Terrain Recognition and Contact Force Estimation through a Sensorized Paw for Legged Robots

要約

この論文では、脚式ロボット用に設計されたコンパクトなセンサー付きシューズである地形認識および接触力推定パウを紹介します。
足のエンドエフェクターは接触力が加わると変形するシリコンでできており、埋め込まれたマイクロカメラを利用して靴の内側の変形した内面の画像をキャプチャし、マイクが音声信号を拾います。
機械学習技術によって処理された画像は、累積 3D 力ベクトルの正確な推定値を計算するためにマッピングされ、音声信号は地形クラス (砂利、雪など) を識別するために分析されます。
足は、そのオンエッジ計算能力を活用して、移動制御戦略を適応させるために使用できる重要な情報をリアルタイムで提供することで、脚式ロボットの能力を強化します。
この新しいセンサー付き足の性能を評価するために、力推定用に特別に設計されたテストベッドを通じて収集されたデータと、足と相互作用するさまざまな地形の音声シグネチャの記録からのデータについて実験を実施しました。
結果はシステムの精度と有効性を実証し、脚式ロボットの性能を向上させる可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces the Terrain Recognition And Contact Force Estimation Paw, a compact and sensorized shoe designed for legged robots. The paw end-effector is made of silicon that deforms upon the application of contact forces, while an embedded micro camera is utilized to capture images of the deformed inner surface inside the shoe, and a microphone picks up audio signals. Processed through machine learning techniques, the images are mapped to compute an accurate estimate of the cumulative 3D force vector, while the audio signals are analyzed to identify the terrain class (e.g., gravel, snow). By leveraging its on-edge computation ability, the paw enhances the capabilities of legged robots by providing key information in real-time that can be used to adapt locomotion control strategies. To assess the performance of this novel sensorized paw, we conducted experiments on the data collected through a specially-designed testbed for force estimation, as well as data from recordings of the audio signatures of different terrains interacting with the paw. The results demonstrate the accuracy and effectiveness of the system, highlighting its potential for improving legged robot performance.

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