Augmenting Off-the-Shelf Grippers with Tactile Sensing

要約

触覚センシングの開発とそのコンピュータビジョンとの融合により、変形可能な物体の操作などの複雑なタスクを処理するロボットシステムが強化されることが期待されています。
しかし、すぐに入手できる工業用グリッパーには通常、触覚フィードバックが欠けているため、研究者は独自の触覚センサーを開発して統合するようになりました。
その結果、センサー ハードウェアの範囲が広くなり、異なるシステム間のパフォーマンスを比較することが困難になりました。
私たちは、アクセスしやすいオープンソース センサーの価値を強調し、容易に解釈可能なデータ出力を備えた、微細なオブジェクト操作用に特別に設計された一連の指先を紹介します。
指先は、布の端のトレースとケーブルのトレースという 2 つの困難なタスクを通じて検証されます。
これらのデモンストレーションのビデオ、設計ファイル、読み出しコードは、https://github.com/RemkoPr/icra-2023-workshop-tactile-fingertips でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

The development of tactile sensing and its fusion with computer vision is expected to enhance robotic systems in handling complex tasks like deformable object manipulation. However, readily available industrial grippers typically lack tactile feedback, which has led researchers to develop and integrate their own tactile sensors. This has resulted in a wide range of sensor hardware, making it difficult to compare performance between different systems. We highlight the value of accessible open-source sensors and present a set of fingertips specifically designed for fine object manipulation, with readily interpretable data outputs. The fingertips are validated through two difficult tasks: cloth edge tracing and cable tracing. Videos of these demonstrations, as well as design files and readout code can be found at https://github.com/RemkoPr/icra-2023-workshop-tactile-fingertips.

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