[發明專利]使用深度學習的力估計

在審

• 申請號: 202010196509.3
• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號: CN111721470A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: S·伯奇菲爾德;B·布茨;D·福克斯;A·漢達;N·拉特利夫;B·順達拉林加姆;A·蘭伯特
• 申請（專利權）人: 輝達公司
• 主分類號: G01L25/00
• 分類號: G01L25/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京市磐華律師事務所 11336
• 代理人: 高偉

1.一種方法，包括：

用裝有力傳感器的探針操縱對象；

接收來自所述力傳感器的信號；

根據所述對象的運動和所述對象的模型估計所述探針上的力；

使用所述信號和所述估計的力訓練所述力傳感器的觸覺力模型；和

使用所述觸覺力模型確定所述探針上的力。

2.根據權利要求1所述的方法，其中：

通過在平面上推動所述對象來操縱所述對象；

所述對象的模型包括所述對象的質量以及所述對象與所述平面之間的摩擦力的測量。

3.根據權利要求1所述的方法，還包括：

接收所述對象的視頻；和

至少部分地基于所述視頻確定所述對象的運動。

4.根據權利要求3所述的方法，其中：

所述對象的所述運動包括線性分量和角度分量；和

所述探針上的所述力被確定為平行于所述平面的向量。

5.根據權利要求1所述的方法，其中：

所述信號包括多個體素化電極信號；和

至少部分地基于所述體素化電極信號確定所述力傳感器上的接觸點。

6.根據權利要求1所述的方法，其中：

所述估計的力至少部分基于損失函數；和

所述損失函數是在所述對象上施加的力與所述對象在接觸點的表面法線之間的角距離的函數。

7.根據權利要求1所述的方法，還包括：

通過執行平面推動、球的操縱和剛體對象擠壓任務來收集力數據；

使用所述力數據生成所述觸覺力模型；和

使用所述觸覺力模型來估算執行不同任務時在所述力傳感器上產生的力。

8.一種系統，包括：

一個或更多個處理器；和

存儲器，用于存儲計算機可執行指令，其如果被執行，導致所述一個或更多個處理器執行以下操作：

從力傳感器接收響應于施加在對象上的力而產生的信號；

基于所述對象的運動和所述對象的模型來產生施加在所述對象上的力的估計；和

至少部分地基于所述力的估計和所述信號來確定所述信號和施加在所述對象上的力之間的關系。

9.根據權利要求8所述的系統，其中，所述計算機可執行指令使所述系統進一步：

使用所述信號和所述力的估計來訓練神經網絡；和

使用經訓練的所述神經網絡將來自第二觸覺力傳感器的信號轉換為力估計。

10.根據權利要求8所述的系統，其中，所述力估計包括力大小和相對于所述第二觸覺力傳感器的方向的力方向。

11.根據權利要求8所述的系統，其中：

所述對象是矩形對象；和

所述對象的運動包括沿表面的平面運動和所述對象的角度運動。

12.根據權利要求11所述的系統，其中，所述力的估計是通過求解所述對象的線性加速度和角加速度的最小二乘最小化來確定的。

13.根據權利要求8所述的系統，其中，所述計算機可執行指令如果被執行，導致所述一個或更多個處理器進一步：

至少部分地基于所述估計的力和所述信號來確定用于所述觸覺力傳感器的觸覺力模型。

14.根據權利要求13所述的系統，其中，所述計算機可執行指令如果被執行，導致所述一個或更多個處理器進一步：

從所述力傳感器接收第二信號；和

使用所述觸覺力模型來估計所述第二信號所代表的力的量。