An Electromagnetism-Inspired Method for Estimating In-Grasp Torque from Visuotactile Sensors

要約

触覚センシングは、ロボットの触覚を通じて伝達される豊富な接触情報を測定する機能をロボットに提供できると期待されているため、ロボットマニピュレータのセンシングモダリティとして一般的になっています。
触覚センサーからアクセスできる多様な情報の中でも、外部環境との接触を通じて掴んだ物体から指に伝達されるトルクは、物体の挿入などの作業では特に重要である可能性があります。
しかし、触覚トルク推定は、力、質感、滑り識別などの他のセンシング手法と比較すると、比較的注目されていません。
この研究では、ゲルベースの視覚触覚センサーから傾斜トルクを推定するために使用する触覚双極子モーメントの概念を導入します。
この方法は、深層学習、センサー固有の機械的モデリング、または光学モデリングに依存せず、代わりに電気機械学からインスピレーションを得て、2D マーカーの変位から生成されるベクトル場を分析します。
私たちの技術は単純であるにもかかわらず、2 つの異なる触覚センサーと 3 つのオブジェクト形状にわたって正確なトルク測定値を提供するその能力を実証し、準拠ロボット アームによる USB スティック挿入タスクにおけるその実用性を強調します。
これらの結果は、双極子モーメントに基づく単純な解析計算によって、視覚触覚センサーから物理量を十分に抽出できることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Tactile sensing has become a popular sensing modality for robot manipulators, due to the promise of providing robots with the ability to measure the rich contact information that gets transmitted through its sense of touch. Among the diverse range of information accessible from tactile sensors, torques transmitted from the grasped object to the fingers through extrinsic environmental contact may be particularly important for tasks such as object insertion. However, tactile torque estimation has received relatively little attention when compared to other sensing modalities, such as force, texture, or slip identification. In this work, we introduce the notion of the Tactile Dipole Moment, which we use to estimate tilt torques from gel-based visuotactile sensors. This method does not rely on deep learning, sensor-specific mechanical, or optical modeling, and instead takes inspiration from electromechanics to analyze the vector field produced from 2D marker displacements. Despite the simplicity of our technique, we demonstrate its ability to provide accurate torque readings over two different tactile sensors and three object geometries, and highlight its practicality for the task of USB stick insertion with a compliant robot arm. These results suggest that simple analytical calculations based on dipole moments can sufficiently extract physical quantities from visuotactile sensors.

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