論文の概要: Visual Servoing for Pose Control of Soft Continuum Arm in a Structured Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05200v2
• Date: Fri, 11 Feb 2022 03:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-14 12:20:22.424758
• Title: Visual Servoing for Pose Control of Soft Continuum Arm in a Structured Environment
• Title（参考訳）: 構造化環境におけるソフトコンティニュムアームの姿勢制御のためのビジュアルサーボ
• Authors: Shivani Kamtikar, Samhita Marri, Benjamin Walt, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Krishnan, Girish Chowdhary
• Abstract要約: このレターでは、視覚サーボによりソフトアーム上でスムーズで堅牢な3D位置決めタスクを実行するディープニューラルネットワークベースの手法を提案する。 畳み込みニューラルネットワークは、所望のポーズを達成するのに必要な動作を予測するために訓練される。 カメラが見る所望画像と現在画像との誤差を低減するために比例制御法を施行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.599112149531557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: For soft continuum arms, visual servoing is a popular control strategy that relies on visual feedback to close the control loop. However, robust visual servoing is challenging as it requires reliable feature extraction from the image, accurate control models and sensors to perceive the shape of the arm, both of which can be hard to implement in a soft robot. This letter circumvents these challenges by presenting a deep neural network-based method to perform smooth and robust 3D positioning tasks on a soft arm by visual servoing using a camera mounted at the distal end of the arm. A convolutional neural network is trained to predict the actuations required to achieve the desired pose in a structured environment. Integrated and modular approaches for estimating the actuations from the image are proposed and are experimentally compared. A proportional control law is implemented to reduce the error between the desired and current image as seen by the camera. The model together with the proportional feedback control makes the described approach robust to several variations such as new targets, lighting, loads, and diminution of the soft arm. Furthermore, the model lends itself to be transferred to a new environment with minimal effort.
• Abstract（参考訳）: 柔らかい連続腕では、視覚サーボは制御ループを閉じるために視覚フィードバックに依存する一般的な制御戦略である。 しかし、堅牢な視覚サーボは、画像から信頼できる特徴抽出、正確な制御モデルとセンサーが腕の形を知覚するために必要であり、どちらもソフトロボットでは実装が難しいため、難しい。 この手紙は、腕の先端にカメラを設置した視覚サーボにより、ソフトアームに滑らかで堅牢な3D位置決めタスクを実行するディープニューラルネットワークベースの方法を提案することによって、これらの課題を回避する。 畳み込みニューラルネットワークは、構造化環境で所望のポーズを達成するために必要な動作を予測するために訓練される。 画像からアクチュエータを推定するための統合的およびモジュール的アプローチを提案し,実験的に比較した。 カメラが見る所望画像と現在画像との誤差を低減するために比例制御法を施行する。 このモデルと比例フィードバック制御は、新しいターゲット、照明、荷重、ソフトアームの縮小など、いくつかのバリエーションに対して堅牢なアプローチを与える。 さらに、モデルは最小限の労力で新しい環境に移されるようにもなっている。

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