利用外部相机对软体夹爪进行力/力矩感知
机器人学
2023-05-09 v3
摘要
机器人操作可受益于腕部安装的力/力矩(F/T)传感器,但传统 F/T 传感器可能昂贵、难以安装,且易被高负载损坏。我们提出视觉力/力矩感知(VFTS),一种从视觉上估计传统 F/T 传感器会报告的六轴 F/T 测量的方法。与利用置于软质外表面后方的内部相机感知负载的方法不同,我们的方法使用带鱼眼镜头的外部相机观察软体夹爪。VFTS 包含一个深度学习模型,以单张 RGB 图像为输入并输出六轴 F/T 估计。我们使用遥操作机器人(Hello Robot Inc. 的 Stretch RE1)执行操作任务时收集的传感器数据训练该模型。VFTS 优于基于电机电流的 F/T 估计,泛化至新颖家庭环境,并支持了三项与医疗相关的自主任务:抓取毯子、将毯子拉过人体模型、以及清洁人体模型的肢体。VFTS 在使用手动操作的气动夹爪时也表现良好。总体而言,我们的结果表明,观察软体夹爪的外部相机可为多种操作任务提供有用的视觉力/力矩感知。
引用
@article{arxiv.2210.00051,
title = {Force/Torque Sensing for Soft Grippers using an External Camera},
author = {Jeremy A. Collins and Patrick Grady and Charles C. Kemp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00051},
year = {2023}
}
备注
Accepted for presentation at 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)