論文の概要: Material Classification Using Active Temperature Controllable Robotic
Gripper
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15344v1
- Date: Tue, 30 Nov 2021 12:54:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-01 16:18:14.611923
- Title: Material Classification Using Active Temperature Controllable Robotic
Gripper
- Title（参考訳）: アクティブ温度制御型ロボットグリッパーを用いた材料分類
- Authors: Yukiko Osawa (AIST), Kei Kase (AIST), Yukiyasu Domae (AIST), Yoshiyuki
Furukawa (AIST), Abderrahmane Kheddar (IDH, AIST)
- Abstract要約: 熱に基づく認識は,接触面情報をリアルタイムに取得する利点がある。
ある物体の物質は、その温度がロボットグリップチップと同じであるときに認識できない。
本研究では,アクティブ温度制御可能なロボットグリップを用いて熱流を誘導する材料分類システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recognition techniques allow robots to make proper planning and control
strategies to manipulate various objects. Object recognition is more reliable
when made by combining several percepts, e.g., vision and haptics. One of the
distinguishing features of each object's material is its heat properties, and
classification can exploit heat transfer, similarly to human thermal sensation.
Thermal-based recognition has the advantage of obtaining contact surface
information in realtime by simply capturing temperature change using a tiny and
cheap sensor. However, heat transfer between a robot surface and a contact
object is strongly affected by the initial temperature and environmental
conditions. A given object's material cannot be recognized when its temperature
is the same as the robotic grippertip. We present a material classification
system using active temperature controllable robotic gripper to induce heat
flow. Subsequently, our system can recognize materials independently from their
ambient temperature. The robotic gripper surface can be regulated to any
temperature that differentiates it from the touched object's surface. We
conducted some experiments by integrating the temperature control system with
the Academic SCARA Robot, classifying them based on a long short-term memory
(LSTM) using temperature data obtained from grasping target objects.
- Abstract（参考訳）: 認識技術により、ロボットは様々な物体を操作するための適切な計画と制御戦略を作成できる。
物体認識は、視覚や触覚など、いくつかのパーセプションを組み合わせることでより信頼性が高い。
各物体の素材の特徴の1つは熱特性であり、分類は人間の熱感覚と同様に熱伝達を利用することができる。
熱に基づく認識は、小型で安価なセンサを用いて簡単に温度変化を捉えることで、接触面情報をリアルタイムで取得する利点がある。
しかし,ロボット表面と接触物体との間の熱伝達は初期温度と環境条件に強く影響される。
ある物体の物質は、その温度がロボットグリップチップと同じであるときに認識できない。
アクティブ温度制御可能なロボットグリップを用いて熱流を誘導する材料分類システムを提案する。
その後,本システムは周囲温度とは独立して材料を認識できる。
ロボットグリップの表面は、タッチした物体の表面と区別するあらゆる温度に調節することができる。
対象物体の把握から得られた温度データを用いて, 長期記憶(LSTM)に基づいて, 温度制御システムとAcademic SCARA Robotを統合する実験を行った。
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