論文の概要: A Modularized Design Approach for GelSight Family of Vision-based Tactile Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14739v1
- Date: Sun, 20 Apr 2025 21:07:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 20:23:04.459813
- Title: A Modularized Design Approach for GelSight Family of Vision-based Tactile Sensors
- Title（参考訳）: 視覚に基づく触覚センサのGelSightファミリーに対するモジュール化設計手法
- Authors: Arpit Agarwal, Mohammad Amin Mirzaee, Xiping Sun, Wenzhen Yuan,
- Abstract要約: GelSightファミリーの視覚ベースの触覚センサーは、複数のロボットの知覚と操作作業に有効であることが証明されている。
本稿では,GelSightセンサの設計プロセスを体系的かつ客観的な設計問題として定式化する。
本手法はOptiSense Studioと呼ばれるインタラクティブで使いやすいツールボックスを用いて実装する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.018573469799986
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: GelSight family of vision-based tactile sensors has proven to be effective for multiple robot perception and manipulation tasks. These sensors are based on an internal optical system and an embedded camera to capture the deformation of the soft sensor surface, inferring the high-resolution geometry of the objects in contact. However, customizing the sensors for different robot hands requires a tedious trial-and-error process to re-design the optical system. In this paper, we formulate the GelSight sensor design process as a systematic and objective-driven design problem and perform the design optimization with a physically accurate optical simulation. The method is based on modularizing and parameterizing the sensor's optical components and designing four generalizable objective functions to evaluate the sensor. We implement the method with an interactive and easy-to-use toolbox called OptiSense Studio. With the toolbox, non-sensor experts can quickly optimize their sensor design in both forward and inverse ways following our predefined modules and steps. We demonstrate our system with four different GelSight sensors by quickly optimizing their initial design in simulation and transferring it to the real sensors.
- Abstract（参考訳）: GelSightファミリーの視覚ベースの触覚センサーは、複数のロボットの知覚と操作作業に有効であることが証明されている。
これらのセンサーは、内部光学系と内蔵カメラに基づいて、ソフトセンサー表面の変形を捉え、接触している物体の高分解能な形状を推定する。
しかし、異なるロボットハンドにセンサーをカスタマイズするには、光学系を再設計するには面倒な試行錯誤が必要になる。
本稿では,GelSightセンサの設計プロセスを体系的かつ客観的な設計問題として定式化し,物理的に正確な光学シミュレーションによる設計最適化を行う。
センサの光学部品をモジュール化・パラメータ化し、センサを評価するために4つの汎用目的関数を設計する。
本手法はOptiSense Studioと呼ばれるインタラクティブで使いやすいツールボックスを用いて実装する。
ツールボックスを使えば、センサーの専門家でない人は、事前に定義されたモジュールやステップに従って、前方と逆の両方の方法でセンサー設計を迅速に最適化できる。
我々は,シミュレーションにおいて初期設計を迅速に最適化し,実際のセンサに転送することで,4種類のGelSightセンサーを実証した。
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