RoTipBot: Robotic Handling of Thin and Flexible Objects using Rotatable Tactile Sensors

要約

この文書では、薄くて柔軟な物体を扱うための新しいロボット システムである RoTipBot を紹介します。
吸盤やソフトグリッパーを使用してそれらを個別化することに限定されていた以前の作品とは異なり、RoTipBot は複数のレイヤーを同時に把握してカウントし、さまざまな環境での人間の取り扱いをエミュレートできます。
具体的には、先端の周囲を回転させて接触情報を感知できる、RoTip という新しい視覚ベースの触覚センサーを開発します。
2 つの RoTip センサーを装備した RoTipBot は、複数層の薄くて柔軟な物体を指の間の中心に送り込み、効果的な把握と数えることが可能になります。
RoTip の触覚センシングにより、両方の指が対象物との良好な接触を維持できるようになり、グリッパーが対象物の変化に適応できるように調整アプローチが設計されています。
広範な実験により、RoTip センサーと RoTipBot アプローチの有効性が実証されています。
結果は、RoTipBot がより高い成功率を達成するだけでなく、複数のレイヤーを同時に把握してカウントできることを示しています。これは、以前の方法では不可能な機能です。
さらに、RoTipBot は最先端の方法よりも最大 3 倍高速に動作します。
RoTipBot の成功は、可動触覚センサーを使用した物体操作の将来の研究への道を開きます。
このペーパーで使用されているすべての資料は、\url{https://sites.google.com/view/rotipbot} で入手できます。

要約(オリジナル)

This paper introduces RoTipBot, a novel robotic system for handling thin, flexible objects. Different from previous works that are limited to singulating them using suction cups or soft grippers, RoTipBot can grasp and count multiple layers simultaneously, emulating human handling in various environments. Specifically, we develop a novel vision-based tactile sensor named RoTip that can rotate and sense contact information around its tip. Equipped with two RoTip sensors, RoTipBot feeds multiple layers of thin, flexible objects into the centre between its fingers, enabling effective grasping and counting. RoTip’s tactile sensing ensures both fingers maintain good contact with the object, and an adjustment approach is designed to allow the gripper to adapt to changes in the object. Extensive experiments demonstrate the efficacy of the RoTip sensor and the RoTipBot approach. The results show that RoTipBot not only achieves a higher success rate but also grasps and counts multiple layers simultaneously — capabilities not possible with previous methods. Furthermore, RoTipBot operates up to three times faster than state-of-the-art methods. The success of RoTipBot paves the way for future research in object manipulation using mobilised tactile sensors. All the materials used in this paper are available at \url{https://sites.google.com/view/rotipbot}.

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