Red neuronal profunda temporal para la detección táctil en la pulpa de los dedos artificiales, la piel y la pulpa

Área de la Ciencia:

• La robótica y la inteligencia artificial.
• Ciencia e Ingeniería de Materiales Ciencia e Ingeniería de Materiales.
• Ingeniería Biomédica Ingeniería Biomédica.

Sus antecedentes:

• La percepción táctil es crucial para la destreza de los dedos artificiales para agarrar y tocar.
• Los métodos convencionales tienen dificultades para utilizar los datos temporales para una demodulación táctil precisa.
• La detección precisa de la posición de deformación y la fuerza aplicada es un desafío clave.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un avanzado sistema de detección táctil para piel de pulpa de dedo artificial.
• Mejorar la precisión de la demodulación táctil aprovechando las correlaciones de datos temporales.
• Para reconstruir conjuntamente la posición de presión y la fuerza utilizando una nueva arquitectura de red neuronal.

Principales métodos:

• Las rejillas de fibra Bragg (FBG) utilizadas y cuasi distribuidas integradas en la pulpa de los dedos artificiales.
• Desarrolló una red neuronal híbrida LSTM-Transformer de dos etapas (TSH-LTNN) para el análisis de datos.
• Entrenó a la red sobre las variaciones temporales de los datos en tres etapas temporales consecutivas.

Principales resultados:

• El TSH-LTNN logró una alta precisión en la predicción de la posición (0,2331 mm MAE, R2 = 0,9971) y la fuerza (0,303 N MAE, R2 = 0,9829).
• Demostró mejoras significativas con respecto a Random Forest, con una reducción del 66,06% en la posición MAE y del 31,94% en la MAE vigente.
• Se confirmó la demodulación precisa, estable y en tiempo real del estado de presión.

Conclusiones:

• El sistema de detección táctil basado en FBG propuesto con TSH-LTNN mejora significativamente la precisión de la percepción táctil.
• La red híbrida LSTM-Transformer captura efectivamente las dependencias temporales a corto y largo plazo.
• El sistema muestra un gran potencial para aplicaciones de retroalimentación háptica de alta precisión en robótica y más allá.