Placing by Touching: An empirical study on the importance of tactile sensing for precise object placing

要約

この作品は、実用的な日常の問題を扱っています:未知の初期姿勢から始まる平らな表面への安定したオブジェクトの配置。
一般的なオブジェクト配置のアプローチでは、完全なシーン仕様、または時折オクルージョンに悩まされるカメラなどの外部センサー測定値のいずれかが必要です。
触覚フィードバックと固有感覚センシングを組み合わせた安定したオブジェクト配置のための新しいアプローチを提案します。
回転行列を推定するニューラル アーキテクチャを考案し、その後のオブジェクト操作のためにオブジェクトを配置面に揃える修正グリッパーの動きをもたらします。
さまざまなオブジェクトを使用した現実世界のオブジェクト配置タスクで、力トルクや外部モーション キャプチャ システムなどのさまざまなセンシング モダリティを持つモデルを比較します。
一連の目に見えない日常的なオブジェクトを使用した配置ポリシーの実験的評価により、提案されたパイプラインの重要な一般化が明らかになり、ロボットの器用なオブジェクト操作の本質的な理解において触覚センシングが重要な役割を果たすことが示唆されます。
コード、モデル、および補足ビデオは、https://sites.google.com/view/placing-by-touching で入手できます。

要約(オリジナル)

This work deals with a practical everyday problem: stable object placement on flat surfaces starting from unknown initial poses. Common object-placing approaches require either complete scene specifications or extrinsic sensor measurements, e.g., cameras, that occasionally suffer from occlusions. We propose a novel approach for stable object placing that combines tactile feedback and proprioceptive sensing. We devise a neural architecture that estimates a rotation matrix, resulting in a corrective gripper movement that aligns the object with the placing surface for the subsequent object manipulation. We compare models with different sensing modalities, such as force-torque and an external motion capture system, in real-world object placing tasks with different objects. The experimental evaluation of our placing policies with a set of unseen everyday objects reveals significant generalization of our proposed pipeline, suggesting that tactile sensing plays a vital role in the intrinsic understanding of robotic dexterous object manipulation. Code, models, and supplementary videos are available at https://sites.google.com/view/placing-by-touching.

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