L3S - Beste Veröffentlichung des Quartals (Q1/2025)
Kategorie: Robotics
ACROSS: A Deformation-Based Cross-Modal Representation for Robotic Tactile Perception
Autoren: Wadhah Zai El Amri, Malte Kuhlmann, Nicolás Navarro-Guerrero
Vorgetragen auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
Das Papier in Kürze:
Unsere Forschung präsentiert ACROSS, eine Methode, die den Informationsaustausch zwischen verschiedenen robotischen haptischen Sensoren ermöglicht. Der Informationsaustausch basiert auf dem Übertragen der Verformung von Sensor zu Sensor, wenn ein Objekt diese berührt. Dieses Framework erlaubt es, alte Datensätze von eingestellten Sensoren mit modernen Sensoren zu verwenden, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden oder Ergebnisse zwischen Laboren, die unterschiedliche Sensoren verwenden, leichter ausgetauscht werden können.
Welches Problem lösen Sie mit Ihrer Forschung?
Diese Forschung bringt uns einer invarianten sensorischen Repräsentation näher, die für haptischen Sensoren bisher fehlt. Eine mögliche Anwendung ist, dass wir alte Datensätze auf alternative Sensoren übertragen können, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.
Was ist neu an Ihrer Forschung?
Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen übersetzt ACROSS Daten zwischen völlig unterschiedlichen Sensortypen, indem es modelliert, wie diese sich physikalisch verformen, wenn sie Objekte berühren. Dieser Ansatz ermöglicht es, Low-Resolution-Sensordaten in hochauflösende Bilder zu übersetzen, was bisher nicht möglich war.
Welche potenziellen Auswirkungen haben Ihre Ergebnisse?
ACROSS macht die Robotikforschung effizienter, indem alte Datensätze wiederverwendet werden, was die Kosten und den Aufwand für die Datensammlung reduziert. Es ermöglicht auch verschiedenen Forschungsteams ihre Daten zu teilen und zu vergleichen, was den Fortschritt in der Technologie der robotischen haptischen Sensoren beschleunigt.
Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2411.08533
