English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

В рамках настоящего исследования был проведен анализ существующих работ, посвященных интерпретации показаний тактильных сенсорных устройств, по результатам которого была предложена модель машинного обучения, позволяющая осуществлять оценку величины приложенного давления к поверхности тактильного сенсора давления емкостного типа. В качестве опорных моделей обработки и интерпретации сигналов данного устройства в работе рассматривались несколько методов машинного обучения: линейная регрессия, полиномиальная регрессия, регрессия дерева решений, частичная регрессия наименьших квадратов и полносвязная нейронная сеть прямого распространения. Обучение опорных моделей и апробация конечного решения проводилась на авторском наборе данных, включающем в себя более 3000 экземпляров данных. Согласно полученным результатам, наилучшее качество определения величины приложенного давления продемонстрирован решением на основе полносвязной нейронной сети прямого распространения. Коэффициент детерминации и средний модуль отклонения для данного решения на тестовой выборке составили 0,93 и 13,14 кПа соответственно. Currently, in the field of developing sensing systems for robotic means, one of the urgent tasks is the problem of interpreting the data of tactile pressure and proximity sensors. As a rule, the solution to this problem is complicated both by the dependence of the indicators of tactile sensors on the type of object’s material and by the design features of each individual device. In this study, an analysis of existing works devoted to the interpretation of the readings of tactile sensor devices was carried out. According to the analysis results a machine learning model was proposed that allows estimating the amount of pressure applied to the surface of a tactile pressure sensor of a capacitive type. The architecture of the proposed model includes two key blocks of data analysis, the first one is aimed at recognizing the type of interaction object’s material and the second is devoted to the direct assessment of the magnitude of the pressure applied to the sensor. Several machine learning methods were considered as supporting models for processing and interpreting the signals of this device: linear regression, polynomial regression, decision tree regression, partial least squares regression and a fully connected feedforward neural network.

A model for estimating the value of the applied pressure based on the analysis of tactile sensor signals using machine learning methods