StRETcH: A Soft to Resistive Elastic Tactile Hand

著者: Carolyn Matl, Josephine Koe, Ruzena Bajcsy · ICRA 2021

ライセンス

• オープンアクセス
• 論文: CC BY 4.0

以下の内容はすべて、論文のライセンス（CC BY 4.0）に従い論文全文に基づいています。図は著者のクレジットを付けて掲載しています。

要約

平行グリッパーで引き伸ばし深度カメラで撮像する EcoFlex 膜により、変形物体のセンシングと成形のための、剛性を調整できる柔らかい触覚エンドエフェクタを実現する。

重要な理由

この設計は標準的な平行グリッパーと市販の深度カメラを流用し、独自部品は注型したシリコーンシートと 3D プリントした指マウントだけである。1 つのエンドエフェクタで、形状を測定するための柔らかく形状になじむモードと、物体を押して成形するための硬いモードを切り替えられ、生地成形のデモではこれらを順に使っている。

課題

生地のような固体の変形物体を扱うには、接触形状と物体のコンプライアンスの両方が必要だが、従来の触覚センサは通常そのどちらか一方しか測れない。GelSight のような柔らかい光学式センサは接触を高解像度で撮像できるが、膜の剛性が固定されているため、センサ自身が物体を変形させてしまう前に感知できる物体の硬さの範囲は狭い。

提案手法

StRETcH は、100 × 90 × 2 mm の平らな EcoFlex 50 シリコーン膜を UR5 アーム上の Robotiq 2 指グリッパーの指の間に張り、Intel RealSense SR305 深度カメラで膜を背面から撮像する。グリッパーを開くと膜が一軸方向に引き伸ばされて剛性が上がる。接触領域は局所曲率によって深度画像から分割される。膜の応答は Hertz の接触理論により等価な弾性半空間としてモデル化され、その有効弾性率 E* を伸張に対して較正することで、ハンドは接触形状と伸張状態から接触力を推定できる。

主な知見

• グリッパーで膜を一軸方向に引き伸ばすことは、著者らの以前の SOFTcell 指先で用いた空気圧による加圧より容易な剛性制御の方法である。
• 伸張の小さい状態は最も高い形状感度を与え、伸張の大きい状態はより大きな接触力を許すため、このハンドはマルチモーダルなセンサ兼アクチュエータとして機能する。
• 膜が硬いほど、サブミリメートルの形状精度に必要な押し込みは深くなる。2 mm 未満の押し込みでは、すべての試験用円柱で結果が悪かった。
• 膜を等価な弾性半空間として扱うことは物理的に厳密ではないが、押し込みが約 3 mm を超えると力のデータによく一致し、リアルタイムで使えるほど高速である。
• まず接触半径を測り、次に押しながら物体がたわむまで伸張を上げることで、コンプライアンスの異なる材料を区別できる剛性の代理指標が得られる。

主な結果

• 有効弾性率は膜を引き伸ばすことで約 4 kPa から 9 kPa まで制御でき、5 回の試行でのばらつきは小さい。
• 適切な押し込み深さと伸張のもとで、接触形状の推定はサブミリメートルの精度に達する。木製物体の再構成は実寸との差が 2 mm 以内、紙製物体の高さは 3 mm 以内だった。
• 一つ抜き（leave-one-out）による荷重推定誤差は平均 0.023 ± 0.011 N で、動作範囲の 1% 未満だった（Section V-C）。結論では平均誤差を ±0.025 N 未満としている。
• 風船の剛性代理値：空気 0.387 ± 0.081、水 0.726 ± 0.085、チアプディング 1.112 ± 0.178、チアシード 1.431 ± 0.182 N/mm。
• Play-Doh の立方体を転がして球にし、押してクッキー形にした。平均真円度は 0.888 だった（正方形は 0.785、円は 1）。

制限事項

• 剛性、ひいては加えられる力の上限は、膜の厚さとグリッパーが許す最大伸張によって決まる。
• Hertz の半空間モデルは近似であり、膜は力学的に弾性半空間とは異なり、より複雑である。
• 接触の分割は、物体が平らまたは凸で、膜の 1 つの表面要素より大きいことを前提としている。
• 生地を転がして球にするには平均約 10 分、最大 20 分かかった。転がす際の接線方向の牽引力はモデル化されていない。
• 風船の剛性値は 1 自由度近似による代理値であり、深度センサのノイズは約 ±1 mm だった。

分野への影響

本論文は IEEE ICRA 2021 ロボットマニピュレーション最優秀論文賞を受賞し、被引用数は 5 である。製作全体（膜の注型、マウント、センサ）は記述されているが、コード、データ、設計ファイルの公開については記載がない。

概要

柔らかい光学式触覚センサは、高解像度の接触形状や物体のコンプライアンスの推定といった重要な特徴を捉えることで、ロボットによる変形物体のマニピュレーションを可能にする。本研究では、StRETcH（Soft to Resistive Elastic Tactile Hand）と呼ぶ、製作が容易でロボットアームに統合しやすい可変剛性の柔らかい触覚エンドエフェクタを提示する。弾性膜を 2 本のロボットの指の間に張り、弾性膜の変形を捉える深度センサによって、接触形状をサブミリメートルの精度で推定できる。平行グリッパーは膜を一軸方向に引き伸ばすことで膜の剛性を変化させ、StRETcH の有効弾性率を約 4kPa から 9kPa まで制御可能に調整する。本研究では StRETcH を用いて、剛体および変形物体の接触形状を再構成し、異なる物質を詰めた 4 つの風船の剛性を推定し、生地を目的の形状に成形する。

リンク

• arXiv 2105.08154: https://arxiv.org/abs/2105.08154
• DOI 10.1109/ICRA48506.2021.9561822: https://doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561822
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2105.08154v1