, ми вчимо загальні репрезентації розтягуваності тканини, її товщини та шорсткості.
HI-FI News
через cs.RO оновлення на arXiv.org https://ift.tt/Nre7Ybh
16 лютого 2026 року, 23:33 за київським часом
February 16, 2026 at 11:33PM
Залишити відповідь