접촉의 위치도 중요하다
접촉이 많은 정교한 동작은 힘의 크기만 맞춘다고 완성되지 않을 수 있다. DexTac은 낮은 차원의 힘 정보 외에 접촉이 분포하는 공간 영역을 함께 학습에 넣는다.
시연에서 얻는 자료
사람의 직접 시연에서 다차원 촉각 정보를 수집한다. 정책 네트워크에 힘 분포와 접촉 영역을 통합해 복잡한 상호작용에서 접촉을 선택하고 유지하도록 한다.
정밀 조작의 실험
한 손으로 주사기를 조작하는 실험 과제에서 힘만 쓰는 기준선과 비교했다. 작은 크기의 장치를 다루는 조건에서 접촉 영역 정보의 역할을 살폈다.
범위의 해석
평가된 것은 정해진 로봇 조작 실험의 성능이다. 실험 과제의 성공률이 임상 환경의 안전성이나 임의의 장치 조작을 검증했다는 뜻은 아니며, 힘 정보와 공간 정보의 기여를 나누어 봐야 한다.
관련 문서
DexForce / MimicTouch / TACROSS / TLA 촉각 언어 행동 모델 / 모방 학습 / 촉각