多方向触觉传感器OmniTact传感器在机器人全方位感知方面的应用研究

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#111723#触觉对于呆板人的灵活操纵非常主要，比年来凝胶观察（GelSight）传感器因为低本钱和丰盛的触觉信号吸引了基于进修的呆板人范畴研讨职员的大批存眷。GelSight被用于USB线缆拔出、掷骰子、物体抓取等范畴的研讨。
GelSight传感器在基于进修的方式下任务精良重要是因为它能够输入高辨别率的触觉图象，从中能够获得包含目的多少形状、名义纹理、法向量、剪切力等丰盛的特点，这些信息对于呆板人的把持非常主要。
触觉图象能够应用尺度的盘算机视觉卷积收集停止处置，由此呈现了一系列普遍的研讨结果：Calandra等人基于GelSight数据应用自监视的方式练习了抓取胜利分类器的模子；Tian等人则提出了基于视频猜测的把持算法Visual Foresight，使得呆板人能够基于纯洁触觉图象来掷骰子；Lambeta等人还提出了一种基于GelSight图象的强化进修算法利用于手工操纵。
但将GelSight传感器利用于现实任务中还受限于尺寸和视场成绩。现在的GelSight传感器都只有单个偏向存在传感才能，同时尺寸较大不便利在现实操纵中应用。在这篇文章中，研讨职员提出了一种更加紧致的全向传感器，能够实现像人类手指一样的全方位感知，为感知活动进修供给了新的思绪。
GelSight传感器
下图表现了先前的触觉传感器和现在的新型传感器对照图，左图是尺度的GelSight传感器，基于webcam来捕获硅胶外壳形变的高辨别率图象，外部由差别色彩的光照耀，为触觉供给了丰盛的黑色图象。能够看到其视线只有朝向外部的一个偏向，而且传感器的尺寸较大名义较为腻滑，感触野较小，辨别率较低（～400x400 pixels），不适合较小物体的触觉感知。而商用的OptoForce力传感器则只能供给比拟单一的力矢量，没法满意精致化的操纵请求。

GelSight尺度传感器和本文提出的OmniTact传感器的比拟
OmniTact Sensor
而OmniTact的计划则战胜了这些肯定，它装备了多个偏向摄像头和高辨别率的感知成果，同时曲折硅胶曲面包裹的传感器更加紧凑顺应性更好（上图中右边灰色矩形代表了摄像头，橙色线则表现感知视线）。与GelSight类似，OmniTact也应用了嵌入在硅胶外壳内的摄像头来捕获形变信息，能够供给包含剪切－法向力、目的位姿、多少外形、资料特征等丰盛的信息。
OmniTact的特色在于应用了多个相机同时实现高辨别率和多偏向感知才能，制造成像手指一样玲珑形状的传感器能够被集成到夹爪或许呆板手上。OmniTact应用了内窥镜中的微型相机来保障了传感器的小型化，并将硅胶直接灌注在了相机名义。下图表现了传感器获得的打仗图案：


上图表现了差别目的的触觉图样，下图表现了差别角度在齿条上的触觉图样。
计划翻新
OmniTact的目的在于尽可能的紧凑，研讨职员应用了常用于内窥镜中大视场短焦距的微型相机，尺寸为1．35x1．35x5mm焦距为5mm，安置于3D打印的支架上。下图表现了垂直偏向和程度偏向上的横截面图，此中浅灰色代表了每个相机的视线，在减小盲区的基本上实现了较小的传感器直径（30mm）。

垂直和程度横截面视图，浅灰色代表（相机）传感器感触范畴，垂直偏向到达了270度，程度偏向则到达了360度全向（仅唯一少量的盲点）。
插插座义务
为了展现这类传感器的才能，研讨职员抉择了存在挑衅性的插插座义务，仅仅依托触觉传感器信息将充电头插到墙上的插座里。这一义务既须要定位插头绝对于夹爪的地位，又须要定位夹爪绝对于墙上插座的地位。

图中表现了试验进程以及触觉传感器侧向和顶部触觉图象
为了进修拔出义务，研讨职员应用了简略的模拟进修算法，基于OmniTact触觉图象来估量将插头拔出插座的末了位移。在仅仅应用键盘把持100次练习后，模子就能很好地实现义务了。
下表表现了应用OmniTact传感器带来的胜利率晋升，证实了多偏向触觉传感器是处理这类成绩的要害地点。而应用双方向或许力传感器胜利率都大幅降落。

研讨职员以为更加紧凑、片面、清楚的视觉传感器对于通用呆板人义务和各范畴的遥操纵等利用具用主要意思，将来将持续摸索小型化和低本钱化的传感器，使其顺应于更大的利用范畴。
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