論文の概要: Tactile-Filter: Interactive Tactile Perception for Part Mating
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06034v1
- Date: Fri, 10 Mar 2023 16:27:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 14:26:04.612365
- Title: Tactile-Filter: Interactive Tactile Perception for Part Mating
- Title（参考訳）: 触覚フィルター:部分交配のための対話的触覚
- Authors: Kei Ota, Devesh K. Jha, Hsiao-Yu Tung, Joshua B. Tenenbaum
- Abstract要約: 人間は触覚と触覚に頼っている。
視覚ベースの触覚センサーは、様々なロボット認識や制御タスクに広く利用されている。
視覚に基づく触覚センサを用いた多目的アセンブリのための対話型知覚法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.46221808805662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humans rely on touch and tactile sensing for a lot of dexterous manipulation
tasks. Our tactile sensing provides us with a lot of information regarding
contact formations as well as geometric information about objects during any
interaction. With this motivation, vision-based tactile sensors are being
widely used for various robotic perception and control tasks. In this paper, we
present a method for interactive perception using vision-based tactile sensors
for multi-object assembly. In particular, we are interested in tactile
perception during part mating, where a robot can use tactile sensors and a
feedback mechanism using particle filter to incrementally improve its estimate
of objects that fit together for assembly. To do this, we first train a deep
neural network that makes use of tactile images to predict the probabilistic
correspondence between arbitrarily shaped objects that fit together. The
trained model is used to design a particle filter which is used twofold. First,
given one partial (or non-unique) observation of the hole, it incrementally
improves the estimate of the correct peg by sampling more tactile observations.
Second, it selects the next action for the robot to sample the next touch (and
thus image) which results in maximum uncertainty reduction to minimize the
number of interactions during the perception task. We evaluate our method on
several part-mating tasks for assembly using a robot equipped with a
vision-based tactile sensor. We also show the efficiency of the proposed action
selection method against a naive method. See supplementary video at
https://www.youtube.com/watch?v=jMVBg_e3gLw .
- Abstract（参考訳）: 人間はタッチと触覚のセンシングを、巧妙な操作に頼りにしている。
私たちの触覚センシングは、接触形成に関する多くの情報と、対話中の物体に関する幾何学的情報を提供します。
このモチベーションにより、視覚ベースの触覚センサーは様々なロボット認識や制御タスクに広く利用されている。
本稿では,視覚に基づく触覚センサを用いた多目的集合のための対話型知覚法を提案する。
特に,ロボットが触覚センサと粒子フィルタを用いたフィードバック機構を使用して,組み立てに適合する物体の推定を漸進的に改善できる部分交配時の触覚知覚に関心を持っている。
これを実現するために,我々はまず触覚画像を用いて任意の形状の物体間の確率的対応を予測するディープニューラルネットワークを訓練する。
トレーニングされたモデルは、2倍の粒子フィルタの設計に使用される。
まず、ホールの1つの部分的な(または非特異な)観測が与えられた場合、より触覚的な観察をサンプリングすることで、正しいペグの推定を徐々に改善する。
第2に、ロボットが次のタッチ(つまり画像)をサンプリングする次のアクションを選択し、その結果、最大不確実性が減少し、知覚タスク中の相互作用の数を最小限に抑える。
視覚型触覚センサを備えたロボットを用いて, 部品の組み立て作業について評価を行った。
また,本提案手法の有効性を示す。
補足ビデオはhttps://www.youtube.com/watch?
v=jMVBg_e3gLw。
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