ソフトセンサーがロボットの指先感度を向上

Nature Machine Intelligenceに掲載された論文 、マックスプランクインテリジェントシステム研究所（MPI-IS）の科学者チームは、コンピュータービジョンとディープニューラルネットワークを使用して、物体がセンサーと接触する場所と方法を正確に推定する「Insight」という名前の堅牢なソフトハプティックセンサーを導入しました。加えられる力は大きいです。この研究プロジェクトは、ロボットが人間や動物と同じくらい正確に環境を感じることができるようにするための重要なステップです。指先センサーは、その自然な対応物と同様に、非常に感度が高く、堅牢で、高解像度です。

親指の形をしたセンサーは、軽量で硬い骨格の周りに構築された柔らかいシェルでできています。この骨格は、骨が柔らかい指の組織を安定させるのと同じように構造を支えます。シェルはエラストマーと暗いが反射するアルミニウムフレークを混ぜ合わせたもので、不透明な灰色がかった色になり、外光が入らないようになっています。この指サイズのキャップの中には、160度の小さなフィッシュアイカメラが隠されています。 LEDのリングで照らされたカラフルな画像。

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ソフトセンサーが圧力を処理します

物体がセンサーのシェルに触れると、センサー内部のカラーパターンの外観が変化します。カメラは1秒間に何度も画像を記録し、このデータをディープニューラルネットワークに供給します。アルゴリズムは、各ピクセルの光のわずかな変化さえも検出します。訓練された機械学習モデルは、ほんの一瞬で、指が物体に接触している場所を正確に特定し、力の強さを判断し、力の方向を示すことができます。このモデルは、科学者がフォースマップと呼んでいるものを推測します。これは、3次元の指先のすべてのポイントにフォースベクトルを提供します。

MPI-ISのマックスプランク研究グループリーダーであるGeorgMartiusは、次のように述べています。自律学習グループの責任者。 「剛性の高いスケルトンを囲むソフトシェルの独自のハイブリッド構造により、高感度と堅牢性が保証されます。私たちのカメラは、1つの画像から表面のわずかな変形さえも検出できます」と彼の博士号は付け加えました。学生ファンボサン。センサーをテストしているときに、研究者たちは、重力に対する自身の向きを感じるのに十分な感度があることに気づきました。

しかし、そのようなセンサーはどのように学習しますか？ Huanbo Sunは、機械学習モデルに必要なトレーニングデータを生成して、生の画像ピクセルの変化と加えられた力との相関関係を理解するためのテストベッドを設計しました。テストベッドは、センサーの表面全体をプローブし、センサー内部のカメラ画像とともに真の接触力ベクトルを記録します。このようにして、約200,000の測定値が生成されました。データの収集には3週間近くかかり、機械学習モデルのトレーニングにはさらに1日かかりました。非常に多くの異なる接触力でこの長い実験を生き残ることは、Insightの機械設計の堅牢性を証明するのに役立ち、より大きなプローブを使用したテストは、センシングシステムがどれほどうまく一般化するかを示しました。

親指型センサーのもう1つの特徴は、エラストマー層が薄い釘型ゾーンを備えていることです。この触覚中心窩は、小さな力や詳細な物体の形状さえも検出するように設計されています。この超高感度ゾーンでは、科学者は残りの指センサーで使用した4mmではなく1.2mmのエラストマーの厚さを選択します。

「私たちの仕事で提示するハードウェアとソフトウェアの設計は、さまざまな形状と精度の要件を持つさまざまなロボット部品に転送できます。機械学習のアーキテクチャ、トレーニング、推論プロセスはすべて一般的であり、他の多くのセンサー設計に適用できます」とHuanboSun氏は述べています。