{"id":39365,"date":"2025-04-03T13:47:20","date_gmt":"2025-04-03T11:47:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?p=39365"},"modified":"2025-04-14T14:42:16","modified_gmt":"2025-04-14T12:42:16","slug":"a-new-approach-in-robotics-across-connects-tactile-sensors","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/a-new-approach-in-robotics-across-connects-tactile-sensors\/","title":{"rendered":"Neuer Ansatz in der Robotik: ACROSS vernetzt taktile Sensoren"},"content":{"rendered":"

L3S - Beste Ver\u00f6ffentlichung des Quartals (Q1\/2025)
Kategorie: Robotics<\/strong><\/p>\n\n\n\n

ACROSS: A Deformation-Based Cross-Modal Representation for Robotic Tactile Perception<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Autoren: Wadhah Zai El Amri, Malte Kuhlmann, Nicol\u00e1s Navarro-Guerrero<\/p>\n\n\n\n

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Vorgetragen auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Die Ver\u00f6ffentlichung in K\u00fcrze:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Unsere Forschung pr\u00e4sentiert ACROSS, eine Methode, die den Informationsaustausch zwischen verschiedenen robotischen haptischen Sensoren erm\u00f6glicht. Der Informationsaustausch basiert auf dem \u00dcbertragen der Verformung von Sensor zu Sensor, wenn ein Objekt diese ber\u00fchrt. Dieses Framework erlaubt es, alte Datens\u00e4tze von eingestellten Sensoren mit modernen Sensoren zu verwenden, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden oder Ergebnisse zwischen Laboren, die unterschiedliche Sensoren verwenden, leichter ausgetauscht werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Welches Problem l\u00f6sen Sie mit Ihrer Forschung?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Diese Forschung bringt uns einer invarianten sensorischen Repr\u00e4sentation n\u00e4her, die f\u00fcr haptischen Sensoren bisher fehlt. Eine m\u00f6gliche Anwendung ist, dass wir alte Datens\u00e4tze auf alternative Sensoren \u00fcbertragen k\u00f6nnen, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.<\/p>\n\n\n\n

Was ist neu an Ihrer Forschung?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zu bestehenden Ans\u00e4tzen \u00fcbersetzt ACROSS Daten zwischen v\u00f6llig unterschiedlichen Sensortypen, indem es modelliert, wie diese sich physikalisch verformen, wenn sie Objekte ber\u00fchren. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es, Low-Resolution-Sensordaten in hochaufl\u00f6sende Bilder zu \u00fcbersetzen, was bisher nicht m\u00f6glich war.<\/p>\n\n\n\n

Welche potenziellen Auswirkungen haben Ihre Ergebnisse?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

ACROSS macht die Robotikforschung effizienter, indem alte Datens\u00e4tze wiederverwendet werden, was die Kosten und den Aufwand f\u00fcr die Datensammlung reduziert. Es erm\u00f6glicht auch verschiedenen Forschungsteams ihre Daten zu teilen und zu vergleichen, was den Fortschritt in der Technologie der robotischen haptischen Sensoren beschleunigt.<\/p>\n\n\n\n

Link zum Paper:<\/strong> https:\/\/arxiv.org\/abs\/2411.08533<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Awarded the L3S Best Publication in the category “Robotics”: ACROSS makes old sensor data usable for modern robotics and facilitates collaboration between research labs.<\/p>","protected":false},"author":13,"featured_media":39612,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[161],"tags":[169,143],"class_list":["post-39365","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-best-publications","tag-best-paper-of-the-quarter","tag-robotics"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t