論文の概要: OmniTact: A Multi-Directional High Resolution Touch Sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06965v1
• Date: Mon, 16 Mar 2020 01:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 03:05:32.888954
• Title: OmniTact: A Multi-Directional High Resolution Touch Sensor
• Title（参考訳）: OmniTact:多方向高解像度タッチセンサー
• Authors: Akhil Padmanabha, Frederik Ebert, Stephen Tian, Roberto Calandra, Chelsea Finn, Sergey Levine
• Abstract要約: 既存の触覚センサーは、平らで、感度が小さいか、低解像度の信号のみを提供する。 我々は,多方向高解像度触覚センサOmniTactを紹介する。 我々は,ロボット制御の課題に対して,OmniTactの能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.28703530853542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incorporating touch as a sensing modality for robots can enable finer and more robust manipulation skills. Existing tactile sensors are either flat, have small sensitive fields or only provide low-resolution signals. In this paper, we introduce OmniTact, a multi-directional high-resolution tactile sensor. OmniTact is designed to be used as a fingertip for robotic manipulation with robotic hands, and uses multiple micro-cameras to detect multi-directional deformations of a gel-based skin. This provides a rich signal from which a variety of different contact state variables can be inferred using modern image processing and computer vision methods. We evaluate the capabilities of OmniTact on a challenging robotic control task that requires inserting an electrical connector into an outlet, as well as a state estimation problem that is representative of those typically encountered in dexterous robotic manipulation, where the goal is to infer the angle of contact of a curved finger pressing against an object. Both tasks are performed using only touch sensing and deep convolutional neural networks to process images from the sensor's cameras. We compare with a state-of-the-art tactile sensor that is only sensitive on one side, as well as a state-of-the-art multi-directional tactile sensor, and find that OmniTact's combination of high-resolution and multi-directional sensing is crucial for reliably inserting the electrical connector and allows for higher accuracy in the state estimation task. Videos and supplementary material can be found at https://sites.google.com/berkeley.edu/omnitact
• Abstract（参考訳）: 触覚をロボットの知覚モダリティとして組み込むことで、よりきめ細やかで堅牢な操作技術を実現できる。 既存の触覚センサーは平坦で、感度が小さいか、低解像度の信号のみを提供する。 本稿では,多方向高解像度触覚センサOmniTactを紹介する。 OmniTactはロボットハンドで操作するための指先として使われ、複数のマイクロカメラを使ってゲルベースの皮膚の多方向変形を検出する。 これは、様々な異なる接触状態変数を現代の画像処理とコンピュータビジョン手法を用いて推論できるリッチな信号を提供する。 我々は,電気コネクタをコンセントに挿入する難易度の高いロボット制御作業において,OmniTactの能力を評価するとともに,物体に圧接する曲面指の接触角度を推定することを目的とした,器用なロボット操作で通常遭遇する人を代表する状態推定問題を評価する。 どちらのタスクも、タッチセンシングと深い畳み込みニューラルネットワークだけで、センサーのカメラから画像を処理します。 我々は,片面のみに敏感な最先端の触覚センサと最先端の多方向触覚センサを比較し,omnitactの高分解能・多方向センシングの組み合わせが電気コネクタを確実に挿入する上で重要であり,状態推定タスクにおいて高い精度を実現することを見出した。 ビデオと補足資料はhttps://sites.google.com/berkeley.edu/omnitactにある。

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