Tactile-Driven Gentle Grasping for Human-Robot Collaborative Tasks

要約

この論文では、5 本の指先すべてに TacTip 光学触覚センサーの小型版を搭載した Pisa/IIT 擬人化 SoftHand を使用して、力に敏感で穏やかにつかむための制御方式を紹介します。
触覚センサーは、握ったことや、握った物体と指がどのように相互作用するかについての高解像度の情報を提供します。
最初に、非同期センサー データの取得と処理を実行するための一連のハードウェア開発について説明します。これにより、リアルタイムの把握制御に十分な高速制御ループが得られます。
次に、5つの指先センサーすべてからの触覚フィードバックを同時に使用して、さまざまな形状と剛性の43個のオブジェクトを穏やかかつ安定して把持する新しい把持コントローラーを開発します。これは、人間からロボットへのハンドオーバータスクに適用されます。
これらの開発により、高解像度の触覚センシングを使用した高速な反射制御を介して、未作動の手によるより高度な操作への扉が開かれます。

要約(オリジナル)

This paper presents a control scheme for force sensitive, gentle grasping with a Pisa/IIT anthropomorphic SoftHand equipped with a miniaturised version of the TacTip optical tactile sensor on all five fingertips. The tactile sensors provide high-resolution information about a grasp and how the fingers interact with held objects. We first describe a series of hardware developments for performing asynchronous sensor data acquisition and processing, resulting in a fast control loop sufficient for real-time grasp control. We then develop a novel grasp controller that uses tactile feedback from all five fingertip sensors simultaneously to gently and stably grasp 43 objects of varying geometry and stiffness, which is then applied to a human-to-robot handover task. These developments open the door to more advanced manipulation with underactuated hands via fast reflexive control using high-resolution tactile sensing.

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