Predicting Maximum Permitted Process Forces for Object Grasping and Manipulation Using a Deep Learning Regression Model
作者: S. Wucherer, R. McMurray, K. Y. Ng, F. Kerber
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-18
备注: 6 pages, 4 figures, 3 tables, to be submitted as a conference paper to IEEE CCTA2024
DOI: 10.1109/CCTA60707.2024.10666569
💡 一句话要点
提出深度学习回归模型以预测物体抓取最大允许力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 深度学习 回归模型 抓取力预测 光学触觉传感器 工业应用 机器人技术 智能制造
📋 核心要点
- 现有抓取系统缺乏集成传感器，导致在操作过程中无法准确测量过程力，影响抓取的稳定性和安全性。
- 本文提出了一种基于深度学习的回归模型，利用光学触觉传感器数据构建稳定性指标，从而预测最大过程力。
- 实验结果表明，所提模型在未知物体上的预测准确度为0.4-2.1 N，精度为1.7-3.4 N，显著提升了预测性能。
📝 摘要（中文）
在制造过程中，由于现有抓取系统通常缺乏集成传感器，难以测量过程力，因此在操作和处理过程中被抓取物体的确切状态和施加的过程力未知。本文提出了一种深度学习回归模型，利用高分辨率光学触觉传感器构建连续稳定性指标，以预测被抓取物体的最大过程力。通过拉力实验获取有效数据集进行训练，获得了针对工业齿轮部件不同抓取位置的连续力标记触觉图像对，训练了一种受编码器-解码器架构启发的新型神经网络，并与ResNet-18模型进行了比较。两种模型均能以小于1 N的精度预测每个物体的最大过程力。在验证中，提出的方法在未知物体上的泛化潜力得到了验证，准确度为0.4-2.1 N，精度为1.7-3.4 N。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在制造过程中由于缺乏集成传感器而无法准确测量抓取物体的过程力的问题。现有方法无法提供实时的力反馈，导致抓取操作的稳定性和安全性受到影响。
核心思路：论文提出了一种深度学习回归模型，通过高分辨率光学触觉传感器获取的数据，构建连续稳定性指标，以预测被抓取物体的最大过程力。这种方法能够在缺乏直接力测量的情况下，依赖于视觉信息进行力的预测。
技术框架：整体架构包括数据采集、模型训练和验证三个主要阶段。首先，通过拉力实验获取触觉图像和对应的力数据，然后使用这些数据训练深度学习模型，最后在未知物体上进行验证以评估模型的泛化能力。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新型的神经网络架构，受编码器-解码器结构启发，能够有效处理高维触觉图像数据并进行力的预测。这一方法与传统的力测量方法相比，提供了一种无传感器的解决方案。
关键设计：模型使用了特定的损失函数以优化预测精度，并采用了ResNet-18作为基线进行对比。网络结构经过精心设计，以确保能够捕捉到触觉图像中的重要特征，从而提高预测的准确性。实验中，模型的参数设置经过调优，以实现最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提深度学习回归模型在预测未知物体的最大过程力时，准确度达到0.4-2.1 N，精度为1.7-3.4 N，显著优于传统方法。与ResNet-18模型的比较表明，所提模型在预测性能上有明显提升，精度控制在1 N以内，展示了良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化制造、机器人抓取和智能物流等。通过准确预测抓取过程中的最大允许力，可以提高抓取的稳定性和安全性，减少物体损坏的风险，进而提升生产效率和产品质量。未来，该技术有望在更广泛的工业应用中得到推广，助力智能制造的发展。
📄 摘要（原文）
During the execution of handling processes in manufacturing, it is difficult to measure the process forces with state-of-the-art gripper systems since they usually lack integrated sensors. Thus, the exact state of the gripped object and the actuating process forces during manipulation and handling are unknown. This paper proposes a deep learning regression model to construct a continuous stability metric to predict the maximum process forces on the gripped objects using high-resolution optical tactile sensors. A pull experiment was developed to obtain a valid dataset for training. Continuously force-based labeled pairs of tactile images for varying grip positions of industrial gearbox parts were acquired to train a novel neural network inspired by encoder-decoder architectures. A ResNet-18 model was used for comparison. Both models can predict the maximum process force for each object with a precision of less than 1 N. During validation, the generalization potential of the proposed methodology with respect to previously unknown objects was demonstrated with an accuracy of 0.4-2.1 N and precision of 1.7-3.4 N, respectively.