Predicción de deslizamiento mediante la segmentación de imágenes táctiles
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Universitat d'Alacant
info
- Ramón Costa Castelló (coord.)
- Manuel Gil Ortega (coord.)
- Óscar Reinoso García (coord.)
- Luis Enrique Montano Gella (coord.)
- Carlos Vilas Fernández (coord.)
- Elisabet Estévez Estévez (coord.)
- Eduardo Rocón de Lima (coord.)
- David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
- José Manuel Andújar Márquez (coord.)
- Luis Payá Castelló (coord.)
- Alejandro Mosteo Chagoyen (coord.)
- Raúl Marín Prades (coord.)
- Vanesa Loureiro-Vázquez (coord.)
- Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña
ISBN: 9788497498609
Año de publicación: 2023
Páginas: 551-556
Congreso: Jornadas de Automática (44. 2023. Zaragoza)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
El uso de sensores táctiles está comenzando a ser una práctica común en tareas complejas de manipulación robótica. Este tipo de sensores proporcionan información extra sobre las propiedades físicas de objetos que están siendo agarrados y/o manipulados. En este trabajo, se ha implementado un sistema capaz de medir el deslizamiento rotacional que pueden sufrir objetos durante su manipulación. Nuestra propuesta emplea sensores táctiles ópticos DIGIT, a partir de los cuáles se capturan imágenes de contacto que luego se procesan e interpretan. En concreto, nuestro método hace uso de un modelo neuronal para la detección de la región de contacto. Y posteriormente, mediante extracción de características visuales de la región detectada, se estima el ángulo causado por movimientos de deslizamiento. Nuestro método estima correctamente la región de contacto obteniendo un 95% y 91% usando las métricas Dice e IoU. Y es capaz de obtener un error medio máximo de 3o en agarres de objetos nunca vistos anteriormente.