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Decoding the BioTac|机器人技术数据集|触觉感知数据集
收藏drive.google.com2018-10-17 更新2025-02-19 收录
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该数据集由美国犹他大学、佐治亚理工学院和英伟达公司联合创建，旨在通过多源数据提升机器人触觉传感器的力估计精度。数据集包含超过14万样本，涵盖三种数据来源：将BioTac传感器固定于六维力矩传感器的刚性连接数据、通过机器人与固定力传感器的球体交互数据，以及基于平面推动物体的力推断数据。数据收集过程结合了物理模型优化与实验测量，确保了数据的多样性和准确性。该数据集主要应用于机器人触觉感知领域，用于训练和验证神经网络模型，以实现从触觉信号到力向量的稳健映射，显著提升机器人在抓取、放置等任务中的力感知能力。
提供机构：
犹他大学、佐治亚理工学院和英伟达公司
创建时间：
2018-10-17
AI搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
Decoding the BioTac数据集由美国犹他大学、佐治亚理工学院和英伟达公司联合开发，是机器人触觉感知领域的权威资源。该数据集包含超过14万条样本数据，主要用于训练和验证触觉感知领域的神经网络模型，特别是在机器人抓取、放置等任务中提升力感知能力。通过优化触觉信号的处理，机器人能够更精准地感知物体的接触状态，从而实现更灵活、更智能的操作。
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数据主题
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