All the Feels: A dexterous hand with large-area tactile sensing

要約

高コストと信頼性の欠如により、ロボット工学における器用なハンドの広範な採用が妨げられています。
さらに、手の全領域を感知できる実用的な触覚センサーが欠如しているため、器用な操作スキルの学習を改善するための豊富で低レベルのフィードバックが妨げられています。
このペーパーでは、ディープ ロボット学習パラダイムが要求する大規模なデータ収集機能を満たしながら、これらの課題を解決することを目的とした、安価でモジュール式の堅牢かつスケーラブルなプラットフォームである DManus を紹介します。
人間の操作に関する研究は、日常の器用な作業を実行する際の低レベルの触覚フィードバックの重要性を指摘しています。
DManus には、指先だけでなく手のひらの表面全体に ReSkin センシングが搭載されています。
私たちは、ビンのピッキングと仕分けという触覚認識タスクにおける完全に統合されたシステムの有効性を実証します。
コード、ドキュメント、設計ファイル、詳細な組み立て手順、トレーニング済みモデル、タスクビデオ、およびセットアップを再作成するために必要なすべての補足資料は、https://sites.google.com/view/roboticsbenchmarks/platforms/dmanus で見つけることができます。

要約(オリジナル)

High cost and lack of reliability has precluded the widespread adoption of dexterous hands in robotics. Furthermore, the lack of a viable tactile sensor capable of sensing over the entire area of the hand impedes the rich, low-level feedback that would improve learning of dexterous manipulation skills. This paper introduces an inexpensive, modular, robust, and scalable platform — the DManus — aimed at resolving these challenges while satisfying the large-scale data collection capabilities demanded by deep robot learning paradigms. Studies on human manipulation point to the criticality of low-level tactile feedback in performing everyday dexterous tasks. The DManus comes with ReSkin sensing on the entire surface of the palm as well as the fingertips. We demonstrate effectiveness of the fully integrated system in a tactile aware task — bin picking and sorting. Code, documentation, design files, detailed assembly instructions, trained models, task videos, and all supplementary materials required to recreate the setup can be found on https://sites.google.com/view/roboticsbenchmarks/platforms/dmanus.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google