Evaluating online elasticity estimation of soft objects using standard robot grippers

要約

標準的なロボット グリッパーは、弾性を推定するように設計されていません。
この研究では、専門的な二軸圧縮装置を制御セットアップとして使用し、2 つの標準的な平行ジョー グリッパーとロボットの手首に取り付けられた力/トルク センサーによって材料特性を推定できる精度を研究しました。
3 セットの変形可能な物体を使用して、さまざまなパラメーターを変更して、材料特性の測定に及ぼす影響を観察しました。(1) 繰り返しの圧縮サイクル、(2) 圧縮速度、(3) グリッパー ジョーの表面積。
グリッパーの努力対位置の曲線が取得され、応力/ひずみ曲線に変換されました。
弾性率はさまざまなひずみ点で推定されました。
粘弾性は、圧縮/減圧サイクル、Kelvin-Voigt モデル、および Hunt-Crossley モデルで吸収されるエネルギーを使用して評価されました。
私たちの結果は次のように要約できます。(1) 圧縮サイクルや表面積を追加しても推定は向上しませんでしたが、圧縮速度を遅くするとより良い結果が得られました。
(2) ロボットグリッパーは、校正後であっても、ヤング率と粘弾性の絶対値を正確に推定する能力が限られていることが判明しました。
(3) 材料特性の相対的な順序は、異なるグリッパー間でほぼ一貫していました。
(4) 変形可能な物体の非線形特性にも関わらず、線形の応力/ひずみ近似を当てはめた方が、ヤング率の局所的な推定よりも安定した結果が得られました。
(5) 粘弾性を評価するには、Hunt-Crossley モデルが最も効果的でした。
最後に、弾性と粘弾性の推定値を表す 2 次元空間が変形可能な物体の識別に有利であることを示します。
したがって、そのようなオブジェクトをオンラインで一度に把握し、分類および分類することが可能です。
追加の貢献として、私たちが一般公開しているデータセットとデータ処理コードがあります。

要約(オリジナル)

Standard robot grippers are not designed for elasticity estimation. In this work, a professional biaxial compression device was used as a control setup to study the accuracy with which material properties can be estimated by two standard parallel jaw grippers and a force/torque sensor mounted at the robot wrist. Using three sets of deformable objects, different parameters were varied to observe their effect on measuring material characteristics: (1) repeated compression cycles, (2) compression speed, and (3) the surface area of the gripper jaws. Gripper effort versus position curves were obtained and transformed into stress/strain curves. The modulus of elasticity was estimated at different strain points. Viscoelasticity was assessed using the energy absorbed in a compression/decompression cycle, the Kelvin-Voigt, and Hunt-Crossley models. Our results can be summarized as follows: (1) better results were obtained with slower compression speeds, while additional compression cycles or surface area did not improve estimation; (2) the robot grippers, even after calibration, were found to have a limited capability of delivering accurate estimates of absolute values of Young’s modulus and viscoelasticity; (3) relative ordering of material characteristics was largely consistent across different grippers; (4) despite the nonlinear characteristics of deformable objects, fitting linear stress/strain approximations led to more stable results than local estimates of Young’s modulus; (5) to assess viscoelasticity, the Hunt-Crossley model worked best. Finally, we show that a two-dimensional space representing elasticity and viscoelasticity estimates is advantageous for the discrimination of deformable objects. A single-grasp, online, classification and sorting of such objects is thus possible. An additional contribution is the dataset and data processing codes that we make publicly available.

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