Sensor em forma de dedo permite robôs mais hábeis

Imagine agarrar um objeto pesado, como uma chave inglesa, com uma mão. Você provavelmente pegaria a chave inglesa usando todos os dedos, não apenas as pontas dos dedos. Os receptores sensoriais na pele, que percorrem todo o comprimento de cada dedo, enviariam informações ao cérebro sobre a ferramenta que você está segurando.

Em uma mão robótica, os sensores táteis que usam câmeras para obter informações sobre objetos agarrados são pequenos e planos, por isso geralmente estão localizados nas pontas dos dedos. Esses robôs, por sua vez, usam apenas as pontas dos dedos para agarrar objetos, normalmente com um movimento de pinça. Isto limita as tarefas de manipulação que podem realizar.

Pesquisadores do MIT desenvolveram um sensor de toque baseado em câmera que é longo, curvo e com formato de dedo humano. Seu dispositivo fornece detecção tátil de alta resolução em uma grande área. O sensor, chamado GelSight Svelte, usa dois espelhos para refletir e refratar a luz para que uma câmera, localizada na base do sensor, possa ver todo o comprimento do dedo. O trabalho foi publicado no servidor de pré-impressão arXiv.

Além disso, os pesquisadores construíram o sensor em formato de dedo com uma estrutura flexível. Ao medir como a espinha dorsal se dobra quando o dedo toca um objeto, eles podem estimar a força aplicada ao sensor.

Eles usaram sensores GelSight Svelte para produzir uma mão robótica que foi capaz de agarrar um objeto pesado como um ser humano faria, usando toda a área de detecção de todos os três dedos. A mão também pode realizar as mesmas pinças comuns às garras robóticas tradicionais.

“Como nosso novo sensor tem o formato de um dedo humano, podemos usá-lo para fazer diferentes tipos de preensão para diferentes tarefas, em vez de usar pinças para tudo. Há um limite para o que você pode fazer com uma pinça de mandíbula paralela. Nosso sensor realmente abre criar algumas novas possibilidades em diferentes tarefas de manipulação que poderíamos realizar com robôs”, diz Alan (Jialiang) Zhao, estudante de graduação em engenharia mecânica e autor principal de um artigo sobre GelSight Svelte.

Zhao escreveu o artigo com o autor sênior Edward Adelson, professor John e Dorothy Wilson de Ciência da Visão no Departamento de Ciências do Cérebro e Cognitivas e membro do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL). A pesquisa será apresentada na Conferência IEEE sobre Robôs e Sistemas Inteligentes.

As câmeras usadas em sensores táteis são limitadas por seu tamanho, distância focal de suas lentes e ângulos de visão. Portanto, esses sensores táteis tendem a ser pequenos e planos, o que os confina às pontas dos dedos de um robô.

Com uma área de detecção mais longa, que se assemelha mais a um dedo humano, a câmera precisaria ficar mais distante da superfície de detecção para ver toda a área. Isto é particularmente desafiador devido às restrições de tamanho e formato de uma garra robótica.

Zhao e Adelson resolveram esse problema usando dois espelhos que refletem e refratam a luz em direção a uma única câmera localizada na base do dedo.

O GelSight Svelte incorpora um espelho plano e angular que fica em frente à câmera e um espelho longo e curvo que fica na parte traseira do sensor. Esses espelhos redistribuem os raios de luz da câmera de tal forma que a câmera pode ver ao longo de todo o comprimento do dedo.

Para otimizar a forma, o ângulo e a curvatura dos espelhos, os pesquisadores desenvolveram um software para simular a reflexão e a refração da luz.

“Com este software, podemos facilmente brincar com a localização dos espelhos e como eles são curvados para ter uma noção de quão bem a imagem ficará depois de realmente fabricarmos o sensor”, explica Zhao.

Os espelhos, a câmera e dois conjuntos de LEDs para iluminação são fixados a uma espinha dorsal de plástico e envoltos em uma película flexível feita de gel de silicone. A câmera vê a parte de trás da pele por dentro; com base na deformação, ele pode ver onde ocorre o contato e medir a geometria da superfície de contato do objeto.

Além disso, os conjuntos de LED vermelhos e verdes dão uma ideia da profundidade com que o gel está sendo pressionado quando um objeto é agarrado, devido à saturação da cor em diferentes locais do sensor.

Os pesquisadores podem usar essas informações de saturação de cor para reconstruir uma imagem 3D de profundidade do objeto que está sendo capturado.

A espinha dorsal de plástico do sensor permite determinar informações proprioceptivas, como os torques de torção aplicados ao dedo. A espinha dorsal dobra e flexiona quando um objeto é agarrado. Os pesquisadores usam o aprendizado de máquina para estimar quanta força está sendo aplicada ao sensor, com base nessas deformações da espinha dorsal.

No entanto, combinar esses elementos em um sensor funcional não foi uma tarefa fácil, diz Zhao.

“Garantir que a curvatura correta do espelho corresponda ao que temos na simulação é bastante desafiador. Além disso, percebi que existem alguns tipos de supercola que inibem a cura do silício. Foram necessários muitos experimentos para fazer um sensor que realmente funciona”, acrescenta.

Agarramento versátil

Depois de aperfeiçoarem o design, os pesquisadores testaram o GelSight Svelte pressionando objetos, como um parafuso, em diferentes locais do sensor para verificar a clareza da imagem e ver quão bem ele poderia determinar a forma do objeto.

Eles também usaram três sensores para construir uma mão GelSight Svelte que pode realizar várias preensão, incluindo uma preensão pinçada, uma preensão lateral e uma preensão poderosa que usa toda a área de detecção dos três dedos. A maioria das mãos robóticas, que têm o formato de gotejadores de mandíbula paralelos, só conseguem realizar pinças.

Uma pegada poderosa com três dedos permite que uma mão robótica segure um objeto mais pesado com mais estabilidade. No entanto, as pinças ainda são úteis quando um objeto é muito pequeno. Ser capaz de realizar os dois tipos de preensão com uma mão daria ao robô mais versatilidade, diz ele.

Seguindo em frente, os pesquisadores planejam aprimorar o GelSight Svelte para que o sensor seja articulado e possa dobrar nas articulações, mais como um dedo humano.

“Sensores ótico-táteis de dedo permitem que os robôs usem câmeras baratas para coletar imagens de alta resolução do contato superficial e, ao observar a deformação de uma superfície flexível, o robô estima a forma do contato e as forças aplicadas. Este trabalho representa um avanço no dedo GelSight design, com melhorias na cobertura total do dedo e a capacidade de aproximar os torques de deflexão usando diferenças de imagem e aprendizado de máquina”, diz Monroe Kennedy III, professor assistente de engenharia mecânica na Universidade de Stanford, que não esteve envolvido nesta pesquisa.

“Melhorar o sentido do tato de um robô para se aproximar da capacidade humana é uma necessidade e talvez o problema catalisador para o desenvolvimento de robôs capazes de trabalhar em tarefas complexas e hábeis.”

Esta história foi republicada como cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisa, inovação e ensino do MIT.