Towards Design and Development of an ArUco Markers-Based Quantitative Surface Tactile Sensor

要約

この論文では、視覚ベースの触覚センサー (VTS) の定性的な画像出力を定量化することを目的として、新しい定量的表面触覚センサー (QS-TS と呼ばれる) の設計、製造、および特性評価について説明します。
QS-TS は、センサーのゲル層の変形をリアルタイムで直接推定し、ロボットマニピュレーターを使用した繊細なオブジェクトの安全かつ自律的な触覚操作とサーボ操作を可能にします。
提案されたセンサーの中核は、ArUco マーカーと呼ばれる、内側のバイナリ パターンと幅広の黒い境界線を備えた小型の 1.5 mm x 1.5 mm 合成正方形マーカーの利用です。
各 ArUco マーカーは、リアルタイムのカメラ姿勢推定を提供できます。これは、私たちの設計では、QS-TS ゲル層の変形を取得するための定量的尺度として使用されます。
さらに、ArUco マーカーの使用により、既存のマーカーベースの VTS の製造に伴うさまざまな課題を軽減し、VTS を構築するための直感的で難易度の低い方法を提供する独自の製造手順を提案します。
注目すべきことに、提案された製造は、ArUco マーカーの方向に関係なく、リアルタイムで変形の定量的測定を堅牢かつ確実に取得するために、マーカーのゲル層との統合と付着を容易にします。
センサーのゲル層の変形を推定する際の、提案された QS-TS の性能と有効性が実験的に評価され、検証されました。
結果は、ゲル層の変形を相対誤差 5% 未満で推定する際の QS-TS の驚異的なパフォーマンスを示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, with the goal of quantifying the qualitative image outputs of a Vision-based Tactile Sensor (VTS), we present the design, fabrication, and characterization of a novel Quantitative Surface Tactile Sensor (called QS-TS). QS-TS directly estimates the sensor’s gel layer deformation in real-time enabling safe and autonomous tactile manipulation and servoing of delicate objects using robotic manipulators. The core of the proposed sensor is the utilization of miniature 1.5 mm x 1.5 mm synthetic square markers with inner binary patterns and a broad black border, called ArUco Markers. Each ArUco marker can provide real-time camera pose estimation that, in our design, is used as a quantitative measure for obtaining deformation of the QS-TS gel layer. Moreover, thanks to the use of ArUco markers, we propose a unique fabrication procedure that mitigates various challenges associated with the fabrication of the existing marker-based VTSs and offers an intuitive and less-arduous method for the construction of the VTS. Remarkably, the proposed fabrication facilitates the integration and adherence of markers with the gel layer to robustly and reliably obtain a quantitative measure of deformation in real-time regardless of the orientation of ArUco Markers. The performance and efficacy of the proposed QS-TS in estimating the deformation of the sensor’s gel layer were experimentally evaluated and verified. Results demonstrate the phenomenal performance of the QS-TS in estimating the deformation of the gel layer with a relative error of <5%.

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