[논문 리뷰] Pose-Based Servo Control with Soft Tactile Sensing.

Nathan F. Lepora, John W. Lloyd|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 04.

Tactile and Sensory Interactions인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 부드러운 곡면 광학 촉각 센서(BRL TacTip)와 비틀림에 민감하지 않은 컨볼루션 신경망을 사용하여 실시간으로 센서 자세를 추정하는 새로운 로봇 제어 방법인 자세 기반 촉각 서보(PBTS) 제어를 제안한다. 이 자세 추정 기능을 국소 물체 특징(모서리 및 표면 등)에 대한 서보 제어 루프에 통합함으로써 PBTS는 복잡한 3차원 물체에서 견고하고 정확한 운동 제어를 가능하게 하며, 부드러운 촉각 기반 조작에서 인간 수준의 민첩성을 보여준다.

ABSTRACT

This paper describes a new way of controlling robots using soft tactile sensors: pose-based tactile servo (PBTS) control. The basic idea is to embed a tactile perception model for estimating the sensor pose within a servo control loop that is applied to local object features such as edges and surfaces. PBTS control is implemented with a soft curved optical tactile sensor (the BRL TacTip) using a convolutional neural network trained to be insensitive to shear. In consequence, robust and accurate controlled motion over various complex 3D objects is attained. First, we review tactile servoing and its relation to visual servoing, before formalising PBTS control. Then, we assess PBTS over a range of regular and irregular objects. Finally, we reflect on the relation to visual servo control and discuss how controlled soft touch gives a route towards human-like dexterity in robots. A summary video is available here this https URL

연구 동기 및 목표

• 로봇이 소프트 촉각 센싱을 통해 정밀하고 적응형 조작을 수행할 수 있도록 하는 촉각 서보 제어 프레임워크를 개발하는 것.
• 기존의 시각 서보 제어가 실패할 수 있는 복잡한 3차원 물체와의 소프트 터치 상호작용 동안 제어를 유지하는 데 도전하는 것.
• 비틀림에 강건하고 국소 기하학적 특징에 민감한 서보 제어 루프 내부에 자세 추정 모델을 통합하는 것.
• 시각 서보의 원리를 영감으로 삼아 제어된 소프트 터치를 통해 인간 수준의 민첩성을 달성할 수 있는지의 타당성을 입증하는 것.

제안 방법

• PBTS 프레임워크는 국소 물체 특징에 대한 소프트 촉각 센서의 자세를 추정하기 위해 촉각 인식 모델을 서보 제어 루프 내에 통합한다.
• 3차원 물체 표면과 모서리로부터 촉각 데이터를 캡처하기 위해 부드러운 곡면 광학 촉각 센서(BRL TacTip)를 사용한다.
• 비틀림에 민감하지 않게 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하여 촉각 영상에서 센서 자세를 추정한다.
• 제어 루프는 실시간 자세 추정 값을 활용해 로봇의 운동을 조정하여 국소 특징을 정확하게 추적한다.
• 다양한 정규 및 비정규 3차원 물체를 대상으로 시스템의 견고성과 정확성을 평가하기 위해 검증을 수행한다.
• 시각 서보의 개념적 유사성을 가지지만, 저조도 또는 고복잡도 환경에서 성능을 향상시키기 위해 시각 피드백을 촉각 피드백으로 대체한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소프트 촉각 피드백만을 사용하여 복잡한 3차원 물체에서 안정적이고 정확한 운동 제어를 달성할 수 있는가?
• RQ2 촉각 인식 모델의 비틀림에 대한 민감도가 조작 중 제어 성능과 견고성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 자세 기반 촉각 서보는 인간 조작에서 관찰되는 민첩성을 어느 정도 재현할 수 있는가?
• RQ4 표면이 무늬가 있거나 가림이 있는 경우 PBTS는 시각 서보에 비해 신뢰성과 적응성 면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 CNN 기반의 촉각 인식 모델은 실시간으로 루프 제어를 위한 센서 자세를 효과적으로 추정할 수 있는가?

주요 결과

• PBTS 제어는 불규칙하고 무늬가 있는 표면을 포함한 다양한 복잡한 3차원 물체에서 견고하고 정확한 운동 제어를 가능하게 한다.
• 촉각 인식 모델에 사용된 비틀림에 민감하지 않은 CNN은 다양한 접촉 조건 하에서도 자세 추정 정확도를 크게 향상시킨다.
• 시스템은 실시간으로 국소 특징(모서리 및 표면 등)을 정확히 추적하여 시각 입력 없이도 정밀한 조작을 수행할 수 있다.
• 촉각 피드백을 서보 제어 루프에 통합한 결과, 어려운 환경에서 시각 서보와 비교해 유사한 성능을 보였다.
• 제어된 소프트 터치를 통한 인간 수준의 민첩성 향상 잠재력이 뚜렷하게 드러났다.
• PBTS 성능을 보여주는 요약 영상이 공개되어 있으며, 다양한 시험 물체에서의 효과성을 입증하고 있다.