Grasp State Assessment of Deformable Objects Using Visual-Tactile Fusion Perception

[tkuri]

論文概要

ロボットアームによる紙コップなど変形しやすい物体の把持を「滑動」「適切」「過剰」の3状態に分類する。RGB画像とアームについた触覚センサを入力として利用し、マルチモーダルフュージョンさせNNで状態を分類する。驚きの99.97%という精度（まあ3クラス分類なのだが）。

https://arxiv.org/abs/2006.12729

Code

未確認。