AnySkin : रोबोट में touch sensor लगाकर ultra-precise कार्य सिखाना
(any-skin.github.io)AnySkin: प्लग-एंड-प्ले रोबोट touch sensing
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सारांश
- tactile sensing को एक महत्वपूर्ण sensing modality माना जाता है, लेकिन vision और proprioception की तुलना में इसका उपयोग कम होता है
- AnySkin versatility, replaceability और data reusability की समस्याओं को हल करके प्रभावी solution development में बाधा डालने वाली प्रमुख चुनौतियों का समाधान करता है
- ReSkin के सरल design पर आधारित होकर sensing electronics को sensing interface से अलग किया गया है, जिससे integration सरल होता है
- AnySkin सीखी गई manipulation policies के लिए instance-to-instance generalization देने वाला पहला sensor है
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मुख्य योगदान
- adhesive के बिना टिकाऊ और आसानी से बदले जा सकने वाले magnetic tactile sensors बनाने के लिए streamlined fabrication process और design tools का परिचय
- AnySkin sensor का उपयोग करके slip detection और policy learning की विशेषताओं का विश्लेषण
- यह प्रदर्शित करना कि AnySkin के एक instance पर सीखा गया model नए instances पर generalize करता है, और इसकी तुलना DIGIT तथा ReSkin जैसे मौजूदा tactile solutions से करना
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AnySkin की विशेषताएँ
- रोबोट touch के लिए बनाया गया skin sensor, जिसे assemble करना आसान है, जो विभिन्न robot end-effectors के साथ compatible है, और जो नई skin instances पर generalize करता है
- magnetized iron particles वाली sensing surface में उत्पन्न magnetic field distortion के माध्यम से contact detect करता है
- flexible surface electronics से भौतिक रूप से अलग है, इसलिए damage होने पर इसे आसानी से बदला जा सकता है
policy learning और skin replaceability
- वीडियो उदाहरण
- सीखी गई behavior cloning policy, skin बदलने के बाद भी तीन कार्यों में सफल रहती है
- कार्ड swipe करना
- plug insert करना
- USB insert करना
instances के बीच generalization के परिणाम
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slip detection
- AnySkin पकड़ी गई वस्तु के फिसलने का पता लगा सकता है
- 30 दैनिक उपयोग की वस्तुओं के data पर प्रशिक्षित LSTM model 92% accuracy के साथ slip events की भविष्यवाणी कर सकता है
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raw signal visualization
- sensing electronics में पाँच magnetometers शामिल हैं, जो तीन axes में magnetic flux density को मापते हैं
- वीडियो में AnySkin signals की raw visualization देखी जा सकती है
प्रयोग के परिणाम
fabrication process
- निर्माण विधि
- AnySkin को Smooth-On DragonSkin 10 Slow और MQFP-15-7(25μm) magnetic particles को 1:1:2 अनुपात में मिलाकर, ऊपर दिखाए गए two-part mold में cure करके बनाया जाता है
- cured skin को pulse magnetizer का उपयोग करके magnetize किया जाता है
- gripper tip की design files open source के रूप में उपलब्ध हैं
GN⁺ का सार
- AnySkin रोबोट touch sensing में versatility, replaceability और data reusability की समस्याओं को हल करने वाला एक अभिनव solution है
- सीखी गई policies skin replacement के बाद भी बनी रहती हैं, और instances के बीच generalization संभव है
- slip detection जैसे व्यावहारिक applications में यह उच्च accuracy दिखाता है
- समान कार्यक्षमता वाले अन्य products में DIGIT और ReSkin शामिल हैं
1 टिप्पणियां
Hacker News राय
सिलिकॉन रबर में चुंबकीय कण इंजेक्ट करके उसे magnetize करने के बाद, magnetometer का उपयोग करके चुंबकीय क्षेत्र में बदलाव का पता लगाया जा सकता है, जिससे रबर के deformation का पता चलता है और सतह पर "pressure point" का विश्लेषण किया जा सकता है
यह तकनीक बहुत प्रभावशाली है
3-axis magnetometer chip इसका मुख्य हिस्सा है
लगता है कि यह electronic instruments के लिए उपयोगी होगा
इसे Takktile sensor की तुलना में बनाना बहुत आसान है
सोच रहा हूँ कि USB insertion जैसे कामों में यह angle change या pressure difference का पता लगाता है या नहीं
चुंबकीय कणों को flexible medium में समानांतर रखना ही असली breakthrough है
"निर्माण प्रक्रिया" वाला graphic बहुत सरल और अच्छा है
मैंने robot tactile research की थी
packaging अच्छी है
ऑर्डर करने के लिए Google account होना चाहिए