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滑动检测是要识别抓握过程中对象是否保持稳定，这可以显着增强操纵灵量。在这项研究中，我们探索了能够执行各种掌握类型的五指机器人手的滑移检测，并在整个五个手指上检测到滑移，而不是专注于单个指尖。首先，我们构建了一个在六种抓地力类型的日常生活中收集的数据集，其中包括200 k个数据点。第二，根据深重下降的原理，我们为不同的抓握类型（USDConvnet-dg）设计了一个轻巧的通用滑动检测网络，以对掌握状态进行分类（无触摸，打滑和稳定的抓紧）。通过将频率与时域特征相结合，该网络的计算时间仅为1.26 ms，平均精度在验证和测试数据集上的平均精度超过97％，表明了强大的概括功能。此外，我们在现实世界中的实时掌握力调整中验证了提出的USDConvnet-DG，表明它可以有效地提高机器人操作的稳定性和可靠性。
带有触觉传感的机器人手的通用滑动检测
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