Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
Generalized Visual-Tactile Transformer Network for Slip Detection | |
Cui, Shaowei1,2; Wei, Junhang1,2; Li, Xiaocan1; Wang, Rui1; Wang, Yu1; Wang, Shuo1,3 | |
2020-02 | |
会议名称 | International Federation of Automatic Control |
会议日期 | 2020-6 |
会议地点 | 在线会议 |
摘要 | Slip detection plays a vital role in robotic dexterous grasping and manipulation, and it has long been a challenging problem in the robotic community. Different from traditional tactile perception-based methods, we propose a Generalized Visual-Tactile Transformer (GVT-Transformer) network to detect slip based on visual and tactile spatiotemporal sequences. The main novelty of GVT-Transformer is its ability to address unaligned vision and tactile data in various formats captured by various tactile sensors. Furthermore, we train and test our proposed network on a public and our visual-tactile grasping datasets. The experimental results show that our method is more suitable for sliding detection tasks than previous visual-tactile learning methods and more versatile. |
关键词 | Information and sensor fusion Perception and sensing Intelligent robotics Deep neural networks Visual-tactile fusion perception |
收录类别 | EI |
资助项目 | National Natural Science Foundation of China[61773378] |
语种 | 英语 |
七大方向——子方向分类 | 生物特征识别 |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/40233 |
专题 | 复杂系统认知与决策实验室_先进机器人 |
通讯作者 | Wang, Shuo |
作者单位 | 1.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 2.中国科学院大学未来技术学院 3.中国科学院类脑智能研究中心 |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所; 类脑智能研究中心 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Cui, Shaowei,Wei, Junhang,Li, Xiaocan,et al. Generalized Visual-Tactile Transformer Network for Slip Detection[C],2020. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
IFAC2020.pdf(1399KB) | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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