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

要約

このペーパーでは、薄くて柔軟なオブジェクトを処理するための新しいロボットシステムであるRotipbotを紹介します。
吸引カップやソフトグリッパーを使用してシングル化することに限定された以前の作品とは異なり、ロティップボットは複数のレイヤーをカウントしてから、単一の把握閉鎖で同時に把握できます。
具体的には、最初に、その先端の周りに連絡先情報を回転させて感知できるROTIPという名前の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ロールと、指の間の中心に薄くて柔軟なオブジェクトの複数の層を供給し、効果的な把握を可能にします。
さらに、ROTIPのセンシング能力を使用して、両方の指がFRBオブジェクトの数を正確にカウントしながら、オブジェクトとの安全な接触を維持することを保証する触覚ベースの把握戦略を設計します。
広範な実験では、ROTIPセンサーとRotipbotアプローチの有効性が示されています。
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することを示しています。これは、以前の方法では不可能です。
さらに、Rotipbotは、最新の方法よりも最大3倍高速で動作します。
Rotipbotの成功は、動員された触覚センサーを使用したオブジェクト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、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 count multiple layers and then grasp them simultaneously in a single grasp closure. Specifically, we first develop a vision-based tactile sensor named RoTip that can rotate and sense contact information around its tip. Equipped with two RoTip sensors, RoTipBot rolls and feeds multiple layers of thin, flexible objects into the centre between its fingers, enabling effective grasping. Moreover, we design a tactile-based grasping strategy that uses RoTip’s sensing ability to ensure both fingers maintain secure contact with the object while accurately counting the number of fed objects. 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 https://sites.google.com/view/rotipbot.

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