Avances en Sensores Táctiles para Robótica
Un nuevo diseño de sensor táctil mejora las capacidades de toque de los robots con soluciones económicas.
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Tabla de contenidos
- Nuevo diseño de sensor táctil
- Importancia del sensado táctil
- Estado actual de los sensores táctiles
- Características del nuevo sensor
- Componentes del sensor
- Cómo funciona
- Experimentación con el sensor
- Ventajas del nuevo sensor
- El papel de los datos simulados
- Direcciones futuras
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Las manos robóticas necesitan un sentido del tacto para hacer cosas como agarrar y mover objetos. Esto se llama sensado táctil. Los buenos Sensores táctiles ayudan a los robots a entender cómo interactuar con su entorno. Pueden medir cosas como presión, forma y textura de los objetos. Sin embargo, no todos los sensores son fáciles de hacer o lo suficientemente precisos.
Nuevo diseño de sensor táctil
Se ha desarrollado un nuevo sensor táctil que es pequeño, barato y fácil de producir. Este sensor tiene forma redonda, lo que lo hace parecido a un pulgar humano. El diseño permite un mejor manejo de los objetos. La mayoría de las partes del sensor se pueden fabricar usando impresión 3D, lo que significa que se puede producir rápido y a bajo costo.
Importancia del sensado táctil
El tacto es crucial para los humanos. Nos ayuda a sentir la forma, el peso y la textura de las cosas. Esta retroalimentación sensorial permite agarres firmes y un manejo seguro de los objetos. De la misma manera, los robots necesitan sensado táctil para entender cómo interactúan con los elementos. El tacto puede proporcionar información cuando la visión está bloqueada por obstáculos o por los propios dedos del robot. Esto añade más flexibilidad y capacidad para los robots en diversas tareas, como manejar materiales o ensamblar cosas.
Estado actual de los sensores táctiles
Existen varios tipos de sensores táctiles, desde almohadillas simples hasta sensores ópticos más complejos. Cada uno tiene sus fortalezas y debilidades. Por ejemplo, algunos sensores miden presión y vibraciones, mientras que otros evalúan la textura de la superficie. Los sensores ópticos actuales utilizan Cámaras para capturar imágenes de un material blando cuando toca un objeto. Estas imágenes ayudan a determinar el estado de contacto, como dónde se realiza el contacto y qué tan fuerte es.
Sin embargo, muchos sensores existentes se enfocan en tareas específicas y no son adaptables a diferentes necesidades. Los sensores planos pueden tener problemas en tareas que requieren un agarre rodante o desplazable porque necesitan permanecer alineados con los objetos.
Características del nuevo sensor
El sensor recién diseñado es único porque tiene un área de contacto redondeada. Esta forma permite una manipulación más versátil, ya que un robot puede rodar fácilmente sus dedos sobre los objetos. El sensor es compacto y se fabrica mayormente con impresión 3D, lo que lo hace asequible y fácilmente replicable.
El sensor puede medir con precisión la posición de contacto, la fuerza y el giro. También tiene una capacidad notable llamada "aprendizaje cero". Esto significa que cuando alguien hace un nuevo sensor usando el mismo diseño, puede usar un modelo ya entrenado para ayudar al sensor a entender su entorno sin necesidad de un entrenamiento extenso adicional.
Componentes del sensor
El nuevo sensor táctil consta de varios componentes clave:
Cámara: En el centro del sensor hay una pequeña cámara que captura imágenes del material blando deformado.
Cubierta rígida: Un contenedor transparente rodea la cámara, protegiéndola mientras permite que la luz pase para mejor claridad.
Elastómero: Esta capa exterior blanda se deforma cuando un objeto la toca. Puede hacerse con o sin marcadores para ayudar a mejorar el reconocimiento de imágenes.
Luces LED: Un conjunto de luces LED ilumina la superficie interior de la carcasa para mejorar la visibilidad.
Placa de montaje: Esta parte conecta el sensor a una mano robótica.
Cómo funciona
Cuando un objeto contacta con el sensor, la capa exterior blanda se deforma. La cámara dentro toma fotos de estas deformaciones. Luego, las imágenes se analizan para determinar dónde ocurre el contacto, cuánta presión se aplica y la cantidad de movimiento de giro.
El sensor utiliza una técnica de iluminación específica que ayuda a mejorar la calidad de las imágenes capturadas. Diferentes combinaciones de colores e intensidades de luz pueden dar mejores resultados.
Experimentación con el sensor
Se realizaron pruebas usando el sensor en varias configuraciones. Esto incluyó cambiar los tipos de elastómeros y las configuraciones de iluminación para ver qué combinación proporcionaba la mejor detección de contacto.
En estos experimentos, se encontró que el sensor medía con precisión el estado de contacto en diferentes situaciones, mostrando tasas de error bajas. Las pruebas involucraron el uso de indentadores esféricos de varios tamaños para presionar contra el sensor, verificando la consistencia en resultados y rendimiento.
Ventajas del nuevo sensor
Económico: Con la mayoría de los componentes imprimibles en 3D, el sensor se puede hacer a bajo costo.
Modular: El diseño del sensor permite reemplazar partes fácilmente, brindando flexibilidad según las necesidades del usuario.
Mediciones precisas: Puede medir eficazmente la posición de contacto, la fuerza aplicada y el movimiento de giro.
Aprendizaje cero: El sensor puede funcionar con nuevos diseños sin necesidad de mucho entrenamiento adicional. Esto ayuda a acelerar la implementación de nuevos sensores.
Código abierto: El diseño se puede acceder libremente, permitiendo a investigadores y desarrolladores crear sus versiones sin restricciones.
El papel de los datos simulados
Usar datos simulados para el entrenamiento es una ventaja significativa. Permite preparar modelos de antemano utilizando imágenes generadas artificialmente. Esto puede reducir la necesidad de recopilar datos del mundo real, que a menudo requiere más tiempo y recursos.
Al entrenar primero el modelo del sensor con imágenes simuladas, los investigadores pudieron ajustarlo utilizando datos de contacto reales. Este enfoque asegura que el modelo sea más robusto y pueda adaptarse a varios escenarios.
Direcciones futuras
Los próximos pasos para esta tecnología podrían implicar mejorar la forma en que las simulaciones coinciden con los escenarios del mundo real. Esto puede incluir refinar las imágenes táctiles producidas en simulaciones para reflejar mejor las situaciones de contacto reales.
Además, se pueden hacer esfuerzos para crear nuevos diseños para el PCB de LED para admitir formas y tamaños más diversos. Esta mejora puede aumentar aún más las capacidades del sensor, permitiéndole desempeñarse con precisión en una gama más amplia de aplicaciones.
Conclusión
En resumen, el nuevo sensor táctil de bajo costo y alta resolución muestra un gran potencial para mejorar las capacidades de sensado robótico. Su diseño es compacto y fácil de fabricar, y cuenta con capacidades de aprendizaje avanzadas que pueden ayudarlo a adaptarse rápidamente a nuevas situaciones. Con la capacidad de producir información táctil sobre estados de contacto de manera efectiva, este sensor podría mejorar significativamente la funcionalidad de los sistemas robóticos. La naturaleza de código abierto del diseño lo hace accesible para una mayor exploración y avances en el campo de la robótica, abriendo camino a aplicaciones más sofisticadas en el futuro.
Título: AllSight: A Low-Cost and High-Resolution Round Tactile Sensor with Zero-Shot Learning Capability
Resumen: Tactile sensing is a necessary capability for a robotic hand to perform fine manipulations and interact with the environment. Optical sensors are a promising solution for high-resolution contact estimation. Nevertheless, they are usually not easy to fabricate and require individual calibration in order to acquire sufficient accuracy. In this letter, we propose AllSight, an optical tactile sensor with a round 3D structure potentially designed for robotic in-hand manipulation tasks. AllSight is mostly 3D printed making it low-cost, modular, durable and in the size of a human thumb while with a large contact surface. We show the ability of AllSight to learn and estimate a full contact state, i.e., contact position, forces and torsion. With that, an experimental benchmark between various configurations of illumination and contact elastomers are provided. Furthermore, the robust design of AllSight provides it with a unique zero-shot capability such that a practitioner can fabricate the open-source design and have a ready-to-use state estimation model. A set of experiments demonstrates the accurate state estimation performance of AllSight.
Autores: Osher Azulay, Nimrod Curtis, Rotem Sokolovsky, Guy Levitski, Daniel Slomovik, Guy Lilling, Avishai Sintov
Última actualización: 2023-11-11 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2307.02928
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.02928
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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