A Modularized Design Approach for GelSight Family of Vision-based Tactile Sensors

要約

視覚ベースの触覚センサーのGelsishファミリは、複数のロボット認識と操作タスクに効果的であることが証明されています。
これらのセンサーは、内部光学システムと埋め込まれたカメラに基づいて、ソフトセンサー表面の変形をキャプチャし、接触中のオブジェクトの高解像度のジオメトリを推測します。
ただし、さまざまなロボットハンドのセンサーをカスタマイズするには、光学システムを再設計するために退屈な試行錯誤プロセスが必要です。
このホワイトペーパーでは、Gelsishセンサー設計プロセスを体系的で客観的な設計上の設計問題として定式化し、物理的に正確な光シミュレーションで設計最適化を実行します。
この方法は、センサーの光学コンポーネントのモジュール化とパラメーター化、およびセンサーを評価するための4つの一般化可能な目的関数の設計に基づいています。
Optisense Studioと呼ばれるインタラクティブで使いやすいツールボックスを使用してメソッドを実装しています。
ツールボックスを使用すると、非センサーの専門家は、事前定義されたモジュールとステップに従って、前方と逆の両方でセンサー設計を迅速に最適化できます。
シミュレーションの初期設計を迅速に最適化し、実際のセンサーに転送することにより、4つの異なるGelsishセンサーでシステムを実証します。

要約(オリジナル)

GelSight family of vision-based tactile sensors has proven to be effective for multiple robot perception and manipulation tasks. These sensors are based on an internal optical system and an embedded camera to capture the deformation of the soft sensor surface, inferring the high-resolution geometry of the objects in contact. However, customizing the sensors for different robot hands requires a tedious trial-and-error process to re-design the optical system. In this paper, we formulate the GelSight sensor design process as a systematic and objective-driven design problem and perform the design optimization with a physically accurate optical simulation. The method is based on modularizing and parameterizing the sensor’s optical components and designing four generalizable objective functions to evaluate the sensor. We implement the method with an interactive and easy-to-use toolbox called OptiSense Studio. With the toolbox, non-sensor experts can quickly optimize their sensor design in both forward and inverse ways following our predefined modules and steps. We demonstrate our system with four different GelSight sensors by quickly optimizing their initial design in simulation and transferring it to the real sensors.

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