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多任务学习的触觉嵌入
摘要 - 触觉传感在人类的感知和操纵任务中起关键作用，使我们能够直观地理解任务动态并实时适应我们的行动。将这种触觉智能传输到机器人系统将有助于智能代理理解任务约束，并准确地解释他们正在与之交互的对象和自己的操作的动态。尽管由于触觉传感器形式的多样性，操纵任务和学习目标的多样性，虽然将机器人带入这种触觉智能方面已经取得了重大进展，但仍在有效地利用触觉信息。为了应对这一挑战，我们提出了一个统一的触觉嵌入空间，能够预测多种以任务为中心的质量。我们从各种任务中的人类演示中收集触觉数据，并利用此数据来构建一个共享的潜在空间，以进行任务阶段分类，对象动态估计和触觉动态预测。通过实验和消融研究，我们证明了我们共享的触觉潜在空间的有效性，以实现更准确和适应能力的触觉网络，显示出在单任务训练中的提高高达84％。
fots：用于Sim2real学习触觉运动机器人操纵技巧的快速光学触觉模拟器
摘要 - 仿真是机器人技术中广泛使用的工具，可减少硬件消耗并收集大规模数据。尽管为模拟光学触觉传感器做出了预先的努力，但仍在有效合成图像并在不同的接触载荷下复制标记运动方面仍然存在Challenges。在这项工作中，我们提出了一个名为FOTS的快速光学式模拟器，用于模拟光学触觉传感器。我们利用多层感知器映射和平面阴影生成来模拟光学响应，同时采用标记分布近似来模拟由弹性体变形引起的表面标记的运动。实验结果表明，FOT在图像产生质量和渲染速度方面优于其他方法，用于光学仿真的28.6 fps和326.1 fps的单个CPU上的标记运动模拟326.1 fps，而无需GPU加速。此外，我们将FOTS仿真模型与Mujoco等物理引擎集成在一起，而PEG-In-inole任务则证明了我们方法在实现零拍摄的SIM2REAL学习触觉机器人机器人操纵技能方面的有效性。我们的代码可在https://github.com/rancho-zhao/fots上找到。
3D力检测的灵活触觉传感器
摘要：随着触觉力的传感在机器触觉领域变得越来越重要，实现多维力传感仍然是一个挑战。我们提出了一个3D柔性传感器，该传感器由轴对称半球突出和四个同等大小的四分流电极组成。通过使用力和电场模型模拟设备，已经发现，当剪切力的幅度保持恒定并且其方向在0 -360°内变化时，可以通过四个电极的电压关系来表达力的大小和方向。实验结果表明，在0 - 90°的范围内可以达到15°的分辨率。此外，我们将传感器安装在机器人手上，使其能够感知触摸和掌握动作的幅度和方向。基于此，设计的3D柔性触觉传感器为多维力检测和应用提供了宝贵的见解。关键字：灵活的触觉传感，单电极模式，力检测，正常和剪切力，机器人手系统
触觉渗透性：在触觉设备中添加孔可改善灵巧性
图1：（a）提高了针对指尖的触觉设备的可用性和最小化，研究人员离开了厚厚的执行器（例如振动电动机），而是专注于薄设备 - 成功的例子是电动刺激。这些可以设计为薄，即使用力膜覆盖了电极膜（例如，合规性或宏观功能），它仍然可以感觉到某些感觉。但是，我们认为这还不够，并且还应平衡触觉设备的损害，从而使感觉到现实世界与它具有虚拟感觉的准确程度。因此，我们提出并评估如何在电动设备中添加孔，从而导致：（1）改善触觉特征的感知； （2）改善掌握任务中的力控制（b）我们的方法显着提高了触觉用户在混合现实中的灵活活动（包括操纵工具）的能力。
触觉传感的柔性微型纤维传感器
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通过自我监督的对比预训练
摘要 - 机器人技术的快速发展的领域需要可以促进多种方式融合的方法。具体来说，在与有形对象进行交互时，有效地结合了视觉和触觉感觉数据是理解和导航物理世界的复杂动态的关键，从而使对不断变化的环境的响应更加细微和适应性。尽管如此，在合并这两种感官方式上的许多早期工作都依赖于使用人类标记的数据集的监督方法。本文介绍了MVITAC，这是一种新型方法，它利用对比度学习，以一种自我监督的方式整合视觉和触摸感。通过同时利用两种输入，MVITAC利用内部和模式间损失来学习表示表示，从而增强了材料的属性分类和更熟练的掌握预测。通过一系列实验，我们展示了我们方法的有效性及其优于现有的最先进的自我监督和监督技术。在评估我们的方法论时，我们专注于两个不同的任务：物质分类和掌握成功预测。我们的结果表明，MVITAC促进了改进的模态编码器的发展，从而产生了更强大的表示形式，如线性探测评估所证明的。https://sites.google.com/ view/mvitac/home
触觉意象诱发的事件相关去同步化
众所周知，手部运动和运动的心理表征都会导致相应皮质运动区域记录的脑电图 (EEG) 发生事件相关去同步 (ERD)。然而，体感皮质区域的 ERD 与触觉的心理表征之间的关系尚不清楚。在本研究中，我们利用健康人的 EEG 记录来比较右手真实和想象的振动触觉刺激的影响。真实和想象的感觉都会产生对侧 ERD 模式，尤其是在 m 波段，最明显的是在 C3 区域。基于这些结果和以前的文献，我们讨论了触觉意象作为复杂身体意象的一部分的作用，以及将触觉意象引起的 EEG 模式用作脑机接口 (BCI) 中的控制信号的潜力。将这种方法与运动意象 (MI) 相结合可以提高用于中风和神经创伤后感觉运动功能康复的 BCI 的性能。
触觉意象引起的事件相关失同步
1. 稿件标题 1 触觉意象引起的事件相关去同步：EEG 研究 2 2. 缩写标题 3 触觉意象的 EEG 研究 4 3. 按出版文章中出现的顺序列出所有作者姓名和所属机构 5 6 7 Lev Yakovlev 1,2 , Nikolay Syrov 1,2 , Andrei Miroshnikov 2 , Mikhail Lebedev 3,4 , Alexander 8 Kaplan 1,2,5 9 10 1 Vladimir Zelman 神经生物学和脑康复中心，Skolkovo 科学技术研究所 11 ，俄罗斯莫斯科 12 13 2 波罗的海神经技术和人工智能中心，Immanuel Kant Baltic Federal 14 大学，加里宁格勒，俄罗斯 15 16 3 莫斯科国立罗蒙诺索夫大学力学与数学学院， 17 俄罗斯 18 19 4 俄罗斯科学院谢切诺夫进化生理学和生物化学研究所，俄罗斯圣彼得堡 20 21 22 5 人类和动物神经生理学和神经计算机接口实验室 23 莫斯科国立大学生物学院生理学系，俄罗斯莫斯科 24 25 26 4. 作者贡献： 27
主动和被动触觉的摩擦和神经成像
p<0.05)，而其他通道无显著差异（p>0.05）。激活通道中测得的t值均为正值，表明被动滑动刺激在相关区域产生的正向激活效应比主动刺激更多，即被动滑动模式的激活水平更高，与假设相符。图9显示了头部模型上手指主动与被动滑动模式的激活通道，其中CH7、CH9和CH12存在非常显著的差异。补充文件中的表R1显示，CH7包括背外侧前额皮质和额叶眼区；CH9为额叶眼区；CH12为额极区；CH14包括背外侧前额皮质、额叶眼区和额极区。因此，背外侧
数字体现的寿命神经认知发展和触觉互联网：跨学科挑战和机遇
基于感知处理和推理的机制在整个生命周期中经历了实质性变化。如果正确使用，技术可以支持和缓冲仍在发展或衰老的大脑中相对有限的神经认知功能。在过去的十年中，一种新型的数字通信基础架构，即“触觉互联网（TI）”，正在电信，传感器和执行器技术和机器学习的领域中出现。TI的关键目的是通过数字化的多模式感官信号使人类能够体验和与偏远和虚拟环境进行互动，该信号还包括触觉（触觉和动觉）意义。除了应用重点外，这些技术还可以为研究提供新的机会，以利用数字体现的感知和认知机制，以及它们在年龄群体中的不同之处。但是，将有关感知和寿命发展神经认知机制的经验发现和理论转化为工程研究和技术发展的日常实践，存在挑战。一方面，根据Shannon（1949）信息理论，信号传输噪声的能力和效率受信号传递噪声的影响。另一方面，神经递质被假定为调节神经信息处理的信噪比的手段（例如，Servan-Schreiber等人。，1990年），在衰老期间大幅下降。因此，在这里，我们重点介绍了对感知处理和感知推断的神经元增益的控制，以说明开发年龄调整的技术的潜在接口，以使远程或虚拟环境中的知觉和认知相互作用可实现合理的多感觉数字实施例。