Combined Capacitive Pressure and Proximity Sensor for Using in Robotic Systems

Krestovnikov, Konstantin; Cherskikh, Ekaterina; Zimuldinov, Eldar

doi:10.1007/978-981-15-5580-0_42

Cited by 8 publications

(5 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Based on previous research, an array with cells of a combined pressure and proximity sensor was developed [19]. The array design corresponds to the structure, given in [20].…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Algorithm for Controlling Manipulator with Combined Array of Pressure and Proximity Sensors in Gripper

Erashov

Krestovnikov

2021

Smart Innovation, Systems and Technologies

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

This paper considers the development of gripping algorithm to grasp different objects by a two-finger manipulator of an anthropomorphic robot using a composite array of pressure and proximity capacitance sensors. The developed algorithm of link motion utilizes data from the composite array of pressure and proximity sensors, controlling the process of grip approach in the small neighborhood of gripping point through setting of position and orientation, required for grip, with specified accuracy levels. Based on the two-finger manipulator grip and on the data from the composite sensor arrays, embedded into robot fingers, several experiments were performed, using the developed algorithm of object grip. Dependencies for successful object grip were obtained, derived from orientation-related accuracy parameters and from finger configuration during grasp. It was revealed in process of testing of the developed algorithm that by optimal values of the specified parameters, the probability of successful grip was 97%. The proposed algorithm with certain modifications, which comply with the problem in question, is applicable for gait control of walking and anthropomorphic robots, as well for secure human-machine interactions, involving multi-link robotic systems.

show abstract

“…Based on previous research, an array with cells of a combined pressure and proximity sensor was developed [19]. The array design corresponds to the structure, given in [20].…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Algorithm for Controlling Manipulator with Combined Array of Pressure and Proximity Sensors in Gripper

Erashov

Krestovnikov

2021

Smart Innovation, Systems and Technologies

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…По результатам проведенного анализа методов, направленных на обработку и анализ показателей тактильных датчиков, можно сделать вывод, что при разработке соответствующих решений используется широкий инструментарий методов машинного обучения, при этом предпочтение отдается преимущественно классическим методам, дополненным отдельными компонентами, обусловленными спецификой решаемой задачи. Таким образом, в рамках настоящего исследования при разработке модели оценки величины приложенного давления, исходя показателей тактильного сенсора [5], в качестве опорных моделей также планируется апробировать ряд классических методов машинного обучения.…”

Section: современное состояние исследованийunclassified

“…В рамках настоящей работы рассматривается задача интерпретации показателей тактильного сенсора емкостного типа [5]. Данный сенсор имеет высокую чувствительность, устойчив к температурным колебаниям и обладает широким динамическим диапазоном [1]- [2].…”

Section: предлагаемый методunclassified

“…Далее перейдем к оценке разработанной модели машинного обучения, обеспечивающей оценку величины давления, прикладываемого к поверхности тактильного сенсора [5]- [6], на основе выходных сигналов устройства. Приложение давления от каретки с закрепленным на ней образцом к емкостному датчику осуществлялось с помощью шагового двигателя и винта передачи гайкавинт.…”

Section: рис 2 архитектура модели оценки величины приложенного давленияunclassified

“…Одной из распространенных практик, направленных на решение указанной проблемы, является разработка специализированных моделей интерпретации показаний устройства на основе методов машинного обучения. В данной работе представлена модель машинного обучения, обеспечивающая оценку величины давления, прикладываемого к поверхности тактильного сенсора [5]- [6], на основе выходных сигналов данного устройства.…”

Section: Introductionunclassified

See 2 more Smart Citations

A model for estimating the value of the applied pressure based on the analysis of tactile sensor signals using machine learning methods

Kozyr¹,

Яковлев²

2021

Вестник КРАУНЦ. Физико-Математические Науки

View full text Add to dashboard Cite

В рамках настоящего исследования был проведен анализ существующих работ, посвященных интерпретации показаний тактильных сенсорных устройств, по результатам которого была предложена модель машинного обучения, позволяющая осуществлять оценку величины приложенного давления к поверхности тактильного сенсора давления емкостного типа. В качестве опорных моделей обработки и интерпретации сигналов данного устройства в работе рассматривались несколько методов машинного обучения: линейная регрессия, полиномиальная регрессия, регрессия дерева решений, частичная регрессия наименьших квадратов и полносвязная нейронная сеть прямого распространения. Обучение опорных моделей и апробация конечного решения проводилась на авторском наборе данных, включающем в себя более 3000 экземпляров данных. Согласно полученным результатам, наилучшее качество определения величины приложенного давления продемонстрирован решением на основе полносвязной нейронной сети прямого распространения. Коэффициент детерминации и средний модуль отклонения для данного решения на тестовой выборке составили 0,93 и 13,14 кПа соответственно. Currently, in the field of developing sensing systems for robotic means, one of the urgent tasks is the problem of interpreting the data of tactile pressure and proximity sensors. As a rule, the solution to this problem is complicated both by the dependence of the indicators of tactile sensors on the type of object’s material and by the design features of each individual device. In this study, an analysis of existing works devoted to the interpretation of the readings of tactile sensor devices was carried out. According to the analysis results a machine learning model was proposed that allows estimating the amount of pressure applied to the surface of a tactile pressure sensor of a capacitive type. The architecture of the proposed model includes two key blocks of data analysis, the first one is aimed at recognizing the type of interaction object’s material and the second is devoted to the direct assessment of the magnitude of the pressure applied to the sensor. Several machine learning methods were considered as supporting models for processing and interpreting the signals of this device: linear regression, polynomial regression, decision tree regression, partial least squares regression and a fully connected feedforward neural network.

show abstract

Development of Matrix of Combined Force and Proximity Sensors for Use in Robotics

Krestovnikov

Erashov

Bykov

2021

Lecture Notes in Computer Science

View full text Add to dashboard Cite

Combined Capacitive Pressure and Proximity Sensor for Using in Robotic Systems

Cited by 8 publications

References 13 publications

Algorithm for Controlling Manipulator with Combined Array of Pressure and Proximity Sensors in Gripper

Algorithm for Controlling Manipulator with Combined Array of Pressure and Proximity Sensors in Gripper

A model for estimating the value of the applied pressure based on the analysis of tactile sensor signals using machine learning methods

Development of Matrix of Combined Force and Proximity Sensors for Use in Robotics

Contact Info

Product

Resources

About