Baxter_机器人_多刚度物体抓取感知完整数据集

数据集概述

本数据集包含使用Baxter机器人对三种不同刚度物体进行抓取操作的数据。三种物体均为圆柱形，材质分别为：轻微刚度橡胶物体（SR）、较硬橡胶物体（HR）和刚性木质物体（RW）。每次实验包含20次抓取/释放序列，共重复12次并调整机械臂位置，确保至少一个传感器与物体接触。最终每个物体获得240次抓取操作数据，每次试验持续3秒（抓取1秒，释放2秒）。

文件详解

• 主数据文件
• 文件名称： Stiffness Dataset/Dataset_Stiffness.zip
• 文件格式： ZIP压缩包
• 字段映射介绍： 数据集以压缩包形式存储，包含机器人抓取操作过程中记录的传感器数据，具体数据字段需解压后进一步分析。

适用场景

• 机器人触觉感知研究: 用于分析和识别不同刚度物体的触觉特征，提升机器人对物体材质的感知能力。
• 抓取控制算法开发: 为机器人抓取控制算法提供不同刚度物体的操作数据，优化抓取力度和稳定性控制。
• 传感器数据建模: 基于抓取过程中的传感器读数，建立物体刚度与传感器响应之间的关联模型。
• 机器人学习训练: 作为机器学习算法的训练数据，用于物体刚度分类和抓取策略优化。