RoboSense At Edge: Detecting Slip, Crumple and Shape of the Object in Robotic Hand for Teleoprations

要約

滑りやしわの検出は、遠隔手術などのロボット ハンド (RH) を使用した堅牢な操作タスクを実行するために不可欠です。
これはロボット操作コミュニティにおける困難な問題の 1 つです。
この研究では、機械学習 (ML) ベースの技術に基づいて、ロボットハンドに現在保持されている物体の滑りやしわ、形状を検出する技術を提案します。
私たちが提案した ML モデルは、作用する力/トルクと RH 内に存在するアクチュエータの角度位置を使用して、滑り、しわ、形状を検出します。
提案されたモデルは、ロボット ハンド (RH) と触覚グローブ (HG) のループに統合されます。
これは、遠隔操作の場合の待ち時間を短縮するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Slip and crumple detection is essential for performing robust manipulation tasks with a robotic hand (RH) like remote surgery. It has been one of the challenging problems in the robotics manipulation community. In this work, we propose a technique based on machine learning (ML) based techniques to detect the slip, and crumple as well as the shape of an object that is currently held in the robotic hand. We proposed ML model will detect the slip, crumple, and shape using the force/torque exerted and the angular positions of the actuators present in the RH. The proposed model would be integrated into the loop of a robotic hand(RH) and haptic glove(HG). This would help us to reduce the latency in case of teleoperation

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