Tactile-based force estimation for interaction control with robot fingers

要約

微細な器用な操作には、マニピュレーターとオブジェクトの相互作用の豊富なセンシングに基づいた反応性制御が必要です。
触覚センシングアレイは、マニピュレーターの表面全体に豊富な連絡先情報を提供します。
ただし、その実装は、ロボットハンドなどの複雑な表面全体での正確な力の推定と、これらの推定値の反応性制御ループへの統合という2つの主な課題に直面しています。
さまざまなジオメトリ全体で迅速かつフルレイの力の推定を可能にするデータ効率の高いキャリブレーション方法を提示し、非線形性と変形効果を説明するオンラインフィードバックを提供します。
私たちのフォース推定モデルは、相互作用力追跡のためのオンライン閉ループ制御システムのフィードバックとして機能します。
推定値の精度は、較正されたフォーストルクセンサーからの測定に対して独立して検証されます。
Xela Uskinセンサーを装備したAllegroハンドを使用して、100Hzで実行されるアドミタンスコントロールループを介して正確な力アプリケーションを実証し、器用な操作の有望な可能性を示す最大0.12 +/- 0.08 [n]エラーマージン結果を達成します。

要約(オリジナル)

Fine dexterous manipulation requires reactive control based on rich sensing of manipulator-object interactions. Tactile sensing arrays provide rich contact information across the manipulator’s surface. However their implementation faces two main challenges: accurate force estimation across complex surfaces like robotic hands, and integration of these estimates into reactive control loops. We present a data-efficient calibration method that enables rapid, full-array force estimation across varying geometries, providing online feedback that accounts for non-linearities and deformation effects. Our force estimation model serves as feedback in an online closed-loop control system for interaction force tracking. The accuracy of our estimates is independently validated against measurements from a calibrated force-torque sensor. Using the Allegro Hand equipped with Xela uSkin sensors, we demonstrate precise force application through an admittance control loop running at 100Hz, achieving up to 0.12+/-0.08 [N] error margin-results that show promising potential for dexterous manipulation.

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