Localización Global de Objetos a Través del Tacto

Los humanos son capaces de manipular objetos basándose únicamente en el sentido del tacto. Para que los robots logren la misma hazaña en entornos no estructurados, se requiere la localización global de objetos a través del tacto. Los enfoques bayesianos proporcionan los medios para hacer frente a las incertidumbres del mundo real, pero la estimación del posterior bayesiano para el problema completo de localización global en seis grados de libertad (6-DOF) es computacionalmente prohibitiva. Proponemos un enfoque bayesiano eficiente, denominado Series de Escalado. Es capaz de resolver el problema completo de manera fiable en tiempo real. Este es un enfoque de Monte Carlo que realiza una serie de refinamientos sucesivos acoplados con recalentamiento. También proponemos un modelo de medición analítico, que se puede calcular de manera eficiente en tiempo de ejecución para cualquier objeto representado como una malla poligonal. Una extensa evaluación empírica muestra que las Series de Escalado superan drásticamente los enfoques anteriores. Demostramos la aplicabilidad general del enfoque en cinco objetos sólidos comunes, que están fijados rígidamente durante los experimentos. También consideramos la localización y el seguimiento en 6-DOF de objetos independientes que pueden moverse durante la exploración táctil.