論文の概要: Learning to Detect Slip through Tactile Measures of the Contact Force
Field and its Entropy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00935v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 03:16:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 16:19:57.936626
- Title: Learning to Detect Slip through Tactile Measures of the Contact Force
Field and its Entropy
- Title（参考訳）: 接触力場の触覚測定によるすべり検出の学習とそのエントロピー
- Authors: Xiaohai Hu, Aparajit Venkatesh, Guiliang Zheng, and Xu Chen
- Abstract要約: 本研究では,スリップをリアルタイムに検出する物理インフォームド・データ駆動方式を提案する。
光学式触覚センサーであるGelSight Miniは、触覚を読み取るためのグリップに装着されている。
その結果,最良分類アルゴリズムは平均99%の精度が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.870956277537863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detection of slip during object grasping and manipulation plays a vital role
in object handling. Existing solutions largely depend on visual information to
devise a strategy for grasping. Nonetheless, in order to achieve proficiency
akin to humans and achieve consistent grasping and manipulation of unfamiliar
objects, the incorporation of artificial tactile sensing has become a necessity
in robotic systems. In this work, we propose a novel physics-informed,
data-driven method to detect slip continuously in real time. The GelSight Mini,
an optical tactile sensor, is mounted on custom grippers to acquire tactile
readings. Our work leverages the inhomogeneity of tactile sensor readings
during slip events to develop distinctive features and formulates slip
detection as a classification problem. To evaluate our approach, we test
multiple data-driven models on 10 common objects under different loading
conditions, textures, and materials. Our results show that the best
classification algorithm achieves an average accuracy of 99\%. We demonstrate
the application of this work in a dynamic robotic manipulation task in which
real-time slip detection and prevention algorithm is implemented.
- Abstract（参考訳）: 物体の把持と操作におけるすべりの検出は,物体ハンドリングにおいて重要な役割を果たす。
既存のソリューションは主に視覚情報に依存して、把握のための戦略を考案する。
それでも、人間の習熟度を達成し、不慣れな物体の一貫した把握と操作を達成するためには、人工触覚センサーの導入がロボットシステムにおいて必要となっている。
本研究では,リアルタイムにスリップを連続的に検出する新しい物理モデルとデータ駆動手法を提案する。
光学式触覚センサーであるGelSight Miniは、触覚を読み取るためのグリップに装着されている。
本研究は,スリップイベント時の触覚センサ読み取りの不均一性を活用し,特徴を発達させ,スリップ検出を分類問題として定式化する。
提案手法を評価するため, 異なる負荷条件, テクスチャ, 材料条件下で10個の共通オブジェクト上で複数のデータ駆動モデルをテストする。
その結果,最高の分類アルゴリズムが平均精度99\%を達成することがわかった。
本稿では,リアルタイムスリップ検出・防止アルゴリズムを実装した動的ロボットマニピュレーションタスクにおける本手法の適用例を示す。
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