[논문 리뷰] Design of a Fully Actuated Robotic Hand With Multiple Gelsight Tactile Sensors

Achu Wilson, Shaoxiong Wang외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 06.

Robot Manipulation and Learning참고 문헌 14인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 내부 손가락 표면의 약 85%를 커버하는 4개의 Gelsight 광학-촉각 센서를 탑재한 컴팩트하고 완전 구동형 이지지 손톱을 제안한다. 이는 고해상도 3차원 표면 재구성 및 다중 모드 센싱(힘, 진동, 열, 음향)을 가능하게 하며, ROS와 기가비트 이더넷을 통한 실시간 피드백 제어를 통해 혼잡한 환경에서의 손안에서의 조작과 적응형 캐치를 향상시킨다.

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.

연구 동기 및 목표

• 내부 손가락 표면에 최대한의 촉각 센서 커버리지 비율을 확보하는 컴팩트한 완전 구동형 로봇 손톱을 설계하는 것.
• 서로 다른 접촉 영역 전체에 걸쳐 하위 마이크로미터 해상도의 3차원 표면 재구성 기능을 제공하는 다수의 Gelsight 광학-촉각 센서를 통합하는 것.
• 손가락 조작 중 포괄적인 피드백을 제공하기 위해 다중 모드 센싱(진동, 열, 음향, 자이로스코프)을 통합하는 것.
• 동적 캐치 적응 및 손안에서의 조작을 위해 액추에이터 제어와 센서 데이터 스트리밍을 실시간으로 피드백 제어할 수 있도록 하는 것.
• 스케일러블한 로봇 조작을 위해 소형화, 신호 무결성, 대역폭 문제를 해결하는 데 있어 하드웨어 및 계산적 과제를 극복하는 것.

제안 방법

• 두지지 손가락의 내부 표면에 4개의 Gelsight 센서를 배치하여 총 내부 표면적의 약 85%를 커버했다.
• 광학 스테레오 기반 3차원 재구성을 위해 탄성 막대의 변형을 촬영하기 위해 광각 카메라와 유연한 평판 케이블(FFC)을 사용했다.
• 추가 센서로 적외선 어레이(비접촉 열 감지), 마이크로폰(음향 피드백), 가속도계(진동 감지), 프로피어셉티브 인코더(자이로스코프)를 통합했다.
• 공간 효율성과 힘 밀도를 극대화하기 위해 손가락 뼈대 외부에 선형 액추에이터를 배치했다.
• 임베디드 라즈베리 파이와 ROS 노드를 활용해 실시간 제어를 구현하였으며, 모든 센서 데이터를 기가비트 이더넷을 통해 호스트 PC로 스트리밍했다.
• ROS와 rviz를 사용해 모듈식 데이터 처리 및 시각화를 수행하였으며, 3차원 재구성 및 광학 마커 추적 기능을 포함했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다수의 고해상도 Gelsight 센서를 탑재한 완전 구동형 로봇 손톱이 단일 센서 또는 비구동 설계에 비해 더 뛰어난 캐치 품질과 손안에서의 조작 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ2 혼잡한 환경에서 조작의 강건성을 향상시키기 위해, 컴팩트한 로봇 손에 다중 모드 센싱(촉각, 열, 음향, 진동)을 효과적으로 통합할 수 있는가?
• RQ3 제한된 형상 치수 내에서 다수의 Gelsight 센서와 액추에이터 시스템을 소형화하고 고밀도로 패킹하는 데 있어 핵심 공학 과제는 무엇인가?
• RQ4 장거리 케이블링이 적용된 다중 센서 로봇 손에 신호 간섭과 고대역폭 데이터 전송 문제를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ5 다중 센서 융합이 혼잡하거나 가림이 있는 환경에서 캐치 신뢰도와 조작 성능을 얼마나 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• Gelsight 센서를 통해 손가락 내부 표면의 85%를 커버하여 물체 표면의 다중 시점 고해상도 3차원 재구성 기능을 동시에 구현하였다.
• 다중 모드 센서(열, 음향, 진동, 자이로스코프) 통합으로 재현성 있고 포괄적인 피드백이 제공되어 캐치의 확신도와 조작 제어 성능이 향상되었다.
• ROS와 기가비트 이더넷 기반 실시간 피드백 제어로 저지연 센서 스트리밍과 동적 캐치 적응이 가능했으며, 손안에서의 조작 작업을 통해 검증되었다.
• 완전 구동 설계로 평행 핑거 캐치 및 둘러싸는 캐치 등 다양한 캐치 모드를 구현할 수 있었으며, 비구동 설계 대비 뛰어난 유연성과 기민함을 확보하였다.
• FFC 케이블의 차폐 및 케이블 간 거리 증가로 신호 간섭을 효과적으로 완화하여 고밀도 센서 통합의 실현 가능성을 입증하였다.
• 3차원 재구성 과정에서 계산적 병목 현상(포isson 솔버)이 발생하여, 향후 설계에서 현장에서의 하드웨어 가속 장치(FPGA 등)가 필요함을 확인하였다.