Reconocimiento de objetos agarrados con sensorizado híbrido propioceptivo-táctil

espanolEste trabajo se presenta una aproximacion hibrida propioceptiva-tactil para reconocer objetos agarrados. La informacion propioceptiva de una mano robotica es usada para estimar la geometria de contacto y asi, distinguir la forma de cada uno de los objetos que estan siendo agarrados. La geometria de contacto viene determinada por los datos articulares de la mano robotica cuando esta lleva a cabo un agarre en configuracion de cierre sobre la superficie del objeto. Ademas, la informacion tactil permite determinar propiedades de rigidez y flexibilidad del objeto agarrado, mejorando el proceso de reconocimiento cuando la geometria de contacto y por lo tanto, la forma de los objetos es similar. El metodo propuesto emplea tecnicas de clasificacion de aprendizaje supervisado para combinar los datos de ambos tipos de sensores e identificar el tipo de objeto con un porcentaje de acierto medio del 95,5% con metrica ‘accuracy’ y 95.3% con F1(F-score) aun en presencia de incertidumbre de medida y ambiguedad. Estas ratios de acierto se han alcanzado experimentando con 7 objetos domesticos y llevando a cabo mas de 3000 agarres. EnglishThis work presents a hybrid proprioceptive-tactile approach to recognize grasped objects. Proprioceptive data of a robotic hand are used to estimate contact geometry and thus, to distinguish the shape of each of the objects that are being grasped. The contact geometry is determined by the joint data of the robotic hand when it carries out a grip in closure grasps configuration on the object surface. In addition, the tactile data allow to robotic hand to determine rigidity and flexibility properties of the grasped object, improving the recognition process when the contact geometry and therefore, the shapes of different objects are similar. The proposed method employs supervised learning classification techniques to combine the data from both types of sensors and identify the type of object with an average success rate of 95,5% (with accuracy) and 95.3% (with F1 or F-score)even in the presence of measurement with uncertainty and ambiguity of pose. These success ratios have been achieved by experimenting with 7 different objects and performing more than 3000 grasps.