核心概念
本文旨在提供觸覺表面建模與信號處理的綜合概述,涵蓋從感測到渲染的整個管線,並重點關注數據表示和建模方面的關鍵問題。
摘要
本文首先介紹了觸覺處理管線的定義和各個步驟,並與視覺和聲音領域的管線進行了比較。接著,文章深入探討了觸覺表面建模和處理的現有方法,將其分為參數化方法和數據驅動方法。
參數化方法利用物理、數學和機械原理來模擬表面特性,但需要對底層物理過程有先驗知識,且難以實現實時渲染。相比之下,數據驅動方法從實際數據中學習映射函數,無需先驗知識,可以更好地概括新的表面。
數據驅動方法又可分為面向人機交互的"計算機觸覺"和面向機器人的"機器觸覺"。前者主要利用一維信號(如加速度、力、位置)建模表面特性,後者則利用二維圖像/視頻數據捕捉表面的幾何信息。
此外,文章還介紹了一些綜合利用一維和二維數據的"混合觸覺"建模方法,以期獲得更加全面的表面特性描述。
最後,文章概述了當前可用的觸覺數據集和模擬器,為未來的研究提供了重要的基礎資源。
統計資料
觸覺表面的四個主要物理特性是:粗糙度、凹凸度、剛度和摩擦。
引述
"參數化方法需要對底層物理過程有先驗知識,且難以實現實時渲染。相比之下,數據驅動方法無需先驗知識,可以更好地概括新的表面。"
"數據驅動方法又可分為面向人機交互的'計算機觸覺'和面向機器人的'機器觸覺'。前者主要利用一維信號建模表面特性,後者則利用二維圖像/視頻數據捕捉表面的幾何信息。"