手頃な価格で高性能のセンサーの開発は、知覚を改善してロボットの操作とナビゲーションを向上させる可能性があるため、ロボット研究に重大な影響を与える可能性があります。近年、エンジニアはさまざまな高度なタッチ センサー デバイスを導入し、収集した情報を使用してロボットの動作をガイドし、ロボットの触覚信号を検出する能力を向上させることができます。
ニューヨーク大学の研究者は、組み立てが簡単でロボット システムに統合できる、低コストで耐久性のあるセンサーである AnySkin を導入しました。このセンサーは、紙に事前公開されたarXivは、近年導入された他の多くの触覚センサーよりもはるかにアクセスしやすいため、ロボット研究に新たな機会を開く可能性があります。
「触覚は、人間が周囲の世界と対話する方法の基本ですが、現代のロボット工学では、触覚は視覚よりもはるかに遅れています。私はここ数年、その理由を理解しようと努めてきました。」と共著者のラウナク・ビランギ氏は述べています。とTech Exploreに語った。
「私たちがロボット工学者から聞いた最も一般的な理由は次のとおりです。『自分のセットアップに組み込むのは難しすぎる』、『これでニューラル ネットワークをどのようにトレーニングすればよいでしょうか』'センサーの同じコピーを使用する必要がありますデータ収集評価と途中で破れたらどうするか？AnySkin は、これらの懸念のそれぞれに対処するために特別に設計されました。」
AnySkin は、ビランギ氏と彼の同僚によって設計された新しい磁気触覚センサーであり、研究者らが導入したセンサーの更新版です。以前の論文で、ReSkinと呼ばれます。新しいセンサーは ReSkin のシンプルな設計に基づいて構築されていますが、信号の一貫性が向上し、デバイスの電子機器とセンシング インターフェイスが物理的に分離されているという特徴もあります。
AnySkin はわずか数秒で組み立てることができ、前処理をほとんどまたはまったく行わずに人工ニューラル ネットワーク モデルを学習するために使用できます。また、ReSkin と比較して、より一貫性のある触覚信号を収集し、誤って損傷した場合でも簡単かつ迅速に修復できます。
「エキサイティングなタスクを実行するようにロボットに教えようとしていて、誤って皮膚を破ってしまった場合でも、10 秒以内に皮膚を交換して実験を続けることができます」とビランギ氏は述べています。「AnySkin は、スキンと電子機器という 2 つの主要なコンポーネントで構成されています。スキンは、磁性粒子とシリコーンの混合物を硬化させ、その後パルス磁化装置を使用して磁化することによって作られた磁性エラストマーです。」
AnySkin センサーの独自の粘着設計により、センサーの統合方法の柔軟性が向上します。これは、さまざまな表面に簡単に引き伸ばして挿入するだけで、感知機能を装備できることを意味します。
このセンサーは、さまざまな形状や形状で簡単に製造し、組み立てることができるため、汎用性も高くなります。AnySkin は、表面から剥がすだけで、損傷した場合は交換することもできます。
初期テストで研究者らは、自社のセンサーが非常に優れた性能を発揮し、他の十分に確立されたセンサーと同等の性能を備えていることを発見しました。触覚センサー。注目すべきことに、彼らは、さまざまな AnySkin センサーが非常に類似したパフォーマンスと感知応答を示すことも観察しており、これはそれらのセンサーが確実に再現され、大規模に展開できることを示唆しています。
「機械学習を使用して、いくつかのロボット モデルをエンドツーエンドでトレーニングしました。ロボット モデルは、AnySkin からの生の信号とさまざまな視点からの画像を受け取り、この情報を使用して、ソケット ストリップの位置を特定し、プラグを差し込むなどの非常に正確なタスクを実行します。最初のソケットで、クレジット カード マシンを見つけてカードをスワイプし、USB ポートを見つけてそこに USB スティックを挿入します」とビランギ氏は言いました。
「ソケット ストリップ/カード マシン/USB ポートの位置が異なっていても、これらの正確なタスクを実行できるのは興味深いことでしたが、さらにエキサイティングだったのは、スキンを交換できるという事実でした。この種の一般化可能性により、モデルは引き続きうまく機能するでしょう。」
将来的には、AnySkin をより広範囲のロボット システムに統合し、追加のシナリオでテストできる可能性があります。研究者らは、これが大量の触覚データを収集し、それを使用してコンピューター ビジョンや自然言語処理 (NLP) を支えるものと同様の大規模な深層学習モデルをトレーニングするのに非常に適していると考えています。
「私たちは現在、AnySkin を、単純なロボット グリッパーから多指ロボット ハンド、ロボット ユーティリティ モデル スティックやセンサー付きグローブなどのデータ収集デバイスまで、さまざまなロボット セットアップに統合する予定です」とビランギ氏は付け加えました。「私たちはまた、タッチ情報を活用して、きめの細かい視覚触覚制御を改善するためのより良い方法も検討しています。ロボット操作。」詳細情報:
Raunaq Bhirangi et al、AnySkin: ロボット タッチ用のプラグアンドプレイ皮膚センシング、arXiv（2024年）。DOI: 10.48550/arxiv.2409.08276雑誌情報:
arXiv © 2024 サイエンス X ネットワーク
引用
:低コストのタッチセンサー、大規模ロボット応用に期待 (2024年10月15日)2024 年 10 月 15 日に取得https://techxplore.com/news/2024-10-sensor-large-scale-robotics-applications.html より
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