Stable Object Placing using Curl and Diff Features of Vision-based Tactile Sensors

要約

物体の転倒、破損、流出を防ぐには、物体を安定して配置することが重要です。
物体が表面に最初に接触し、何らかの力が作用すると、物体の配置の不安定性によって生じる回転モーメントにより、物体が特定の方向 (以下、修正回転方向と呼びます) に回転することがあります。
既存の手法では、多くの場合、力/トルク (F/T) センサーを使用して、回転の瞬間をトルクとして検出することで修正回転の方向を推定します。
ただし、センサーのノイズやロボットケーブルの外部配線の張力によって効果が損なわれる場合があります。
これらの問題を解決するために、我々はF/Tセンサーの代替として視覚ベースの触覚センサーであるGelSightsを使用して安定した物体配置を行う方法を提案します。
私たちの方法は、GelSight のエラストマー表面上の黒い点パターンの変位を使用して、物体の修正回転の方向を推定します。
ベクトル解析からカールを計算し、黒いドット パターンの変位の回転フィールドの大きさと方向を示します。
同時に、左右の指の GelSight の黒点の変位の差 (Diff) を計算します。
その後、ロボットは Curl 機能と Diff 機能を使用してオブジェクトの姿勢を操作できるため、安定した配置が容易になります。
18 個の異なる特徴を持つ物体を扱う実験を通じて、私たちの方法はほぼ 100% のケースで正確な配置精度 (誤差 1 度未満) を達成しました。
付属のビデオは次のリンクからご覧いただけます: https://youtu.be/fQbmCksVHlU

要約(オリジナル)

Ensuring stable object placement is crucial to prevent objects from toppling over, breaking, or causing spills. When an object makes initial contact to a surface, and some force is exerted, the moment of rotation caused by the instability of the object’s placing can cause the object to rotate in a certain direction (henceforth referred to as direction of corrective rotation). Existing methods often employ a Force/Torque (F/T) sensor to estimate the direction of corrective rotation by detecting the moment of rotation as a torque. However, its effectiveness may be hampered by sensor noise and the tension of the external wiring of robot cables. To address these issues, we propose a method for stable object placing using GelSights, vision-based tactile sensors, as an alternative to F/T sensors. Our method estimates the direction of corrective rotation of objects using the displacement of the black dot pattern on the elastomeric surface of GelSight. We calculate the Curl from vector analysis, indicative of the rotational field magnitude and direction of the displacement of the black dots pattern. Simultaneously, we calculate the difference (Diff) of displacement between the left and right fingers’ GelSight’s black dots. Then, the robot can manipulate the objects’ pose using Curl and Diff features, facilitating stable placing. Across experiments, handling 18 differently characterized objects, our method achieves precise placing accuracy (less than 1-degree error) in nearly 100% of cases. An accompanying video is available at the following link: https://youtu.be/fQbmCksVHlU

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