A-SLIP：手に装着したままの連続スリップ推定のための音響センシング

要旨: 手先での確実な操作には、把持器（グリッパ）と把持された物体の間に生じるすべりを正確にリアルタイム推定することが必要です。視覚、静電容量、または力-トルク計測に基づく既存の触覚センシング手法は、フォームファクタ、耐久性、そしてすべりの方向と大きさを同時に推定できる能力に関して、根本的なトレードオフに直面しています。本研究では、把持面における連続的なすべりを推定するための並列ジョー型グリッパに統合された、多チャンネル音響センシングシステムであるA-SLIPを提示します。A-SLIPセンサーは、構造化された接触誘起振動を捉えるために、テクスチャ付きシリコーン接触パッドの背後に配置された圧電マイクロホンで構成されています。A-SLIPモデルは、軽量な畳み込みネットワークを用いて同期した多チャンネル音声をログメルスペクトログラムとして処理し、すべりの有無、方向、大きさを共同で予測します。ロボットによるおよび外部によるすべり条件にまたがる一連の実験の結果、微調整した4マイク構成は平均絶対方向誤差14.1度を達成し、検出精度においてベースラインに対して最大12パーセント上回り、方向誤差を32パーセント低減します。単一マイク構成と比較すると、多チャンネル設計は方向誤差を64パーセント、また大きさ誤差を68パーセント低減し、すべり方向の曖昧さを解消するうえで空間的な音響センシングが重要であることを示しています。さらに、閉ループの反応的制御においてA-SLIPを評価し、手先でのすべりを確実に、低コストで、リアルタイムに推定できることを確認しました。プロジェクト動画および追加の詳細は https://a-slip.github.io で利用可能です。