Rumo à detecção tátil e de proximidade em grandes robôs macios

Rumo à detecção tátil e de proximidade em grandes robôs macios

Conceito e arquitetura TacNet. Ele mapeia um par de imagens táteis virtuais I sim aos deslocamentos de nós livres D estimados a partir dos quais a forma da pele artificial poderia ser reconstruída. A pele é representada por uma malha topológica composta por nós fixos (indicados por pontos rosa) e livres (os outros vértices das células triangulares). O backbone do TacNet é construído a partir da rede Unet com a modificação do sinal de entrada reduzido (256, 6) e camada de saída densa (1755) onde cada três neurônios representa o vetor de deslocamento estimado de um nó livre D estimado,i . Crédito: Nhan Nguyen/https://www.researchgate.net/publication/368881899_Simulation_Learning_and_Application_of_Vision-Based_Tactile_Sensing_at_Large_Scale

Nos últimos anos, os robôs se tornaram máquinas incrivelmente sofisticadas, capazes de realizar ou auxiliar humanos em todas as tarefas. Os dias em que os robôs funcionavam atrás de uma barreira de segurança já se foram, e hoje podemos prever robôs trabalhando ao lado de pessoas em contato próximo.

Embora trabalhar ao lado de robôs possa ser muito prático em algumas situações, eles devem ser projetados para serem seguros e agradáveis ​​para os humanos interagirem. Por exemplo, em interações humano-robô (HRIs), os robôs devem ser capazes de reagir corretamente a possíveis colisões com humanos e também responder com segurança e previsibilidade ao contato físico intencional.

Uma das melhores abordagens para melhorar os HRIs é conceder aos robôs a capacidade de sentir seu ambiente de várias maneiras, como por toque, som e visão. Destes três, a sensação tátil é particularmente importante para robôs que provavelmente entrarão em contato físico com humanos durante a operação. Embora os sensores táteis de pequena escala tenham visto um tremendo progresso na última década, o desenvolvimento de sensores táteis de grande escala tem sido atormentado por desafios. Além disso, a maioria dos pesquisadores se concentrou em sistemas que respondem ao toque físico e ignoram estímulos sem toque, como quando um objeto está próximo.

Para resolver essas questões, uma equipe de pesquisa liderada pelo professor associado Van Anh Ho, do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia do Japão (JAIST), desenvolveu recentemente o ProTac – um link robótico flexível inovador com recursos de detecção tátil e de proximidade. Conforme explicado em seu artigo, apresentado na Conferência Internacional IEEE-RAS sobre Robótica Suave (ROBOSOFT), a equipe não apenas projetou o próprio ProTac, mas também foi pioneira em uma nova estrutura de simulação e aprendizado para preparar efetivamente o link robótico para uso.

Mas como é um link robótico e para que serve o ProTac? Em geral, os elos robóticos são componentes estruturais rígidos de um robô que conectam duas ou mais articulações. Por exemplo, links robóticos podem ser vistos como vários “segmentos” em um membro robótico. Neste estudo, o ProTac é projetado como um segmento cilíndrico macio para um braço robótico. O que o torna notável é como os pesquisadores incorporaram os recursos de detecção tátil e de proximidade de uma maneira muito conveniente e eficiente em termos de espaço.

O ProTac tem uma “pele mágica macia” externa que pode ser levemente deformada pelo toque sem causar danos. O interior da pele é padronizado com matrizes de marcadores reflexivos e câmeras olho de peixe são instaladas em ambas as extremidades do link robótico olhando para esses marcadores. A ideia é que, no contato físico e na deformação da pele, as mudanças nas posições relativas dos marcadores sejam captadas pelas câmeras e processadas para calcular a localização precisa e a intensidade do contato. Além disso, a camada externa é de um polímero funcional que pode se tornar totalmente transparente pela aplicação de uma voltagem externa. Ele permite que as câmeras fisheye criem imagens dos arredores imediatos do ProTac, fornecendo imagens para cálculos de proximidade.

Para treinar mais facilmente o ProTac para fazer medições de proximidade e táteis, a equipe também desenvolveu o SimTacLS, uma simulação de código aberto e uma estrutura de aprendizado baseada nos mecanismos de física SOFA e Gazebo (veja o artigo aqui). Essa estrutura de aprendizado de máquina é treinada com dados simulados e experimentais, considerando a física do contato suave e a renderização realista das imagens do sensor.

“O SimTacLS nos permitiu implementar efetivamente a percepção tátil em links robóticos sem os altos custos de configurações experimentais complexas”, diz Prof. fabricação e execução”.

No geral, este trabalho ajudará a pavimentar o caminho para um mundo onde os humanos possam coexistir harmoniosamente e trabalhar ao lado de robôs. Animado com a contribuição da equipe para esse sonho, o Prof. Ho comenta: “Esperamos que o dispositivo sensor e a estrutura propostos tragam soluções definitivas para o design de robôs com suavidade, detecção multimodal e de corpo inteiro e estratégias de controle de segurança”.

Vale ressaltar que as técnicas propostas podem ser estendidas para outros tipos de sistemas robóticos além do manipulador robótico demonstrado no estudo, como robôs móveis e voadores. Além disso, o ProTac ou links robóticos semelhantes podem ser usados ​​para permitir a manipulação robótica em ambientes desordenados ou ao operar próximo a humanos.

A pesquisa foi publicada na revista Transações IEEE em Robótica.

Mais Informações:
Quan Khanh Luu et al, Simulação, Aprendizagem e Aplicação de Sensores Táteis Baseados na Visão em Grande Escala, Transações IEEE em Robótica (2023). DOI: 10.1109/TRO.2023.3245983. No ResearchGate: www.researchgate.net/publication/368881899

Fornecido pelo Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia do Japão

Citação: Rumo à detecção tátil e de proximidade em grandes robôs macios (2023, 12 de abril) recuperado em 12 de abril de 2023 em https://techxplore.com/news/2023-04-tactile-proximity-large-soft-robots.html

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