L3S Best Paper of the Quarter
Category: Haptic Perception
Visuo-Haptische Objektwahrnehmung für Roboter: Ein Überblick
Authors: Nicolás Navarro-Guerrero, Sibel Toprak, Josip Josifovski, Lorenzo Jamone
Published in the Q1 journal “Autonomous Robots”
https://link.springer.com/article/10.1007/s10514-023-10091-y
Unser Artikel „Visuo-haptic object perception for robots: an overview” ist einer der am häufigsten heruntergeladenen Artikel im Jahr 2023. Das hat das Autonomous Robots Journal der Springer Nature Group bestätigt. https://link.springer.com/journal/10514/updates/20394502
Das Papier in Kürze:
In diesem Artikel liefern wir eine ganzheitliche Beschreibung der multimodalen Objektwahrnehmung für Roboter. Wir beginnen mit den biologischen Grundlagen der Objektwahrnehmung und zeigen auf, wie diese die Entwicklung von Sensortechnologien und Anwendungen inspiriert haben. Wir beschreiben auch den aktuellen Stand der Forschung, einschließlich der Herausforderungen bei der Datenerfassung im Austausch gegen wissenschaftliche Ergebnisse aufgrund der Heterogenität von Sensoren, Robotern und Datenerfassungsverfahren. Schließlich gehen wir auf die Herausforderungen bei der multimodalen Signalverarbeitung (KI/ML) ein, die auf die multimodale Objektwahrnehmung angewendet wird.
Welche potenziellen Auswirkungen haben Ihre Ergebnisse?
Multimodale Objektwahrnehmung für Roboter ist ein entscheidender Schritt für die Entwicklung intelligenter Roboter, die mit Objekten interagieren können. Die Technologie eröffnet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, nicht nur für autonome Roboter, sondern auch für intelligente Prothesen und die ferngesteuerte Manipulation von Objekten durch Roboter, beispielsweise im Weltraum oder unter Wasser. Unser Artikel senkt die Einstiegshürde in dieses Forschungsgebiet, indem er die aktuelle wissenschaftliche Landschaft im Bereich der multimodalen Objektwahrnehmung beschreibt und vielversprechende zukünftige Forschungsrichtungen aufzeigt.
Was ist neu an Ihrer Forschung?
In unserem Projekt „ROMEO: Robot-MEdiated Object manipulation with haptic feedback” erforschen wir Technologien zur Umsetzung der taktilen Wahrnehmung von Robotern in haptische Stimulationsgeräte für Menschen. Diese Forschung findet Anwendung bei chirurgischen Robotern, ferngesteuerter Objektmanipulation und intelligenter Prothetik. Im Projekt "Vibro-Sense: Bioinspirierter taktiler Sensor für die Robotik" untersuchen wir dynamische taktile Sensoren, bei denen wir die Vibrationen messen, die bei der Interaktion mit Objekten entstehen und sich ausbreiten, und diese verarbeiten, um Textur, Objekte, Schlupf und die Position von taktilen Reizen zu erkennen. Ein weiteres verwandtes Projekt, an dem wir arbeiten, ist "ACROSS: Adaptive Cross-Modal Representation for Robotic Transfer Learning". In diesem Projekt geht es darum, taktile Informationen über verschiedene Sensortechnologien hinweg zu übersetzen, damit wir Forscher Algorithmen und Daten leichter austauschen können.
Navarro-Guerrero, N., Toprak, S., Josifovski, J., & Jamone, L. (2023). Visuo-Haptic Object Perception for Robots: An Overview. Autonomous Robots, 47(4), 377–403. https://doi.org/10.1007/s10514-023-10091-y
