基于多指触觉机械手的抓取稳定化滑移检测
机器人学
2020-10-06 v1
摘要
人类在抓握时使用触觉感知以防止掉落物体。触觉感知的一个关键方面是滑移检测，它使夹持器能够知晓抓取何时失效并采取行动防止物体掉落。本研究利用支持向量机检测滑移，并测试多种滑移场景（包括以实时方式对十一种不同物体在各种抓握下的滑移起始作出响应），展示了近期开发的 Tactile Model O（T-MO）的滑移检测能力。我们通过测试两个真实场景来展示滑移检测在抓握中的益处：增加重量以破坏抓取稳定，以及利用滑移检测首次尝试即提起物体。T-MO 能够检测物体是否正在滑移、作出反应以稳定抓取，并部署于真实场景。这表明 T-MO 是一个适用于自主抓取的合适平台，可通过可靠的滑移检测在非结构化环境中确保稳定抓取。补充视频：https://youtu.be/wOwFHaiHuKY
引用
@article{arxiv.2010.01928,
title = {Slip detection for grasp stabilisation with a multi-fingered tactile robot hand},
author = {Jasper W. James and Nathan F. Lepora},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01928},
year = {2020}
}
备注
Accepted into IEEE Transactions on Robotics