arXiv cs.RO· Junyi Chen, Frederik Heller, Mario G\'omez Andreu, Boris Belousov, Tim Schneider, Lisa P. Y. Lin, Katja Doerschner, Knut Drewing, Jan Peters, Alap Kshirsagar·· 1 天前AI 评分59
研究：视触觉传感器主动采样用于硬度分类
Investigating Active Sampling for Hardness Classification with Vision-Based Tactile Sensors
AI 导读
论文研究基于视触觉传感器（VBTS）的主动采样策略，以实现样本高效的硬度分类，使用模型不确定性的信息论度量。作者在自建机器人采集的 VBTS 数据集和已发表数据集上评估了三种概率分类器、两种主动采样策略与随机采样基线，并针对相同物体开展了人类硬度分类研究。结果显示，以方差和熵作为不确定性度量的主动采样方法表现最佳，准确率达到 90%，而人类准确率为 48%。
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