[논문 리뷰] Maintaining Grasps within Slipping Bound by Monitoring Incipient Slip

Siyuan Dong, Daolin Ma외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 31.

Robot Manipulation and Learning참고 문헌 11인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 실시간 초기 슬립 감지 방법을 제안하며, GelSlim 시각 기반 촉각 센서를 사용하여 탄성 젤 표면 위의 마커 이동장을 실제 2차원 강체 운동 모델이 예측한 이동장과 비교함으로써, 사전 물체 지식 없이 평행 이동 및 회전 슬립을 감지한다. 이 방법은 24 Hz에서 86.25%의 감지 정확도를 달성하며 병따개 조임 및 풀기 작업에서 피드백 기반 쟁반 제어를 가능하게 한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose an approach to detect incipient slip, i.e. predict slip, by using a high-resolution vision-based tactile sensor, GelSlim. The sensor dynamically captures the tactile imprints of the contact object and their changes with a soft gel pad. The method assumes the object is mostly rigid and treats the motion of object's imprint on sensor surface as a 2D rigid-body motion. We use the deviation of the true motion field from that of a 2D planar rigid transformation as a measure of slip. The output is a dense slip field which we use to detect when small areas of the contact patch start to slip (incipient slip). The method can detect both translational and rotational incipient slip without any prior knowledge of the object at 24 Hz. We test the method on 10 objects 240 times and achieve 86.25% detection accuracy. We further show how the slip feedback can be used to monitor the gripping force to avoid slip with a closed-loop bottle-cap screwing and unscrewing experiment with incipient slip detection feedback. The method was demonstrated to be useful for the robot to apply proper gripping force and stop screwing at the right point before breaking objects. The method can be applied to many manipulation tasks in both structured and unstructured environments.

연구 동기 및 목표

• 로봇이 인간 피부가 슬립에 민감하게 반응하는 것과 유사하게, 촉각 피드백을 통해 초기 슬립(그립 실패의 조기 징후)을 감지할 수 있도록 하기 위해.
• 특히 알려지지 않은 물체 조건에서 실시간으로 작동하는 일반적인 슬립 감지 기술의 부족을 해결하기 위해.
• 물체의 질량, 형상, 마찰 계수에 대한 사전 지식 없이도 평행 이동 및 회전 슬립을 감지할 수 있는 방법을 개발하기 위해.
• 병따개 조임 및 풀기와 같은 작업에서 슬립 피드백을 피드백 제어에 통합하여 그립 안정성과 작업 완료도를 향상시키기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 접촉 시 탄성 젤 표면 위의 마커 이동장을 고해상도 영상으로 촬영하는 GelSlim 촉각 센서를 사용한다.
• 접촉 영역을 2차원 강체 운동으로 모델링하여, 슬립이 없는 조건에서 예상되는 마커 이동장을 예측한다.
• 실제 마커 이동장과 예측된 이동장 간의 편차를 조밀한 슬립 장으로 계산하여 초기 슬립을 나타낸다.
• 편차가 임계값을 초과할 경우 슬립이 감지되며, 이 방법은 평행 이동 및 회전 슬립 성분 양쪽 모두에 민감하다.
• 경량 계산을 사용하여 24 Hz에서 알고리즘을 실행함으로써 실시간 피드백을 로봇 제어에 적용할 수 있다.
• 각 슬립 감지 후 기준 프레임을 갱신하여 동적 그립 상황에서도 정확도를 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시각 기반 촉각 센서는 그립된 물체의 특성에 대한 사전 지식 없이 실시간으로 초기 슬립을 감지할 수 있는가?
• RQ2 접촉 패치의 2차원 강체 운동 모델은 다양한 실제 물체에서 미세한 슬립 사건을 얼마나 정확하게 감지할 수 있는가?
• RQ3 이 방법에서 얻은 슬립 피드백은 병따개 조임 및 풀기와 같은 조작 작업에서 안정적인 피드백 제어를 가능하게 하는가?
• RQ4 이 방법은 다양한 형상, 재질, 접촉 패치 기하학을 가진 물체들에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 슬립 장의 방향성은 안전한(예: 수직) 및 위험한(예: 수평) 슬립 사건을 구분할 수 있는가?

주요 결과

• 외부 힘이 다양하게 작용하는 10종의 일상 물체를 대상으로 총 240회의 시험에서 86.25%의 감지 정확도를 달성하였다.
• 시스템은 피드백 기반 병따개 조임 및 풀기 작업을 성공적으로 수행하였으며, 로봇이 실시간으로 슬립을 감지하고 쟁반 힘을 조절하였다.
• 조임 작업 중 슬립 감지가 힘을 증가시켜야 할 시점과 멈춰야 할 시점을 정확히 신호하여 과도한 조임을 방지하였다.
• 슬립 장 분석 결과, 슬립 사건이 접촉 패치의 외곽 영역에 일관되게 국한되어 있음을 확인하였다.
• 조임의 최종 단계에서 다중 연속 슬립 사건이 감지되어 뚜껑이 나사의 끝에 가까워지고 있음을 시사하였다.
• 이 방법은 물체별 캘리브레이션 또는 사전 지식 없이도 평행 이동 및 회전 슬립 감지에 뛰어난 견고성을 보였다.