3-D Fingertip Touch Force Prediction Using Fingernail Imaging With Automated Calibration
3-D Fingertip Touch Force Prediction Using Fingernail Imaging With Automated Calibration
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使用指甲成像和自动校准进行 3D 指尖触摸力预测
DOI：
10.1109/tro.2015.2459411
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发表时间：
2015
影响因子：
7.8
通讯作者：
S. Mascaro
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Thomas Grieve;J. Hollerbach;S. Mascaro
本文介绍了一种用于校准指甲成像系统的自动化程序，目的是预测指垫力。该系统使用磁悬浮触觉装置对人体指垫施加力，同时记录指甲和周围皮肤的图像。设计了一种新的力控制器，实现了与人体指垫的稳定交互。这些数据被用来校准一个主成分回归模型，该模型将像素强度与三维力联系起来。利用该自动化程序的数据，该模型同时预测三维力，均方根误差为0.56±0.03 N（力全范围的7.7%）。
This paper presents an automated routine for calibrating a fingernail imaging system, with the intent of predicting fingerpad forces. The system uses a magnetic levitation haptic device to apply forces to the human fingerpad while recording images of the nail and surrounding skin. A novel force controller is implemented to interact stably with the human fingerpad. The data are used to calibrate a principal component regression model relating pixel intensity to 3-D force. Using data from this automated routine, this model simultaneously predicts 3-D force with an RMS error of 0.56 ± 0.03 N (7.7% of the full range of forces).
使用卷积神经网络和高斯过程从手部图像估计手指握力
DOI：
10.1109/icra.2014.6907310
发表时间：
2014
期刊：
2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
影响因子：
--
作者：
Sebastian Urban;Christian Osendorfer;Justin Bayer;Patrick van der Smagt
通讯作者：
Patrick van der Smagt