Biotac

优化BioTAC模拟现实触觉感知

摘要 - Tactile Sensing为增强当今机器人的相互作用功能提供了一个有希望的机会。Biotac是一种常用的触觉传感器，使机器人能够感知并响应物理触觉刺激。然而，传感器的非线性在模拟其行为时构成了挑战。在本文中，我们首先研究了使用温度，力和接触点位置来预测传感器输出的生物酸模拟。我们表明，使用BioTAC温度读数的培训不会在部署过程中产生准确的传感器输出预测。因此，我们测试了三个替代模型，即XGBoost回归剂，神经网络和变压器编码器。我们在没有温度读数的情况下训练这些模型，并对输入向量的窗口大小进行详细研究。我们证明，我们比基线网络实现了统计学上的显着改进。此外，我们的结果表明，在此任务中，XGBoost回归剂和变压器的表现优于传统的馈送神经网络。我们在https://github.com/wzaielamri/optimization Biotac仿真上在线提供所有代码和结果。索引术语 - Biotac，Xgboost，变压器，触觉感知