Запечатлевая движение,
Создавая истории

Исследовательская группа из Южного университета науки и технологий опубликовала статью под названием "Оценка проприоцептивного состояния для амфибийного тактильного восприятия" в журнале IEEE T-RO. В этой статье предложен новый подход к проприоцепции на основе визуальных данных, который сочетает в себе высокочастотную камеру, встроенную в палец, и объемную дискретизированную модель мягкого пальца для оценки состояния мягкого роботизированного пальца в реальном времени с высокой точностью. Метод протестирован с использованием системы захвата движения NOKOV и тактильного устройства. Оба результата показывают передовые уровни точности. Более того, этот подход продемонстрировал устойчивость как в наземной, так и в водной среде.

Цитата:

N. Guo и др., "Оценка проприоцептивного состояния для амфибийного тактильного восприятия," в IEEE Transactions on Robotics, том 40, стр. 4684-4698, 2024, doi: 10.1109/TRO.2024.3463509.

Фон: 

Основные подходы к оценке проприоцептивного состояния (PropSE) в мягкой робототехнике включают точечное восприятие, био-вдохновленный разреженный сенсорный массив и визуально-тактильное плотное изображение. Визуально-тактильное восприятие является новым подходом, который использует современные технологии визуализации для отслеживания деформации мягких материалов, тем самым увеличивая разрешение восприятия. Тем не менее, у этого подхода все еще есть свои проблемы, включая трудности в визуальном восприятии в водных средах, высокие вычислительные затраты мягких роботов, которые ограничивают восприятие в реальном времени, а также проблемы с адаптивностью и калибровкой сенсоров в амфибийных условиях. Кроме того, гибкость и деформируемость мягких роботов делают традиционное определение положения и ориентации сложным, особенно во время динамических взаимодействий и переходов между различными средами. Поэтому разработка тактильного сенсорного подхода, адаптированного к амфибийным применений, является задачей.

Вклад:

Эта статья представляет новый подход к проприоцепции на основе зрения для оценки и реконструкции тактильных взаимодействий мягкого роботизированного пальца как в наземной, так и в водной среде. Система использует уникальную структуру метаматериала и камеру с высокой частотой кадров для захвата деформации пальца в реальном времени, а также оптимизирует оценку деформированной формы с помощью объемной дискретизированной модели и оптимизации геометрических ограничений, демонстрируя высокую точность и устойчивость как на земле, так и под водой.

Эксперименты и Результаты:

1、Подготовка эксперимента: Смоделированные мягкие роботизированные пальцы, интегрированные камеры с высокой частотой кадров и использованные объемные дискретизированные модели для симуляции деформации пальцев.

2、Оценка деформации:

Система захвата движения NOKOV и тактильные устройства были использованы для оценки предложенного подхода, результаты которого показывают, что точность подхода является передовой, со средним значением ошибки 1.96 мм для общей деформации тела, что соответствует 2.1% длины пальца.

3. Бенчмаркинг мутности: Проверена способность системы зрения распознавать маркеры в различных условиях мутности. Результаты показали, что система может добиться 100% успешного распознавания маркеров в диапазоне мутности от 0 до 40 NTU, а технологии улучшения изображений могут увеличить порог распознавания до 100 NTU.

4、Восстановление формы: Проведены эксперименты по восстановлению формы объектов под водой с использованием мягких пальцев, продемонстрировавшие эффективность данного подхода при локальном восстановлении поверхности.

5、Эксперимент с захватом подводного РОВ: Установлены мягкие пальцы на подводные дистанционно управляемые аппараты (РОВ) для проверки эффективности подхода в реальных подводных операциях.

Экспериментальные результаты подтверждают точность и устойчивость предложенного подхода и демонстрируют его потенциал в амфибийных средах.

Система захвата движения NOKOV помогла проверить точность предложенного подхода к оценке проприоцептивного состояния, и результаты показали высокую точность на уровне передовых технологий.

Информация об авторах

Нинг Го в настоящее время работает над диссертацией в области механической и энергетической инженерии в Южном университете науки и технологии, Шэньчжэнь, Китай. Его научные интересы включают мягкую робототехнику и обучение роботов.

Xudong Han в настоящее время получает докторскую степень в Департаменте механической и энергетической инженерии Южного университета науки и технологий в Шэньчжэне, Китай. Его научные интересы включают мягкую робототехнику и обучение роботов.

Shuqiao Zhong в настоящее время получает степень кандидата наук в кафедре океанических наук и инженерии Южного университета науки и технологий в Шэньчжэне, Китай. Его научные интересы включают подводное захватывание и проектирование захватов.

Zhiyuan Zhou является доцентом-исследователем в кафедре океанических наук и технологий в SUSTech. Его исследовательские интересы включают морскую геофизику и океаническую искусственную интеллект.

Дзянь Лин является в настоящее время заведующим кафедрой океанологии и инженерии в SUSTech. Его исследовательские интересы включают морскую геофизику и океанические технологии.

Дзянь С. Дай является профессором кафедры механической и энергетической инженерии и директором Института робототехники SUSTech, Южный университет науки и технологий, Шэньчжэнь, Китай. Его исследовательские интересы включают теоретическую и вычислительную кинематику, перестраиваемые механизмы, ловкие манипуляторы, захваты и многофingersed руки. Профессор Дай является членом Королевской академии инженерных наук, Американского общества машиностроителей (ASME) и Института машиностроителей. Он получил Премию по механизмам и робототехнике, которая ежегодно вручается Комитетом ASME по механизмам и робототехнике инженерам, известным своим пожизненным вкладом в проектирование механизмов или теорию этих областей, став 27-м лауреатом с 1974 года. Он также получил Премию ASME за проектирование машин 2020 года, став 58-м лауреатом с момента учреждения награды в 1958 году. Он был удостоен нескольких наград за лучшие статьи на журналах и конференциях. Он является главным редактором Robotica, редактором вице-президентом для ASME Transactions: Journal of Mechanisms and Robotics и редактирует раздел для Mechanism and Machine Theory.

Фан Вань в настоящее время является доцентом в Школе дизайна Южного университета науки и технологий в Шэньчжэне, Китай. Она исследует пересечение прикладных математических инструментов и технологий дизайна, основанных на данных.

Чаоян Сунг в настоящее время является доцентом кафедры механической и энергетической инженерии и приглашенным доцентом кафедры компьютерных наук и инженерии в Южном университете науки и технологий, Шэньчжэнь, Китай. Его научные интересы включают науку о дизайне бионических роботов и обучение роботов.