Evetac: An Event-based Optical Tactile Sensor for Robotic Manipulation

要約

最近、光学式触覚センサーが普及しています。
これらは高い空間解像度を提供しますが、優れた時間解像度を提供するのに苦労します。
この欠点を克服するために、RGB カメラをイベントベースのカメラに置き換えるというアイデアを研究し、Evetac と呼ばれる新しいイベントベースの光学触覚センサーを導入しました。
ハードウェア設計と並行して、1000 Hz でオンラインで測定を処理するタッチ処理アルゴリズムを開発します。
私たちは、センサーの出力がまばらであるにもかかわらず、刻印されたマーカーを通じてエラストマーの変形を追跡するための効率的なアルゴリズムを考案しました。
ベンチマーク実験では、Evetac が最大 498 Hz の振動を感知し、せん断力を再構築し、RGB 光学式触覚センサーと比較してデータ レートを大幅に低減できることが実証されました。
さらに、Evetac の出力とマーカー追跡は、データ駆動型の滑り検出および予測モデルを学習するための有意義な機能を提供します。
学習されたモデルは、広範囲の物体を処理できる堅牢で適応性のある閉ループ把握コントローラーの基礎を形成します。
私たちは、人間のような操作能力をロボット工学にもたらすには、Evetac のような高速かつ効率的なイベントベースの触覚センサーが不可欠であると信じています。
センサーの設計は https://sites.google.com/view/evetac でオープンソース化されています。

要約(オリジナル)

Optical tactile sensors have recently become popular. They provide high spatial resolution, but struggle to offer fine temporal resolutions. To overcome this shortcoming, we study the idea of replacing the RGB camera with an event-based camera and introduce a new event-based optical tactile sensor called Evetac. Along with hardware design, we develop touch processing algorithms to process its measurements online at 1000 Hz. We devise an efficient algorithm to track the elastomer’s deformation through the imprinted markers despite the sensor’s sparse output. Benchmarking experiments demonstrate Evetac’s capabilities of sensing vibrations up to 498 Hz, reconstructing shear forces, and significantly reducing data rates compared to RGB optical tactile sensors. Moreover, Evetac’s output and the marker tracking provide meaningful features for learning data-driven slip detection and prediction models. The learned models form the basis for a robust and adaptive closed-loop grasp controller capable of handling a wide range of objects. We believe that fast and efficient event-based tactile sensors like Evetac will be essential for bringing human-like manipulation capabilities to robotics. The sensor design is open-sourced at https://sites.google.com/view/evetac .

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