Online Elasticity Estimation and Material Sorting Using Standard Robot Grippers

要約

標準的なロボット グリッパーは、材料認識用に設計されていません。
専門的な二軸圧縮装置を基準として使用し、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る物体の圧縮を通じて材料特性を推定できる精度を実験的に評価しました。
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、複数の圧縮サイクル (プレサイクリング)、圧縮速度、およびグリッパー表面積が推定に及ぼす影響が研究されました。
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推定されました。
その結果、(1) 圧縮速度を遅くすると弾性推定が向上しましたが、プレサイクリングや表面積では向上しませんでした。
(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) Hunt-Crossley モデルは、単一の物体の圧縮から粘弾性を推定するのに最も効果的でした。
単一の把握から得られる弾性および粘弾性の推定によって形成される 2 次元空間は、対象物の材料特性の識別に有利です。
私たちは、プラスチック、紙、金属の物体が、物体の異なる場所で圧縮された場合でも、単一の掴みから正しく分離される模擬単一ストリーム リサイクル シナリオで、私たちの発見の適用可能性を実証しました。
データとコードは公開されています。

要約(オリジナル)

Standard robot grippers are not designed for material recognition. We experimentally evaluated the accuracy with which material properties can be estimated through object compression by two standard parallel jaw grippers and a force/torque sensor mounted at the robot wrist, with a professional biaxial compression device used as reference. Gripper effort versus position curves were obtained and transformed into stress/strain curves. The modulus of elasticity was estimated at different strain points and the effect of multiple compression cycles (precycling), compression speed, and the gripper surface area on estimation was studied. Viscoelasticity was estimated using the energy absorbed in a compression/decompression cycle, the Kelvin-Voigt, and Hunt-Crossley models. We found that: (1) slower compression speeds improved elasticity estimation, while precycling or surface area did not; (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) the Hunt-Crossley model worked best to estimate viscoelasticity, from a single object compression. A two-dimensional space formed by elasticity and viscoelasticity estimates obtained from a single grasp is advantageous for the discrimination of the object material properties. We demonstrated the applicability of our findings in a mock single stream recycling scenario, where plastic, paper, and metal objects were correctly separated from a single grasp, even when compressed at different locations on the object. The data and code are publicly available.

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