Gli ingegneri del MIT sviluppano un sensore tattile lungo e ricurvo a forma di dito che potrebbe consentire a un robot di afferrare e manipolare oggetti in diversi modi.
Immagina di afferrare un oggetto pesante, come una chiave inglese, con una mano. Probabilmente afferreresti la chiave inglese usando le dita, non solo le tue polpastrelli. I recettori sensoriali nella pelle, che corrono lungo l’intera lunghezza di ciascun dito, inviano informazioni al cervello sullo strumento che stai afferrando.
I ricercatori del MIT hanno sviluppato un sensore tattile basato su fotocamera lungo, curvo e a forma di dito umano. Il loro dispositivo, che fornisce un rilevamento tattile ad alta risoluzione su una vasta area, potrebbe consentire a una mano robotica di eseguire diversi tipi di presa. Illustrazione dei ricercatori/MIT
In una mano robotica, i sensori tattili che utilizzano telecamere per ottenere informazioni sugli oggetti afferrati sono piccoli e piatti, quindi sono spesso posizionati sulla punta delle dita. Questi robot, a loro volta, usano solo la punta delle dita per afferrare gli oggetti, tipicamente con un movimento di pizzicamento. Ciò limita le attività di manipolazione che possono eseguire.
I ricercatori del MIT hanno sviluppato un sensore tattile basato su fotocamera lungo, curvo e a forma di dito umano. Il loro dispositivo fornisce un rilevamento tattile ad alta risoluzione su una vasta area. Il sensore GelSight Svelte utilizza due specchi per riflettere e rifrangere la luce in modo che una fotocamera situata alla base del sensore possa vedere lungo l’intera lunghezza del dito.
Inoltre, i ricercatori hanno costruito il sensore a forma di dito con una struttura flessibile. Misurando come la spina dorsale si piega quando il dito tocca un oggetto, possono stimare la forza esercitata sul sensore.
Una ripartizione dei componenti che compongono il sensore tattile simile a un dito. Crediti immagine: per gentile concessione dei ricercatori / MIT
Hanno utilizzato i sensori GelSight Svelte per produrre un mano robotica era in grado di afferrare un oggetto pesante come farebbe un essere umano, utilizzando l’intera area di rilevamento di tutte e tre le dita. La mano potrebbe anche eseguire le stesse prese comuni alle tradizionali pinze robotiche.
“Poiché il nostro nuovo sensore ha la forma del dito umano, possiamo usarlo per eseguire diversi tipi di presa per compiti diversi, invece di usare le prese a pizzico per tutto. C’è solo un limite che puoi fare con una pinza a ganasce parallele. Il nostro sensore apre davvero alcune nuove possibilità su diversi compiti di manipolazione che potremmo svolgere con i robot”, afferma Alan (Jialiang) Zhao, uno studente laureato in ingegneria meccanica e autore principale di uno studio carta su GelSight Svelte.
Zhao ha scritto l’articolo con l’autore senior Edward Adelson, professore di scienze della vista presso il Dipartimento di scienze del cervello e cognitive e membro del Laboratorio di informatica e intelligenza artificiale (CSAIL). La ricerca sarà presentata alla conferenza IEEE sui robot e sistemi intelligenti.
Specchio specchio
Le fotocamere utilizzate nei sensori tattili sono limitate dalle dimensioni, dalla distanza focale degli obiettivi e dagli angoli di visione. Pertanto, questi sensori tattili tendono ad essere piccoli e piatti, il che li confina alla punta delle dita del robot.
Con un’area di rilevamento più lunga, che somiglia di più a un dito umano, la fotocamera dovrebbe posizionarsi più lontano dalla superficie di rilevamento per vedere l’intera area. Ciò è particolarmente impegnativo a causa delle limitazioni relative alle dimensioni e alla forma di una pinza robotica.
Questa gif mostra una mano robotica che incorpora tre sensori GelSight Svelte a forma di dito. I sensori, che forniscono un rilevamento tattile ad alta risoluzione su un’ampia area, consentono alla mano di eseguire prese multiple, comprese le prese a pizzico che utilizzano solo la punta delle dita e una presa potente che utilizza l’intera area di rilevamento di tutte e tre le dita (fare clic per vedere la animazione). Credito immagine: per gentile concessione dei ricercatori / MIT
Zhao e Adelson hanno risolto questo problema utilizzando due specchi che riflettono e rifrangono la luce verso un’unica telecamera situata alla base del dito.
GelSight Svelte incorpora uno specchio piatto e angolato posizionato di fronte alla fotocamera e uno specchio lungo e curvo posizionato lungo la parte posteriore del sensore. Questi specchi ridistribuiscono i raggi luminosi della fotocamera in modo tale che la fotocamera possa vederli per tutta la lunghezza del dito.
Per ottimizzare la forma, l’angolo e la curvatura degli specchi, i ricercatori hanno progettato un software per simulare la riflessione e la rifrazione della luce.
“Con questo software, possiamo facilmente giocare con la posizione degli specchi e il modo in cui sono curvati per avere un’idea di come apparirà l’immagine dopo aver effettivamente realizzato il sensore”, spiega Zhao.
Gli specchi, la fotocamera e due set di LED per l’illuminazione sono fissati su una struttura in plastica e racchiusi in una pelle flessibile realizzata in gel di silicone. La telecamera inquadra la parte posteriore della pelle dall’interno; in base alla deformazione può vedere dove avviene il contatto e misurare la geometria della superficie di contatto dell’oggetto.
Inoltre, le serie di LED rossi e verdi danno un’idea della profondità con cui il gel viene premuto quando viene afferrato un oggetto, a causa della saturazione del colore in diverse posizioni sul sensore.
I ricercatori possono utilizzare queste informazioni sulla saturazione del colore per ricostruire un’immagine di profondità 3D dell’oggetto afferrato.
La struttura in plastica del sensore gli consente di determinare informazioni propriocettive, come le coppie di torsione applicate al dito. La spina dorsale si piega e si flette quando si afferra un oggetto. I ricercatori utilizzano l’apprendimento automatico per stimare quanta forza viene applicata al sensore, in base a queste deformazioni della spina dorsale.
Tuttavia, combinare questi elementi in un sensore funzionante non è stato un compito facile, afferma Zhao.
“Assicurarsi di avere la curvatura corretta affinché lo specchio corrisponda a quella che abbiamo nella simulazione è piuttosto impegnativo. Inoltre, mi sono reso conto che esistono alcuni tipi di supercolla che inibiscono la polimerizzazione del silicio. Ci sono voluti molti esperimenti per realizzare un sensore che funzionasse davvero”, aggiunge.
Presa versatile
Una volta perfezionato il design, i ricercatori hanno testato GelSight Svelte premendo oggetti, come una vite, in diverse posizioni sul sensore per verificare la nitidezza dell’immagine e vedere quanto bene poteva determinare la forma dell’oggetto.
Hanno anche utilizzato tre sensori per costruire una mano GelSight Svelte in grado di eseguire più prese, tra cui una presa a pizzico, una presa a pizzico laterale e una presa potente che utilizza l’intera area di rilevamento delle tre dita. La maggior parte delle mani robotiche, che hanno la forma di gocciolatori a mascelle parallele, possono solo eseguire prese con pizzicotti.
Una presa potente con tre dita consente a una mano robotica di tenere un oggetto più pesante in modo più stabile. Tuttavia, le prese a pizzico sono ancora utili quando un oggetto è molto piccolo. Essere in grado di eseguire entrambi i tipi di presa con una mano darebbe al robot una maggiore versatilità, dice.
Andando avanti, i ricercatori intendono migliorare GelSight Svelte in modo che il sensore sia articolato e possa piegarsi alle articolazioni, più come un dito umano.
“I sensori ottico-tattili delle dita consentono ai robot di utilizzare telecamere economiche per raccogliere immagini ad alta risoluzione del contatto superficiale e, osservando la deformazione di una superficie flessibile, il robot stima la forma del contatto e le forze applicate. Questo lavoro rappresenta un progresso nel design delle dita GelSight, con miglioramenti nella copertura completa delle dita e la capacità di approssimare le coppie di deflessione flettente utilizzando differenze di immagine e apprendimento automatico”, afferma Monroe Kennedy III, assistente professore di ingegneria meccanica presso l’Università di Stanford, che era non coinvolto in questa ricerca. “Migliorare il senso del tatto di un robot per avvicinarsi alle capacità umane è una necessità e forse il problema catalizzatore per lo sviluppo di robot in grado di lavorare su compiti complessi e abili”.
Scritto da Adam Zewe
Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org
