[論文レビュー] Design of a Fully Actuated Robotic Hand With Multiple Gelsight Tactile Sensors

Achu Wilson, Shaoxiong Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2020

Robot Manipulation and Learning参考文献 14被引用数 24

ひとこと要約

本論文では、内側の指表面の85％をカバーする4つのGelsight光学的タクトイルセンサを備えたコンパクトで完全駆動の二指ロボットグリッパーを提案する。これにより、高分解能3次元表面再構成と多様なセンシング（力、振動、熱、音響）が可能となり、ROSおよびギガビットイーサーネットを介したリアルタイムのクローズド・ループ制御により、ごみだらけの環境下でも柔軟なイン・ハンド操作と適応的 grasping が実現された。

ABSTRACT

This work details the design of a novel two finger robot gripper with multiple Gelsight based optical-tactile sensors covering the inner surface of the hand. The multiple Gelsight sensors can gather the surface topology of the object from multiple views simultaneously as well as can track the shear and tensile stress. In addition, other sensing modalities enable the hand to gather the thermal, acoustic and vibration information from the object being grasped. The force controlled gripper is fully actuated so that it can be used for various grasp configurations and can also be used for in-hand manipulation tasks. Here we present the design of such a gripper.

研究の動機と目的

• 内側の指表面に最大限のタクトイルセンシングカバレッジを実現するコンパクトで完全駆動のロボットグリッパーを設計すること。
• サブミクロン解像度を有する3次元表面再構成を提供する複数のGelsight光学的タクトイルセンサを、グリッパーの全接触面に統合すること。
• 操作中の包括的フィードバックを提供するため、多様なセンシング（振動、熱、音響、自己位置検出）を統合すること。
• 動的グリップ適応とイン・ハンド操作を可能にするために、作動とセンサデータストリーミングのリアルタイムでクローズド・ループ制御を実現すること。
• スケーラブルなロボット操作を実現するための、小型化、信号整合性、帯域幅に関するハードウェア的および計算的課題を克服すること。

提案手法

• 二指の指節に4つのGelsightセンサを配置し、内側表面総面積の約85％をカバーした。
• 広角カメラとフレキシブルなフラットケーブル（FFC）を用いて、接触時のエラストマー膜の変形を捉え、光度ステレオ法に基づく3次元再構成を実現した。
• 追加のセンサを統合：非接触熱感知のための赤外線アレイ、音響フィードバックのためのマイク、振動感知のための加速度計、自己位置検出エンコーダ。
• 指節本体の外部に直線アクチュエータを配置することで、空間効率と力密度を最大化した。
• 組み込み型Raspberry PiとROSノードを用いてリアルタイム制御を実装し、すべてのセンサデータをギガビットイーサーネット経由でホストPCにストリーミングした。
• ROSとrvizを用いてモジュラーなデータ処理と可視化を実現し、3次元再構成および光学マーカートラッキングを含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の高解像度Gelsightセンサを備えた完全駆動型ロボットグリッパーは、単一センサ型またはアンダーアクチュエート型と比較して、優れたグリップ品質とイン・ハンド操作を達成できるか？
• RQ2 コンパクトなロボットハンドに、タクトイル、熱、音響、振動といった多様なセンシングを効果的に統合する方法は何か？
• RQ3 制限されたフォームファクター内に複数のGelsightセンサと作動系を高密度で収容するにあたり、主な工学的課題は何か？
• RQ4 長距離ケーブルを有するマルチセンサロボットハンドにおいて、信号のクロストークと高帯域幅のデータ伝送をどのように軽減できるか？
• RQ5 複数センサ融合は、ごみや遮蔽がある環境下で、グリップの信頼性と操作性能をどの程度向上できるか？

主な発見

• Gelsightセンサにより、指の内側表面の85％をカバーし、物体の地形を同時に複数視点で3次元再構成可能となった。
• 熱、音響、振動、自己位置検出といった多様なセンサの統合により、冗長かつ包括的なフィードバックが得られ、グリップの信頼性と操作制御が向上した。
• ROSおよびギガビットイーサーネットを介したリアルタイムクローズド・ループ制御により、低遅延のセンサストリーミングと動的グリップ適応が可能となり、イン・ハンド操作タスクで実証された。
• 完全駆動型設計により、平行ピンチグリップや包み込みグリップといった多様なグリップモードを実現でき、アンダーアクチュエート型と比較して優れた機動性を示した。
• FFCのシールド処理とケーブル間隔の拡大により、信号のクロストークが軽減され、高密度センサ統合の実現可能性が裏付けられた。
• 3次元再構成（ポissonソルバ）における計算のボトルネックが特定され、今後の設計ではFPGAなどのオンボードハードウェア加速の導入が不可欠であると示された。