Friction-Scaled Vibrotactile Feedback for Real-Time Slip Detection in Manipulation using Robotic Sixth Finger

要約

特に把握や操作のために、運動能力を向上させ、拡大するためのロボット極度の手足/指の統合は、重要な課題を抱えています。
既存の手足/指の把握パフォーマンスは、人間の手よりもはるかに劣っています。
人間の手は、握りプロセス中に触覚受容体に由来する触覚フィードバックのスリップの発症を検出し、グリップ力の正確かつ自動調節を可能にすることができます。
摩擦情報は、指と物体の間で発生するスリップに応じて、人間によって知覚されます。
人間が使用するロボット外の手足または指でこの能力を高めることは困難です。
この課題に対処するために、このホワイトペーパーでは、エンコードされた振動触覚キューを介してユーザーに摩擦情報を伝えるための新しいアプローチを紹介します。
これらのキューは、初期スリップの開始時に伝えられ、ユーザーは摩擦を認識し、最終的にこの情報を使用して力を増やしてオブジェクトの落下を避けることができます。
2代替強制選択プロトコルでは、参加者は3つの異なる摩擦条件下でガラスをつかんで持ち上げ、3.5 Nの正常な力を適用しました。この力に到達した後、スリップを誘導するためにガラスを徐々に放出しました。
この滑り段階では、摩擦条件を反映して、摩擦係数に従って摩擦係数に従ってスケーリングされた振動が提示されました。
結果は、さまざまな摩擦のあるオブジェクトを持ち上げた摩擦情報を知覚する際の94.53 p/m 3.05（平均p/msd）の精度を示唆しました。
結果は、感覚フィードバックのために振動触覚フィードバックを使用する効果があり、ロボット外の手足または指のユーザーが摩擦情報を知覚できるようにすることを示しています。
これにより、表面特性を評価し、摩擦条件に応じてグリップ力を調整し、把握し、オブジェクトをより効果的に操作する能力を向上させることができます。

要約(オリジナル)

The integration of extra-robotic limbs/fingers to enhance and expand motor skills, particularly for grasping and manipulation, possesses significant challenges. The grasping performance of existing limbs/fingers is far inferior to that of human hands. Human hands can detect onset of slip through tactile feedback originating from tactile receptors during the grasping process, enabling precise and automatic regulation of grip force. The frictional information is perceived by humans depending upon slip happening between finger and object. Enhancing this capability in extra-robotic limbs or fingers used by humans is challenging. To address this challenge, this paper introduces novel approach to communicate frictional information to users through encoded vibrotactile cues. These cues are conveyed on onset of incipient slip thus allowing users to perceive friction and ultimately use this information to increase force to avoid dropping of object. In a 2-alternative forced-choice protocol, participants gripped and lifted a glass under three different frictional conditions, applying a normal force of 3.5 N. After reaching this force, glass was gradually released to induce slip. During this slipping phase, vibrations scaled according to static coefficient of friction were presented to users, reflecting frictional conditions. The results suggested an accuracy of 94.53 p/m 3.05 (mean p/mSD) in perceiving frictional information upon lifting objects with varying friction. The results indicate effectiveness of using vibrotactile feedback for sensory feedback, allowing users of extra-robotic limbs or fingers to perceive frictional information. This enables them to assess surface properties and adjust grip force according to frictional conditions, enhancing their ability to grasp, manipulate objects more effectively.

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