Fugu-MT 論文翻訳(概要): Monocular Depth Estimation for Soft Visuotactile Sensors

論文の概要: Monocular Depth Estimation for Soft Visuotactile Sensors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01677v1
Date: Tue, 5 Jan 2021 17:51:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-11 13:46:54.610221
Title: Monocular Depth Estimation for Soft Visuotactile Sensors
Title（参考訳）: ソフト振動センサの単眼深度推定
Authors: Rares Ambrus, Vitor Guizilini, Naveen Kuppuswamy, Andrew Beaulieu, Adrien Gaidon, Alex Alspach
Abstract要約: 高密度内部(触覚)深度マップを内部小型赤外線イメージングセンサから直接推定するための最先端の単眼深度推定法の適用について検討した。深層ネットワークは, ほとんどがテクスチャのない変形可能な流体充填センサ内において, より短い範囲(1～100mm)で精度の高い予測を行うために効果的に訓練できることを示す。多種多様物体に対して10秒未満のランダムポーズを10秒未満で要求するオブジェクト非依存ネットワークを訓練する,単純な教師付き学習プロセスを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.319343057803973
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fluid-filled soft visuotactile sensors such as the Soft-bubbles alleviate key challenges for robust manipulation, as they enable reliable grasps along with the ability to obtain high-resolution sensory feedback on contact geometry and forces. Although they are simple in construction, their utility has been limited due to size constraints introduced by enclosed custom IR/depth imaging sensors to directly measure surface deformations. Towards mitigating this limitation, we investigate the application of state-of-the-art monocular depth estimation to infer dense internal (tactile) depth maps directly from the internal single small IR imaging sensor. Through real-world experiments, we show that deep networks typically used for long-range depth estimation (1-100m) can be effectively trained for precise predictions at a much shorter range (1-100mm) inside a mostly textureless deformable fluid-filled sensor. We propose a simple supervised learning process to train an object-agnostic network requiring less than 10 random poses in contact for less than 10 seconds for a small set of diverse objects (mug, wine glass, box, and fingers in our experiments). We show that our approach is sample-efficient, accurate, and generalizes across different objects and sensor configurations unseen at training time. Finally, we discuss the implications of our approach for the design of soft visuotactile sensors and grippers.
Abstract（参考訳）: ソフトバブルのような流体充填型ソフトビゾタクティルセンサーは、接触形状や力に対する高精度な感覚フィードバックを得る能力とともに、信頼性の高い把握を可能にするため、堅牢な操作において重要な課題を軽減する。構造は単純だが、表面の変形を直接測定するカスタムIR/深度イメージングセンサーによって生じる大きさの制約により、実用性は制限されている。この限界を緩和するために, 内部の小型赤外線イメージングセンサから直接内部(触覚)の深度マップを推定するために, 最先端の単眼深度推定法を適用した。実世界実験により, 深層ネットワークは, ほとんどがテクスチャレス変形可能な流体充填センサ内のより短い範囲 (1-100mm) で精度の高い予測を行うために効果的に訓練できることを示した。そこで本研究では,10秒未満のランダムポーズを必要とする物体認識ネットワークを,少量の多様な物体(マグ,ワイングラス,ボックス,指)に対して簡単な教師付き学習プロセスを提案する。私たちのアプローチはサンプル効率が高く、精度が高く、トレーニング時に認識できないさまざまなオブジェクトやセンサ構成を一般化する。最後に, ソフト振動センサとグリッパーの設計における我々のアプローチの意義について考察する。

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