多模态信息融合

Tactile-Proprioceptive Sensor Fusion for Contact Wrench Estimation in Whole-Body Physical Human-Robot Interaction

触觉-本体感觉传感器融合用于全身物理人机交互中的接触力估计

Junha Min, Junghyeon Ma, Jiwung Kwon, Sunggyu Bae, Joohyung Kim, Kyungseo Park

机构 * Department of Robotics and Mechatronics Engineering, DGIST (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology)（机器人与机电工程系，DGIST（大邱庆尚科学技术研究所）） ； Kinetic Intelligent Machine Lab (KIMLAB), University of Illinois Urbana-Champaign（动能智能机器实验室（KIMLAB），伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出触觉-本体感觉融合框架，利用气动皮肤垫的触觉线索作为接触指示器，结合基于电机电流的本体感觉，通过时间卷积网络消除摩擦滞后，实现多轴接触力重建，提高物理人机交互的灵敏度和响应性。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026