Beyond Flat GelSight Sensors: Simulation of Optical Tactile Sensors of Complex Morphologies for Sim2Real Learning

要約

最近、\textit{GelSight} 高解像度触覚センサー用に、それぞれに利点のあるいくつかの形態が提案されています。
ただし、既存のシミュレーション手法は平面センサーに限定されているため、Sim2Real 実験では非平面形態の新しいセンサーを使用することができません。
この論文では、平面センサー用に開発された以前に提案された GelSight シミュレーション手法を拡張し、曲面センサー用の新しい手法を提案します。
特に、測地線経路の形で湾曲した触覚膜を通過する光線のシミュレーションに取り組みます。
この方法は、指の形をしたゲルチップ センサーをシミュレートし、生​​成された合成触覚画像を対応する実際の画像と比較することによって検証されます。
私たちの広範な実験により、測地線パスから生成された照明と実際のセンサーからの背景画像を組み合わせると、同じ条件で直接直線パスによって生成された照明と比較して最良の結果が得られることがわかりました。
この方法はセンサー メッシュによってパラメーター化されるため、原理的にはあらゆる形態の触覚センサーをシミュレートするために適用できます。
提案された方法は、複雑な形態の既存の光学触覚センサーのシミュレーションを可能にするだけでなく、実際のセンサーを作製する前に、新しい形態のセンサーを実験することも可能にします。
プロジェクト Web サイト: https://danfergo.github.io/geltip-sim

要約(オリジナル)

Recently, several morphologies, each with its advantages, have been proposed for the \textit{GelSight} high-resolution tactile sensors. However, existing simulation methods are limited to flat-surface sensors, which prevents their usage with the newer sensors of non-flat morphologies in Sim2Real experiments. In this paper, we extend a previously proposed GelSight simulation method developed for flat-surface sensors and propose a novel method for curved sensors. In particular, we address the simulation of light rays travelling through a curved tactile membrane in the form of geodesic paths. The method is validated by simulating the finger-shaped GelTip sensor and comparing the generated synthetic tactile images against the corresponding real images. Our extensive experiments show that combining the illumination generated from the geodesic paths, with a background image from the real sensor, produces the best results when compared to the lighting generated by direct linear paths in the same conditions. As the method is parameterised by the sensor mesh, it can be applied in principle to simulate a tactile sensor of any morphology. The proposed method not only unlocks simulating existing optical tactile sensors of complex morphologies but also enables experimenting with sensors of novel morphologies, before the fabrication of the real sensor. Project website: https://danfergo.github.io/geltip-sim

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