要約
トルク制御触覚ロボットは最近進歩しているにもかかわらず、特に複雑な環境では、ロボットを製造現場に組み込むことは依然として困難です。
製造現場でのロボット導入を増やすには、専門家以外のロボット スキル プログラミングを簡素化することが重要です。
この研究では、未知の 3D 曲率の直観的な視覚触覚探索を目的とした革新的なアプローチである視覚拡張統合フォースインピーダンス制御 (VA-UFIC) を提案しています。
VA-UFIC は、視覚データと触覚データをシームレスに統合することで際立っており、点接触、凹凸曲率の平面接触、接触損失を伴うシナリオなど、さまざまな接触形状を 3 次元で探索できるようになります。
私たちの方法の重要なコンポーネントは、触覚誤差、局所的な表面の曲率、向きを考慮した堅牢なオンライン接触アライメント監視システムであり、探査中のロボットの剛性と力の調整の適応調整を容易にします。
安全性と安定性を確保するために制御フレームワーク内に仮想エネルギー タンクを導入し、視覚触覚探索における固有の安全性の懸念に効果的に対処します。
Franka Emika 研究ロボットを使用した評価では、任意に定義された力の動きのポリシーを遵守しながら、未知の 3D 曲率を探索する際の VA-UFIC の有効性が実証されました。
VA-UFIC は、視覚と触覚センシングをシームレスに統合することにより、複雑な環境を直感的に探索するための有望な手段を提供し、製造、検査などにまたがる潜在的なアプリケーションを提供します。
要約(オリジナル)
Despite recent advancements in torque-controlled tactile robots, integrating them into manufacturing settings remains challenging, particularly in complex environments. Simplifying robotic skill programming for non-experts is crucial for increasing robot deployment in manufacturing. This work proposes an innovative approach, Vision-Augmented Unified Force-Impedance Control (VA-UFIC), aimed at intuitive visuo-tactile exploration of unknown 3D curvatures. VA-UFIC stands out by seamlessly integrating vision and tactile data, enabling the exploration of diverse contact shapes in three dimensions, including point contacts, flat contacts with concave and convex curvatures, and scenarios involving contact loss. A pivotal component of our method is a robust online contact alignment monitoring system that considers tactile error, local surface curvature, and orientation, facilitating adaptive adjustments of robot stiffness and force regulation during exploration. We introduce virtual energy tanks within the control framework to ensure safety and stability, effectively addressing inherent safety concerns in visuo-tactile exploration. Evaluation using a Franka Emika research robot demonstrates the efficacy of VA-UFIC in exploring unknown 3D curvatures while adhering to arbitrarily defined force-motion policies. By seamlessly integrating vision and tactile sensing, VA-UFIC offers a promising avenue for intuitive exploration of complex environments, with potential applications spanning manufacturing, inspection, and beyond.
arxiv情報
著者 | Kübra Karacan,Anran Zhang,Hamid Sadeghian,Fan Wu,Sami Haddadin |
発行日 | 2024-08-26 12:33:43+00:00 |
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