AuraSense：基于全表面邻近检测的机器人避碰系统
机器人学
2021-08-12 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
声音
摘要
感知障碍物并避免碰撞是机器人系统安全运行的基础，特别是当机器人必须在高度动态的人类环境中运行时。使用机器人本体传感器的邻近检测可用于避免或减轻即将发生的碰撞。然而，现有的邻近感知方法依赖于朝向和布置，即使使用大量传感器也会产生盲区。在本文中，我们引入泄漏表面波（Leaky Surface Wave, LSW）这一现象，一种新颖的感知模态，并提出 AuraSense，一种利用 LSW 的邻近检测系统。AuraSense 是首个实现机械臂无死角邻近感知的系统。它仅需一对压电换能器，并且只需极少修改即可轻松应用于现成机器人。我们进一步引入一组信号处理技术和轻量神经网络，以应对利用 LSW 进行邻近感知的独特挑战。最后，我们展示了一个由机械臂上单对压电元件构成的原型系统，验证了我们的设计。我们进行了若干微观基准实验，并使用各种潜在机械臂材料、碰撞物体、接近模式和机器人运动模式完成了超过 2000 次机器人本体邻近检测试验。AuraSense 在机械臂接近静态和移动障碍物时分别达到 100% 和 95.3% 的真阳性邻近检测率，真阴性率超过 99%，显示了该系统的现实可行性。
引用
@article{arxiv.2108.04867,
title = {AuraSense: Robot Collision Avoidance by Full Surface Proximity Detection},
author = {Xiaoran Fan and Riley Simmons-Edler and Daewon Lee and Larry Jackel and Richard Howard and Daniel Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04867},
year = {2021}
}
备注
Accepted to IROS 2021