जेनरेटिव मॉडल का उपयोग करके सॉफ्ट रोबोटिक इंटरएक्शन के लिए मल्टी-मोडल अनुभव

अनुभव शारीरिक एजेंटों की बाहरी वातावरण के साथ सक्रिय इंटरएक्शन के लिए आवश्यक है। स्पर्श और दृष्टि जैसी कई संवेदी मोडालिटीज़ का एकीकरण इस अनुभवात्मक प्रक्रिया को बढ़ाता है, जो दुनिया की एक अधिक समग्र और मजबूत समझ बनाता है। इस तरह का संयोजन अत्यधिक रूपांतरित शरीर जैसे सॉफ्ट रोबोटों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। मल्टी-संवेदी इनपुट से एक संक्षिप्त, फिर भी व्यापक स्थिति प्रतिनिधित्व का विकास जटिल नियंत्रण रणनीतियों के विकास का मार्ग प्रशस्त कर सकता है। यह paper एक अनुभव मॉडल प्रस्तुत करता है जो विभिन्न मोडालिटीज़ से डेटा को सामंजस्यित करता है ताकि एक समग्र स्थिति का प्रतिनिधित्व तैयार किया जा सके और आवश्यक जानकारी अवशोषित की जा सके। यह मॉडल संवेदी इनपुट और रोबोटिक क्रियाओं के बीच के कारणात्मक संबंध पर निर्भर करता है, फ्यूज़्ड जानकारी को कुशलतापूर्वक संकुचित करने और अगली अवलोकन का अनुमान लगाने के लिए एक जनरेटिव मॉडल का उपयोग करता है। हम पहली बार प्रस्तुत करते हैं कि कैसे स्पर्श को दृष्टि और प्रोप्रियोसेप्शन से सॉफ्ट रोबोटों पर पूर्वानुमानित किया जा सकता है, क्रॉस-मोडल जेनरेशन का महत्व और क्यों यह अनियोजित वातावरण में सॉफ्ट रोबोटिक इंटरएक्शन के लिए आवश्यक है।