Interactive Identification of Granular Materials using Force Measurements

要約

粒状物質を識別する機能により、家庭での調理から鉱山現場でのトラックへの積み込みに至るまで、ロボット工学におけるさまざまな新しい用途の出現が促進されます。
しかし、粒状物質の識別は依然として課題があり、研究が進んでいない領域です。
この研究では、ロボットが知覚用の力トルクセンサーのみを使用して広範囲の粒状材料を識別できるようにする、新しいインタラクティブな材料識別フレームワークを紹介します。
インタラクティブな探索、特徴抽出、分類の各段階で構成される当社のフレームワークは、さまざまな操作パイプラインへのシームレスな統合のためのシンプルさと透明性を優先しています。
私たちは、11 の粒状マテリアルで構成される現実世界のデータセットを使用した広範な実験を通じて、提案されたアプローチを評価します。このデータセットは一般にも公開されています。
さらに、データセットの包括的な定性分析を実施して、その性質についてのより深い洞察を提供し、将来の開発に役立てました。
我々の結果は、提案された方法が、材料との直接相互作用から得られる力の測定値のみに基づいて、広範囲の粒状材料を正確に識別できることを示している。
コードとデータセットは https://irobotics.aalto.fi/indentify_granular/ から入手できます。

要約(オリジナル)

The ability to identify granular materials facilitates the emergence of various new applications in robotics, ranging from cooking at home to truck loading at mining sites. However, granular material identification remains a challenging and underexplored area. In this work, we present a novel interactive material identification framework that enables robots to identify a wide range of granular materials using only a force-torque sensor for perception. Our framework, comprising interactive exploration, feature extraction, and classification stages, prioritizes simplicity and transparency for seamless integration into various manipulation pipelines. We evaluate the proposed approach through extensive experiments with a real-world dataset comprising 11 granular materials, which we also make publicly available. Additionally, we conducted a comprehensive qualitative analysis of the dataset to offer deeper insights into its nature, aiding future development. Our results show that the proposed method is capable of accurately identifying a wide range of granular materials solely relying on force measurements obtained from direct interaction with the materials. Code and dataset are available at: https://irobotics.aalto.fi/indentify_granular/.

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