Imagínese agarrar un objeto pesado, como una llave inglesa, con una mano. Probablemente tomarías la llave con todos los dedos, no solo con las yemas. Los receptores sensoriales en la piel, que se extienden a lo largo de cada dedo, enviarían información al cerebro sobre la herramienta que estás sosteniendo.
En una mano robótica, los sensores táctiles que utilizan cámaras para obtener información sobre los objetos agarrados son pequeños y planos, por lo que suelen estar situados en la punta de los dedos. Estos robots, a su vez, utilizan sólo las yemas de los dedos para agarrar objetos, normalmente con un movimiento de pellizco. Esto limita las tareas de manipulación que pueden realizar.
Investigadores del MIT han desarrollado un sensor táctil basado en una cámara que es largo, curvo y tiene la forma de un dedo humano. Su dispositivo proporciona detección táctil de alta resolución en un área grande. El sensor, llamado GelSight Svelte, utiliza dos espejos para reflejar y refractar la luz de modo que una cámara, ubicada en la base del sensor, pueda ver toda la longitud del dedo.
Además, los investigadores construyeron el sensor en forma de dedo con una estructura flexible. Al medir cómo se dobla la columna cuando el dedo toca un objeto, pueden estimar la fuerza aplicada al sensor.
Utilizaron sensores GelSight Svelte para producir un mano robótica que fue capaz de agarrar un objeto pesado como lo haría un humano, utilizando toda el área de detección de los tres dedos. La mano también puede realizar los mismos pellizcos comunes a las pinzas robóticas tradicionales.
Crédito: Cortesía de investigadores.
“Debido a que nuestro nuevo sensor tiene la forma de un dedo humano, podemos usarlo para realizar diferentes tipos de agarres para diferentes tareas, en lugar de usar pinzas para todo. Hay mucho que puedes hacer con una abrazadera de mandíbula paralela. Nuestro sensor realmente abre nuevas posibilidades en diferentes tareas de manipulación que podríamos realizar con robots”, afirma Alan (Jialiang) Zhao, estudiante de posgrado en ingeniería mecánica y autor principal de un artículo. papel en el GelSight Svelte.
Zhao escribió el artículo con el autor principal Edward Adelson, profesor John y Dorothy Wilson de Ciencias de la Visión en el Departamento de Ciencias Cognitivas y del Cerebro y miembro del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL). La investigación se presentará en la Conferencia IEEE sobre robots y sistemas inteligentes.
Espejo Espejo
Las cámaras utilizadas en sensores táctiles están limitadas por su tamaño, la distancia focal de sus lentes y los ángulos de visión. Por lo tanto, estos sensores táctiles tienden a ser pequeños y planos, lo que los limita a la punta de los dedos de un robot.
Con un área de detección más larga que se parece más a un dedo humano, la cámara tendría que estar más alejada de la superficie de detección para ver toda el área. Esto es particularmente desafiante debido a las limitaciones de tamaño y forma de una pinza robótica.
Zhao y Adelson resolvieron este problema utilizando dos espejos que reflejan y refractan la luz hacia una única cámara situada en la base del dedo.
GelSight Svelte incorpora un espejo plano y en ángulo que se encuentra frente a la cámara y un espejo largo y curvo que se encuentra en la parte posterior del sensor. Estos espejos redistribuyen los rayos de luz de la cámara de tal manera que la cámara puede ver a lo largo de todo el dedo.
Para optimizar la forma, el ángulo y la curvatura de los espejos, los investigadores desarrollaron un software para simular la reflexión y refracción de la luz.
«Con este software, podemos jugar fácilmente con la ubicación de los espejos y cómo están curvados para tener una idea de qué tan bien se verá la imagen una vez que fabriquemos el sensor», explica Zhao.
Los espejos, la cámara y dos juegos de LED para iluminación están unidos a una columna vertebral de plástico y recubiertos por una película flexible hecha de gel de silicona. La cámara ve la parte posterior de la piel desde el interior; A partir de la deformación, puede ver dónde se produce el contacto y medir la geometría de la superficie de contacto del objeto.
Además, las matrices de LED rojo y verde dan una idea de qué tan profundamente se presiona el gel cuando se agarra un objeto, debido a la saturación de color en diferentes ubicaciones del sensor.
Los investigadores pueden utilizar esta información de saturación de color para reconstruir una imagen de profundidad en 3D del objeto que se está capturando.
La columna vertebral de plástico del sensor le permite determinar información propioceptiva, como los pares de torsión aplicados al dedo. La columna vertebral se dobla y flexiona cuando se agarra un objeto. Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para estimar cuánta fuerza se aplica al sensor, en función de estas deformaciones de la columna.
Sin embargo, combinar estos elementos en un sensor funcional no fue una tarea fácil, afirma Zhao.
“Asegurar que la curvatura correcta del espejo coincida con la que tenemos en la simulación es todo un desafío. Además, noté que existen algunos tipos de superpegamento que inhiben el curado del silicio. Fueron necesarios muchos experimentos para crear un sensor que realmente funcionara”, añade.
Agarre versátil
Después de perfeccionar el diseño, los investigadores probaron el GelSight Svelte presionando objetos, como un tornillo, en diferentes ubicaciones del sensor para verificar la claridad de la imagen y ver qué tan bien podía determinar la forma del objeto.
También utilizaron tres sensores para construir una mano GelSight Svelte que puede realizar múltiples agarres, incluido un agarre de pellizco, un agarre lateral y un agarre de poder que utiliza toda el área de detección de los tres dedos. La mayoría de las manos robóticas, que tienen forma de goteros de mandíbulas paralelas, solo pueden pellizcar.
Un poderoso agarre de tres dedos permite que una mano robótica sostenga un objeto más pesado con más estabilidad. Sin embargo, las pinzas siguen siendo útiles cuando un objeto es muy pequeño. Ser capaz de realizar ambos tipos de agarre con una mano le daría al robot más versatilidad, afirma.
En el futuro, los investigadores planean mejorar el GelSight Svelte para que el sensor esté articulado y pueda doblarse en las articulaciones, más como un dedo humano.
“Los sensores táctiles ópticos permiten a los robots utilizar cámaras económicas para recopilar imágenes de alta resolución del contacto de la superficie y, al observar la deformación de una superficie flexible, el robot estima la forma del contacto y las fuerzas aplicadas. Este trabajo representa un avance en el diseño de dedos GelSight, con mejoras en la cobertura completa de los dedos y la capacidad de aproximar pares de flexión y deflexión utilizando diferencias de imagen y aprendizaje automático”, dice Monroe Kennedy III, profesor asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Stanford, quien no participó en esta investigación. «Mejorar el sentido del tacto de un robot para acercarse a las capacidades humanas es una necesidad y quizás el problema catalizador para el desarrollo de robots capaces de trabajar en tareas complejas y diestras».
Esta investigación cuenta con el apoyo, en parte, del Instituto de Investigación Toyota.
