Robotiq'un TSF-85 Dokunsal Sensörü'nü İnsan Elinin Özelliklerine Göre Nasıl Geliştirdiği

Robotiq'un TSF-85 Dokunsal Sensörü'nü İnsan Elinin Özelliklerine Göre Nasıl Geliştirdiği
Jennifer Kwiatkowski'nin Tech Brief'teki tam teknik makalesini okuyun. Temas zengin manipülasyon geliştiren ekipler için dokunsal algılama, faydalı bir ek olmaktan savunulabilir bir gereklilik haline geliyor. Sadece görsel manipülasyon bir duvara çarptı; dokunsal olarak artırılmış politikalar, temas zengin görevlerde görsel olarak yalnızca temel performansını geride bırakıyor ve daha iyi algılama, maliyet açısından kaba kuvvet veri ölçeğini geçiyor. Temas verilerinin eğitim sürecinde yer alması gerektiği nedenleri artık iyi bir şekilde belirlenmiş durumda.

Jennifer Kwiatkowski'nin Tech Brief'deki tam teknik makalesini okuyun.

Temas zengin manipülasyon geliştiren ekipler için, dokunsal algılama yararlı bir ek olmaktan savunulabilir bir gereklilik haline geliyor. Sadece görme ile yapılan manipülasyon bir duvara çarptı, dokunsal olarak artırılmış politikalar sadece görme ile yapılan temel performansları geride bırakıyor ve daha iyi algılama, veri ölçeğini zorlamaktan daha iyi maliyet sağlıyor. Temas verilerinin eğitim sürecinde yer almasının nedenleri artık iyi bir şekilde belirlenmiş durumda.

Bu, daha zor bir soruyu gündeme getiriyor. Eğer bir dokunsal sensör artık bir gereklilikse, aslında ne ölçmeli ve endüstriyel bir dağıtımda hayatta kalacak şekilde nasıl inşa edilir? TSF-85'in bu mühendislik sorununu yanıtlamak için tasarlandığı yer burasıdır.

Yavaş endüstriyel benimseme bir donanım olgunluğu sorunu değil; yetenekli dokunsal donanım laboratuvarlarda on yıllardır mevcuttur. Bu bir yorumlama sorunudur. Kameralarda çözünürlük, kare hızı ve dinamik aralık performansa öngörülebilir bir şekilde yansır. Dokunsal algılamada, yararlı bir sensörün hangi sinyalleri, hangi bant genişliğinde veya hangi çözünürlükte yakalaması gerektiği konusunda eşdeğer bir konsensüs yoktur. Bu belirsizlik bir maliyet taşır: Yüz binlerce kavrayış planlayan bir ekip, sensörün doğru fiziksel fenomenleri yakaladığından emin olmalıdır.

Bu spesifikasyonu ilk prensiplerden türetmek yerine, Robotiq bunu zaten herhangi bir robotun manipüle edebileceğinden daha iyi manipüle eden sistemden tersine mühendislik ile elde etti: insan eli.

İnsan Fizyolojisinden Spesifikasyon Almak

İnsan eli, becerikli manipülasyonun en iyi tanımlanmış modelidir. Johansson ve Vallbo'nun 1979 tarihli çalışması, mekanoreseptörlerini iki işlevsel moda sınıflandırmıştır. Yavaş adaptasyon (SA) birimleri sürekli basıncı, kenarları ve cilt gerilimini kodlar. Hızlı adaptasyon (FA) birimleri titreşim ve temas geçişleri gibi dinamik olaylara yanıt verir. İkisi de birbirini tamamlayıcıdır: insan kavrayış kontrolü olay odaklıdır, FA afferentleri hızlı kayma düzeltmesini tetiklerken, SA afferentleri kavrama kuvvetini düzenleyen temas haritasını korur.

Bu fizyoloji mühendislerin somut bir hedef elde etmesini sağlar. Beceri gerektiren manipülasyon için bir dokunsal sensör, statik basınç dağılımını ve dinamik temas olaylarını yakalamalıdır; ideal olarak aynı algılama elemanı ile aynı bölgede, ayrıca basınç haritasını doğru yorumlamak için parmak ucu yönelimi için bir kanal eklenmelidir.

Üç Modalite İçin Tek Dielektrik

TSF-85, parmak ucu için seçilen kapasitif algılama kullanır: görüntüleme boşluğu veya optik sensörler gibi bozulan elastomer yok, manyetik sensörler gibi ferromanyetik kısıtlamalar yok ve endüstriyel ölçek ve maliyetle üretilebilir. Mühendislik zorluğu, iki farklı kapasitif devreyi tek bir 22 mm × 37 mm PCB katmanına crosstalk olmadan yerleştirmekti.

Statik devre, SA analogu olarak temas yüzeyindeki basıncı haritalayan 4×7 ızgarasında 28 takselden oluşan bir dizidir. Dinamik devre, dizinin çevresinde tek bir taksel olup, aynı dielektriği paylaşmakta ancak 1.000 Hz'ye kadar kapasitans değişimini ölçmektedir ve her iki hızlı adaptasyon bandını kapsamaktadır. İkisini de tek bir paylaşılan dielektrik üzerinden çalıştırmak, ayrı sensör katmanları y