כתבה
arXiv cs.LG ·
אומדן פטיש חסר חיישנים במגע רובוטי
Frequency-aware decomposition learning for sensorless wrench estimation in vibration-rich robotic contact
חוקרים מציעים רשת פירוק תדרים (FDN) לאומדן פטיש חסר חיישנים במגע רובוטי. FDN מפרק את הפטיש לתדר נמוך ותדר גבוה, ומאומד אותם בנפרד. השיטה מוכיחה עליונות על שיטות קודמות באומדן פטיש במגע מהיר.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2604.12905v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Force and torque (F/T) sensors enable contact-aware control by providing reactive feedback, but they are often fragile and expensive. To overcome these limitations, sensorless methods estimate F/T or wrench solely from robot proprioception, and have shown success in slow interaction tasks such as grasping. However, their low-pass characteristics limit the estimation of high-frequency signals, which are critical in rapid-contact tasks such as grinding. Communication delays can also make their estimates outdated during deployment, but few methods address this directly. To bridge these gaps, we propose a Frequency-aware Decomposition Network (FDN) to estimate vibration-rich wrench in a sensorless, multi-step-ahead manner. Considering h
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית