論文の概要: A model-free approach to fingertip slip and disturbance detection for grasp stability inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13245v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 09:04:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:44:00.470362
• Title: A model-free approach to fingertip slip and disturbance detection for grasp stability inference
• Title（参考訳）: 把持安定性推定のための指先すべりと外乱検出に対するモデルフリーアプローチ
• Authors: Dounia Kitouni (ISIR), Mahdi Khoramshahi (ISIR), Veronique Perdereau (ISIR)
• Abstract要約: 触覚センサを用いた握り安定性の評価手法を提案する。 我々は、アレグロハンドに搭載された高感度のウスキン触覚センサーを用いて、我々の手法を検証、検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic capacities in object manipulation are incomparable to those of humans. Besides years of learning, humans rely heavily on the richness of information from physical interaction with the environment. In particular, tactile sensing is crucial in providing such rich feedback. Despite its potential contributions to robotic manipulation, tactile sensing is less exploited; mainly due to the complexity of the time series provided by tactile sensors. In this work, we propose a method for assessing grasp stability using tactile sensing. More specifically, we propose a methodology to extract task-relevant features and design efficient classifiers to detect object slippage with respect to individual fingertips. We compare two classification models: support vector machine and logistic regression. We use highly sensitive Uskin tactile sensors mounted on an Allegro hand to test and validate our method. Our results demonstrate that the proposed method is effective in slippage detection in an online fashion.
• Abstract（参考訳）: 物体操作におけるロボット能力は人間のものとは相容れない。 長年の学習に加えて、人間は環境との物理的相互作用からの情報の豊かさに大きく依存している。 特に触覚センシングは、このようなリッチなフィードバックを提供する上で重要である。 ロボット操作への潜在的な貢献にもかかわらず、触覚センサーは、主に触覚センサーによって提供される時系列の複雑さのために、あまり利用されない。 本研究では触覚センシングを用いた把持安定性の評価手法を提案する。 具体的には,タスク関連特徴を抽出する手法と,個々の指先に対して物体のすべりを検出する効率的な分類器を提案する。 サポートベクターマシンとロジスティック回帰の2つの分類モデルを比較した。 我々は,アレグロハンドに装着した高感度uskin触覚センサを用いて本手法を検証・検証した。 提案手法は,オンライン形式での滑り検出に有効であることを実証する。

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