Bi-directional Momentum-based Haptic Feedback and Control System for In-Hand Dexterous Telemanipulation

要約

手元の器用なテレマニピュレーションには、ロボットの正確なリモートモーション制御だけでなく、人間のオペレーターに対する効果的な触覚フィードバックも必要です。
器用なテレマニュートのための既存の触覚デバイスのほとんどは、オブジェクトの回転を含むタスクに不可欠な効果的なトルクレンダリングに焦点を当て、効果的なトルクレンダリングを欠いています。
ギア付きモーターや機械的に結合したアクチュエーターに基づくものなど、仮想現実アプリケーションのいくつかのトルクフィードバックソリューションが調査されていますが、多くの場合、かさばる機械設計に依存して、ポータブルまたは手元のアプリケーションでの使用を制限します。
このホワイトペーパーでは、リアルタイムサイズの運動量作用メカニズムを利用してリアルタイムの触覚とトルクのフィードバックを可能にする双方向運動量ベースの触覚フィードバックおよび制御（BI-HAP）システムを提案します。
また、BIHAPシステムは、慣性測定ユニット（IMU）を統合して、人間の操作コマンドを抽出して、閉ループ学習ベースのテレマニュピュレーションフレームワークを確立します。
さらに、異なるエラーカテゴリでオペレーターの知覚とタスクのパフォーマンスを強化するために、エラー適応フィードバック戦略が導入されています。
実験的評価は、BI-HAPが遅延（遅延<0.025秒）および非常に正確なトルクフィードバック（RMSE <0.010 nm）に続いて低コマンドでフィードバック能力を達成したことを示しています。

要約(オリジナル)

In-hand dexterous telemanipulation requires not only precise remote motion control of the robot but also effective haptic feedback to the human operator to ensure stable and intuitive interactions between them. Most existing haptic devices for dexterous telemanipulation focus on force feedback and lack effective torque rendering, which is essential for tasks involving object rotation. While some torque feedback solutions in virtual reality applications-such as those based on geared motors or mechanically coupled actuators-have been explored, they often rely on bulky mechanical designs, limiting their use in portable or in-hand applications. In this paper, we propose a Bi-directional Momentum-based Haptic Feedback and Control (Bi-Hap) system that utilizes a palm-sized momentum-actuated mechanism to enable real-time haptic and torque feedback. The Bi-Hap system also integrates an Inertial Measurement Unit (IMU) to extract the human’s manipulation command to establish a closed-loop learning-based telemanipulation framework. Furthermore, an error-adaptive feedback strategy is introduced to enhance operator perception and task performance in different error categories. Experimental evaluations demonstrate that Bi-Hap achieved feedback capability with low command following latency (Delay < 0.025 s) and highly accurate torque feedback (RMSE < 0.010 Nm).

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