Whisker-Inspired Tactile Sensing: A Sim2Real Approach for Precise Underwater Contact Tracking

要約

鰭脚類などの水生哺乳類は、そのひげを利用して物体を検出および識別し、水の動きを分析するため、接触、表面、水の流れを感知するためのロボットひげの開発が促されています。
ファイバー ブラッグ グレーティング (FBG) テクノロジーに基づく水中ウィスカー センサーの設計と応用について紹介します。
これらの受動的なひげはロボットの外側に沿って取り付けられており、軽くて非侵入的な接触を通じて周囲を感知します。
接触追跡では、シミュレーションでの広範なデータ収集とそれに続くシミュレーションでトレーニングされたモデルを現実世界に転送するためのシミュレーションからリアルへのキャリブレーションプロセスを含む、シミュレーションからリアルへの学習フレームワークを採用しています。
水に浸したひげを使った実験は、私たちのアプローチがロボットの正確な固有受容を必要とせずに、$<2$ mmの精度で接触点を追跡できることを示しています。 このアプローチが目に見えないオブジェクトにも一般化されることを示します。

要約(オリジナル)

Aquatic mammals, such as pinnipeds, utilize their whiskers to detect and discriminate objects and analyze water movements, inspiring the development of robotic whiskers for sensing contacts, surfaces, and water flows. We present the design and application of underwater whisker sensors based on Fiber Bragg Grating (FBG) technology. These passive whiskers are mounted along the robot$’$s exterior to sense its surroundings through light, non-intrusive contacts. For contact tracking, we employ a sim-to-real learning framework, which involves extensive data collection in simulation followed by a sim-to-real calibration process to transfer the model trained in simulation to the real world. Experiments with whiskers immersed in water indicate that our approach can track contact points with an accuracy of $<2$ mm, without requiring precise robot proprioception. We demonstrate that the approach also generalizes to unseen objects.

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