トヨタのエンジニアがソフトタッチロボットグリッパーを開発

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トヨタのエンジニアがソフトタッチロボットグリッパーを開発
トヨタのエンジニアがソフトタッチロボットグリッパーを開発
Anonim
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トヨタの研究開発エンジニアは、従来のパラレルロボットグリッパーで使用できるソフトパッドを開発しました。それらは、内面にドットが付いた膨張式チャンバーで構成されています。物体に触れると表面が曲がり、ロボットが変位方向を高精度に判断し、身近なものを認識します。 arXiv.orgに投稿された開発記事。

ロボットとオブジェクトを相互作用させるための古典的なデバイスは、平行グリップです。これは、ロボットが対象のオブジェクトに持ってきて移動する2つの平行なプレートで構成されています。通常、プレートは鋼でできており、圧縮力は圧力センサーまたはモーターの電流レベルによって直接監視されます。しかし、そのようなロボットは、壊れやすい物体や人を扱うのに適していません。それらが損傷する可能性があるからです。

Russ Tedrakeが率いるトヨタリサーチインスティテュートのエンジニアは、壊れやすい物体を処理し、それらをタッチで認識することができる新しい平行グリップを作成しました。グリップは、互いに向かい合って配置された2本の同一の指で構成されています。指の主要部分は弾性ラテックス膜です。圧力変換器にチューブ接続された中空体に取り付けられています。

グリップは物体に触れたときの圧力の変化を測定できますが、このデータは、圧力差と指の速度から、安定した2本の指のグリップが発生したかどうかを判断するためにのみ使用されます。カメラは、メンブレンに沿ったオブジェクトの移動方向を計算し、オブジェクトのタイプを認識する役割を果たします。指の内側、下にあります。エンジニアは、同じ解像度の2つのストリーム(深度マップと赤外線フレーム)を生成する深度カメラを使用しました。

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指のデザイン。カメラは青でマークされています

接触中、チャンバーは膜の変形からその特性を計算するのに役立ちます。しかし、膜自体は均質で単色であるため、元の形ではこの作業には適していません。開発者は、膜の内面に適用された黒い点を使用してこの問題を解決しました。これらの点は、明確なグリッドの形ではなく、疑似ランダムな位置に配置されているため、ポイントの変位をより多く追跡できます。安定して。

物体が膜に対して変位すると、フレーム上の点の位置も変位するため、カメラからのデータによれば、光フラックスを計算するための標準的な方法を使用して、変位の方向を簡単かつ正確に決定できます。 。変位検出により、グリッパーは移動中の物体が何かに衝突したことを理解できます。著者らは、ロボットが4つのガラスを積み重ねた塔をどのように構築したかを示すことでこれを実証しました。

エンジニアはまた、指で視覚システムを使用してオブジェクトを認識しました。彼らは、ロボットがオブジェクトを順番に拾い上げて落とし、その後ランダムに落下する自動学習方法を使用しました。このおかげで、ロボットは数百回のグラブで、オブジェクトがさまざまな角度からどのように見えるかに関するデータを受け取りました。

接触するときは、ResNet-18ニューラルネットワークが使用されます。これは、入力で両方の指から赤外線フレームと深度マップを受信し、それに応じてオブジェクトクラスを提供します。さらに、このアルゴリズムを使用すると、手の中のオブジェクトの位置を認識することができます。著者らは、シンク内のオブジェクトを分類するように教えることで、日常生活でのロボットの潜在的な使用法を示しました。ロボットはマグカップをテーブルに置き、ボトルを折りたたんでリサイクルしました。

昨年、MITのエンジニアは、張力センサーと圧力センサーを備えた指を使用してオブジェクトの種類に触れることでゴミを選別するロボットを作成しました。

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