SymmeTac: Symmetric Color LED Driven Efficient Photometric Stereo Reconstruction Methods for Camera-based Tactile Sensors

要約

カメラベースの触覚センサーは、ターゲットとの対話プロセスにおいてロボットに高密度の表面形状と力の情報を提供できます。
しかし、既存の手法の多くは高効率で正確な再構成を実現できず、ロボットへの応用が妨げられています。
これらの問題に対処するために、対称的なカラー LED 分布に基づく効率的なツーショット測光ステレオ法を提案します。
具体的には、CMOSチャネルのセンシング応答曲線に基づいて、直交する赤と青のLEDを照明として設計し、ツーショット方式でチャネル分割を使用して4つの観測マップを取得します。
続いて、正確な表面法線を推定し、計算のオーバーヘッドを大幅に削減できるツーショット測光ステレオ理論を開発します。
最後に、カメラベースの触覚センサーの特性を活用して、高効率で純粋な加算演算となるようにアルゴリズムを最適化します。
シミュレーションと実際の実験により、私たちのアプローチの利点が実証されています。
詳細については、https://github.com/Tacxels/SymmeTac を参照してください。

要約(オリジナル)

Camera-based tactile sensors can provide high-density surface geometry and force information for robots in the interaction process with the target. However, most existing methods cannot achieve accurate reconstruction with high efficiency, impeding the applications in robots. To address these problems, we propose an efficient two-shot photometric stereo method based on symmetric color LED distribution. Specifically, based on the sensing response curve of CMOS channels, we design orthogonal red and blue LEDs as illumination to acquire four observation maps using channel-splitting in a two-shot manner. Subsequently, we develop a two-shot photometric stereo theory, which can estimate accurate surface normal and greatly reduce the computing overhead in magnitude. Finally, leveraging the characteristics of the camera-based tactile sensor, we optimize the algorithm to be a highly efficient, pure addition operation. Simulation and real-world experiments demonstrate the advantages of our approach. Further details are available on: https://github.com/Tacxels/SymmeTac.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google