Three-dimensional Morphological Reconstruction of Millimeter-Scale Soft Continuum Robots based on Dual-Stereo-Vision

要約

連続ロボットは直径わずか数ミリメートルまで小型化できます。
その中でも、ノッチ付き管状連続ロボット (NTCR) は、多くの繊細な用途で大きな可能性を示します。
ロボットモデリングの既存の研究は運動学と力学に焦点を当てていますが、ロボットの形態を再現するという課題に依然として直面しています。これは、連続体ロボット、特に非対称の連続体構造を持つロボットの研究環境を拡大する可能性がある重要な要素です。
この論文では、ミリメートルスケールの NTCR の 3 次元形態学的再構成のためのデュアル ステレオ ビジョンに基づく方法を提案します。
この方法では、反対側に配置された 2 台の固定双眼カメラを使用して NTCR の点群をキャプチャし、事前に定義されたジオメトリを KD ツリー法の参照として利用してキャプチャ点群を再配置します。その結果、低品質の生の点にもかかわらず、形態学的に正しい NTCR が得られます。
クラウドコレクション。
この方法は、直径 3.5 mm の NTCR で実行可能であることが証明されており、ノッチの 16 個中 14 個の特徴を捕捉しており、測定値は一般に標準の 1.5 mm を中心としており、形態学的詳細を明らかにできることが実証されています。
私たちが提案した方法は、さらなる自己モデリング研究のためにミリメートルスケールのソフトロボットの3D形態学的再構成への道を開きます。

要約(オリジナル)

Continuum robots can be miniaturized to just a few millimeters in diameter. Among these, notched tubular continuum robots (NTCR) show great potential in many delicate applications. Existing works in robotic modeling focus on kinematics and dynamics but still face challenges in reproducing the robot’s morphology — a significant factor that can expand the research landscape of continuum robots, especially for those with asymmetric continuum structures. This paper proposes a dual stereo vision-based method for the three-dimensional morphological reconstruction of millimeter-scale NTCRs. The method employs two oppositely located stationary binocular cameras to capture the point cloud of the NTCR, then utilizes predefined geometry as a reference for the KD tree method to relocate the capture point clouds, resulting in a morphologically correct NTCR despite the low-quality raw point cloud collection. The method has been proved feasible for an NTCR with a 3.5 mm diameter, capturing 14 out of 16 notch features, with the measurements generally centered around the standard of 1.5 mm, demonstrating the capability of revealing morphological details. Our proposed method paves the way for 3D morphological reconstruction of millimeter-scale soft robots for further self-modeling study.

arxiv情報

著者 Tian-Ao Ren,Wenyan Liu,Tao Zhang,Lei Zhao,Hongliang Ren,Jiewen Lai
発行日 2024-08-15 22:20:02+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.RO パーマリンク