Optical Proximity Sensing for Pose Estimation During In-Hand Manipulation

要約

ロボットは、手で操作している間、適切な制御アクションを生成するために、オブジェクトの姿勢を継続的に推定できなければなりません。
姿勢推定アルゴリズムのパフォーマンスは、ロボットのセンサーが識別可能な幾何学的物体の特徴を検出できるかどうかにかかっていますが、以前のセンシング方式ではそのような測定を確実に行うことができません。
ロボットの指は、環境またはロボットに取り付けられたイメージ センサーの視野を遮る可能性があり、触覚センサーは局所的な接触領域でしか測定できません。
指先に埋め込まれた近接センサーの閉塞に対する堅牢性と局所的な接触領域を超えて測定できる能力に動機付けられ、手の操作のための近接センサーに基づく姿勢推定の最初の評価を発表します。
私たちは、平面的な手の操作中の姿勢推定のテストベッドとして、指先に光学式飛行時間型近接センサーを埋め込んだ新しい二本指ハンドを開発しました。
ここで、手持ち操作タスクは、ロボットが作業スペースの一方の端からもう一方の端まで円筒形の物体を移動させることで構成されます。
我々は、統計的有意性を持って、手の操作中の粒子フィルタリングによる近接センサー ベースの姿勢推定が、次のことを実証します。 a) 触覚センサー ベースのベースラインよりも平均姿勢誤差が 50% 低いことを示します。
b) モデル予測コントローラーは、触覚センサーに基づく姿勢推定を使用した場合と比較して、最終的な位置決め誤差を 30% 低く抑えることができます。

要約(オリジナル)

During in-hand manipulation, robots must be able to continuously estimate the pose of the object in order to generate appropriate control actions. The performance of algorithms for pose estimation hinges on the robot’s sensors being able to detect discriminative geometric object features, but previous sensing modalities are unable to make such measurements robustly. The robot’s fingers can occlude the view of environment- or robot-mounted image sensors, and tactile sensors can only measure at the local areas of contact. Motivated by fingertip-embedded proximity sensors’ robustness to occlusion and ability to measure beyond the local areas of contact, we present the first evaluation of proximity sensor based pose estimation for in-hand manipulation. We develop a novel two-fingered hand with fingertip-embedded optical time-of-flight proximity sensors as a testbed for pose estimation during planar in-hand manipulation. Here, the in-hand manipulation task consists of the robot moving a cylindrical object from one end of its workspace to the other. We demonstrate, with statistical significance, that proximity-sensor based pose estimation via particle filtering during in-hand manipulation: a) exhibits 50% lower average pose error than a tactile-sensor based baseline; b) empowers a model predictive controller to achieve 30% lower final positioning error compared to when using tactile-sensor based pose estimates.

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