작품개요

Haptic sensor를 사용하지 않고, computer vision을 사용하여 interaction force estimation 모델 성능을 개선하는 모델을 구현하였다. 기존의 딥러닝 구조의 한계를 극복하기 위해 3D CNN에 self-supervised learning을 결합하여 모델을 제작하였다. Qualitative evaluation, average error, 각 class에 대한 RMSE, rotate 모델에 대한 RMSE등을 분석하였고, 실험 결과 기존 supervised model을 사용한 것보다 self-supervised 모델을 사용하였을 때 70% 정도로 에러가 준 모습을 볼 수 있었다.