Incipient Slip-Based Rotation Measurement via Visuotactile Sensing During In-Hand Object Pivoting

要約

物体の旋回に代表される典型的な手の操作タスクでは、回転滑りをリアルタイムで認識することがロボットハンドの器用さと安定性を向上させるのに有益であることが証明されています。
効果的な戦略は、視覚触覚センシングを通じて回転角度を測定するための接触特性を取得することです。
しかし、回転推定のための既存の方法では、旋回プロセス中の初期滑りの影響が考慮されていないため、測定誤差が生じ、安定した接触とマクロ滑りの境界を決定することが困難になります。
本論文ではピボット回転時の一般化2次元接触モデルを記述し、スティック領域の線特徴に基づく回転計測法を提案する。
提案された手法は、連続マーカー パターンを使用する Tac3D ビジョンベースの触覚センサーに適用されました。
実験の結果、回転測定システムは平均静的測定誤差 0.17 度、平均動的測定誤差 1.34 度を達成できたことが示されています。
さらに、提案手法はトレーニングデータを必要とせず、手持ち物体の回転中にリアルタイムセンシングを実現できます。

要約(オリジナル)

In typical in-hand manipulation tasks represented by object pivoting, the real-time perception of rotational slippage has been proven beneficial for improving the dexterity and stability of robotic hands. An effective strategy is to obtain the contact properties for measuring rotation angle through visuotactile sensing. However, existing methods for rotation estimation did not consider the impact of the incipient slip during the pivoting process, which introduces measurement errors and makes it hard to determine the boundary between stable contact and macro slip. This paper describes a generalized 2-d contact model under pivoting, and proposes a rotation measurement method based on the line-features in the stick region. The proposed method was applied to the Tac3D vision-based tactile sensors using continuous marker patterns. Experiments show that the rotation measurement system could achieve an average static measurement error of 0.17 degree and an average dynamic measurement error of 1.34 degree. Besides, the proposed method requires no training data and can achieve real-time sensing during the in-hand object pivoting.

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