Pouring by Feel: An Analysis of Tactile and Proprioceptive Sensing for Accurate Pouring

要約

サービス ロボットが人間を支援するために導入され始めているため、注ぎのような普遍的なスキルをサービス ロボットが実行できることが重要です。
具体的には、環境計測機器を使用せずに正確な量の水を注ぐタスク、つまりロボット自身のセンサーのみを使用してこのタスクを一般的な方法で堅牢に実行するタスクに焦点を当てます。
私たちのアプローチでは、保持された容器の重量変化の測定値を使用して注ぎを監視する単純な PID コントローラーを使用します。
ロボットの手首に特殊な力トルク センサーを使用するこれまでの方法とは異なり、ロボットの関節トルク センサーを使用し、指先の触覚センサーの追加の利点を調査します。
ソース容器から注がれた重量を回帰するデータから 3 つの推定器をトレーニングし、ソース容器をさまざまな握り方で新しい位置に注ぐのに十分な堅牢性を備えながら、平均してターゲットの 10 ml 以内を正確に注ぐことができることを示します。

要約(オリジナル)

As service robots begin to be deployed to assist humans, it is important for them to be able to perform a skill as ubiquitous as pouring. Specifically, we focus on the task of pouring an exact amount of water without any environmental instrumentation, that is, using only the robot’s own sensors to perform this task in a general way robustly. In our approach we use a simple PID controller which uses the measured change in weight of the held container to supervise the pour. Unlike previous methods which use specialized force-torque sensors at the robot wrist, we use our robot joint torque sensors and investigate the added benefit of tactile sensors at the fingertips. We train three estimators from data which regress the poured weight out of the source container and show that we can accurately pour within 10 ml of the target on average while being robust enough to pour at novel locations and with different grasps on the source container.

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