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Active Estimation of Friction Properties with Haptic Vision

机译:触觉视觉的摩擦性能的主动估计

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摘要

Frictional information is important for manipulating and representing real behavior of objects in a virtual space via haptic devices. In this paper we propose an active and automatic extraction method of friction properties based on Haptic Vision; we estimate the parameters of friction models such as LuGre model, Coulomb model, Dhal model, by analyzing observed shape and force data obtained by Haptic Vision and then evaluate the performance of each friction model.
机译:摩擦信息对于通过触觉设备操纵和表示虚拟空间中对象的实际行为非常重要。本文提出了基于触觉视觉的摩擦性能的主动和自动提取方法;我们通过分析通过触觉视觉获得的观察的形状和力数据来估计Lugre模型,库仑模型,Dhal模型等摩擦模型的参数,然后评估每个摩擦模型的性能。

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