TacMMs: Tactile Mobile Manipulators for Warehouse Automation

要約

マルチロボットプラットフォームは、効率的な商品輸送のための倉庫自動化においてますます重要な役割を果たしています。
この論文では、Tactile Mobile Manipulators (TacMM) と呼ばれるマルチロボット システムの新しいカスタマイズを提案します。
各 TacMM は、柔らかい光学触覚センサーと荷物持ち上げ機構を備えたモバイル ロボットを統合し、調整された物理的相互作用が必要なタスクでの協力的な輸送を可能にします。
具体的には、分散型組織・輸送システム（DOTS）モバイルロボットにTacTip（生体模倣型光学触覚センサー）を搭載します。
触覚情報は、移動ロボットがロボットとオブジェクトの相対的な姿勢を調整するのに役立ち、それによって荷物を持ち上げる作業の効率が向上します。
この研究では、触覚を備えた 2 台の TacMM を使用した場合のパフォーマンスと、荷重持ち上げのための従来の視覚ベースの姿勢調整のパフォーマンスを比較しています。
結果は、TacMM の平均成功率 (66%) が純粋に視覚ベースの方法 (34%) よりも向上し、負荷の質量が不均一に分散された場合にさらに向上することを示しています。
この初期の研究では 2 つの TacMM を検討していますが、触覚知覚の利点は複数の移動ロボットに拡張されると予想されます。
ウェブサイト: https://sites.google.com/view/tacmms

要約(オリジナル)

Multi-robot platforms are playing an increasingly important role in warehouse automation for efficient goods transport. This paper proposes a novel customization of a multi-robot system, called Tactile Mobile Manipulators (TacMMs). Each TacMM integrates a soft optical tactile sensor and a mobile robot with a load-lifting mechanism, enabling cooperative transportation in tasks requiring coordinated physical interaction. More specifically, we mount the TacTip (biomimetic optical tactile sensor) on the Distributed Organisation and Transport System (DOTS) mobile robot. The tactile information then helps the mobile robots adjust the relative robot-object pose, thereby increasing the efficiency of load-lifting tasks. This study compares the performance of using two TacMMs with tactile perception with traditional vision-based pose adjustment for load-lifting. The results show that the average success rate of the TacMMs (66%) is improved over a purely visual-based method (34%), with a larger improvement when the mass of the load was non-uniformly distributed. Although this initial study considers two TacMMs, we expect the benefits of tactile perception to extend to multiple mobile robots. Website: https://sites.google.com/view/tacmms

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