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

要約

この作品は、未知の初期ポーズから始まる平面上でのオブジェクトの安定した配置という、日常の実際的な問題を扱います。
一般的なオブジェクト配置アプローチでは、完全なシーン仕様か、時折オクルージョンの影響を受ける外部センサー測定 (カメラなど) のいずれかが必要です。
我々は、触覚フィードバックと固有受容センシングを組み合わせた、安定した物体配置のための新しいアプローチを提案します。
私たちは、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、その結果、後続のオブジェクト操作のためにオブジェクトを配置面に位置合わせする修正グリッパーの動きを実現します。
さまざまなオブジェクトを使用した実世界のオブジェクト配置タスクにおいて、力と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 モダリティを備えたモデルを比較します。
目に見えない日常のオブジェクトのセットを使用した配置ポリシーの実験的評価により、提案したパイプラインの重要な一般化が明らかになり、ロボットによる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していることが示唆されます。
コード、モデル、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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