Bodily Aware Soft Robots: Integration of Proprioceptive and Exteroceptive Sensors
Bodily Aware Soft Robots: Integration of Proprioceptive and Exteroceptive Sensors
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身体感知软机器人：本体感受和外感受传感器的集成
DOI：
10.1109/icra.2018.8463169
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Soter G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Soter G
意识到我们的身体在我们的日常生活中非常重要。它帮助我们完成困难的任务，例如在黑暗的房间里移动或抓住复杂的物体。这些技能对机器人也很重要，然而，机器人的身体意识仍然是一个悬而未决的问题，软机器人的非线性增加了更多的复杂性。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了一种新的方法来实现身体意识到一个真实的软机器人的整合其外感受和本体感受传感器。我们以章鱼手臂为例，其中本体感受表示由集成到软体中的四个弯曲传感器来逼近，而摄像头记录手臂的运动，捕捉其外感受表示。使用堆叠卷积自动编码器（CAE）和递归神经网络（RNN）的组合将内部感觉信号映射到视觉信息。因此，软机器人可以学习估计，因此，想象它的运动，即使它的视觉传感器不可用。
Being aware of our body has great importance in our everyday life. It helps us to complete difficult tasks, such as movement in a dark room or grasping a complex object. These skills are important for robots as well, however, robotic bodily awareness is still an open question, and the nonlinearity of soft robots adds even more complexity. In this paper, we address this problem and present a novel method to implement bodily awareness into a real soft robot by the integration of its exteroceptive and proprioceptive sensors. We use an octopus-inspired arm as an example where the proprioceptive representation is approximated by four bend sensors integrated into the soft body, while a camera records the movement of the arm capturing its exteroceptive representation. The internal sensory signals are mapped to the visual information using a combination of a stacked convolutional autoencoder (CAE) and a recurrent neural network (RNN). As a result, the soft robot can learn to estimate and, therefore, to imagine its motion even when its visual sensor is not available.
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DOI：
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发表时间：
1960
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Wells
通讯作者：
M. Wells
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DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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作者：
石井明男;尾方成信;君塚肇
通讯作者：
君塚肇
自适应神经网络动态表面控制：对肌肉骨骼机器人 Anthrob 的评估
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
IEEE International Conference on Robotics and Automation
影响因子：
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作者：
Michael Jäntsch;Steffen Wittmeier;K. Dalamagkidis;G. Herrmann;A. Knoll
通讯作者：
A. Knoll
DOI：
10.1126/science.aaf4292
发表时间：
2016-07-08
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
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作者：
Park SJ;Gazzola M;Park KS;Park S;Di Santo V;Blevins EL;Lind JU;Campbell PH;Dauth S;Capulli AK;Pasqualini FS;Ahn S;Cho A;Yuan H;Maoz BM;Vijaykumar R;Choi JW;Deisseroth K;Lauder GV;Mahadevan L;Parker KK
通讯作者：
Parker KK
影响因子：
4.1
作者：
Conn, A. T.;Rossiter, J.
通讯作者：
Rossiter, J.