随着机器人技术的飞速发展，其操控精细化应用是精密制造、科学实验、助老助残与医疗服务等国民经济重要领域的迫切需求。为实现机器人灵巧精细操作任务，对接触力的感知和推理对于精确地控制与环境的交互至关重要。近年出现的视触觉传感器，通过视觉图像对触觉信息的表征，而逐渐成为了热点。典型代表的GelSight传感器被用于研究物体的微观形状和力的检测。其中，弹性体、反射涂层、照明和相机是提高传感器性能的主要挑战。在今年的ICRA（IEEE International Conference on Robotics and Automation）会议中，研究人员针对GelSight传感器的不足，提出了改进。
1. OmniTact传感器——“OmniTact: A Multi-Directional High-Resolution Touch Sensor”
本文介绍了一种多方向高分辨率触觉传感器OmniTact。OmniTact被设计用来作为机械手操作的指尖，并使用多个微型摄像机来检测凝胶皮肤的多方位变形。这提供了丰富的信号，通过使用现代图像处理和计算机视觉方法，从中可以推断出各种不同的接触状态变量。与GelSight传感器相比（图1），有类似的高分辨率光学传感原理，但有几个关键的区别：1)该传感器提供多向视野，在曲面上提供高灵敏度。2)在传感器中，硅胶直接接触相机上。与之前的视觉传感器相比，这种传感器的结构更加紧凑，因为完全去掉了支撑板，从而消除了相机和硅胶之间的空隙。3)采用了不同方向的微型摄像机来从各个方面捕捉拇指形状的硅胶的变形。
图1 OmniTact（右）和GelSight（左）的结构对比
为了最佳地检测相机图像中硅胶的变形，应尽可能均匀地照亮凝胶的内表面。所以用不同方向的不同颜色的光照射其表面。为了提高成像的质量和避免外部光源的影响，选用1m铝粉与硅橡胶混合制成硅胶皮肤。
如图2所示是各种物体的触觉显示。图2a中是物体接触OmniTact，正面显示的触觉映射。从左到右分别是：M3螺丝帽，M3螺纹，编号4 3 9的密码锁，PCB，无线鼠标USB。为了验证传感器的多维度感知，将OmniTact以不同姿态从齿轮齿条滚过，如图2b。结果显而易见。OmniTact的多向感知能力使齿轮齿条在传感器旋转时清晰可见。
图2 OmniTact接触不同物体的触觉显示
2.用紫外线墨水制备Gelsight的标记点阵列——“Low-cost GelSight with UV Markings:Feature Extraction of Objects Using AlexNet and Optical Flow without 3D ImageReconstruction”
图3 用紫外线油墨制备的标记点只在紫外光下显现
最近在GelSight上添加永久性标记是剪切/滑移研究的一个思路。作者提出了一种新型的使用紫外线(UV)墨水的硅胶标记，可以通过开启或关闭紫外光使其可见或不可见。在GelSight传感器的一次抓取或按压下，可以通过二维图像特征提取来识别物体，在不改变传感器的情况下研究剪切和滑移。作者通过使用GelSight传感器识别5种不同的硬币来证明这一点（图4）：1旧比索(1PHO)、1新比索(1PHN)、1英镑(1UK)、5比索(5PH)和10比索(10PH)。由于英国硬币的图案限于同一图案，作者使用了英国的一枚硬币(一英镑)和菲律宾的四枚硬币(旧一比索、新一比索、五比索、十比索)。只要打开紫外线灯，紫外线利用光流算法可以跟踪标记以流矢量的形式显示剪切或滑移的模式箭头。
图4 传感器识别不同硬币的效果
3.DIGIT传感器——“DIGIT: A Novel Design for a Low-Cost Compact High-Resolution Tactile Sensor with Application to In-HandManipulation”
图5 应用于机器人指尖的DIGIT传感器
为更好地实现机器人操作，作者推出了DIGIT，一种廉价的、紧凑的、高分辨率的触觉传感器，用于机器人手操作。DIGIT改进了过去基于视觉的触觉传感器，缩小了形状因素，可以安装在多指手上，并提供了一些设计改进，从而使制造过程更容易、更可重复，并提高了可靠性。
虽然以前的视觉触觉传感器提供高空间分辨率原始触觉感知，他们有三个主要限制相比其他触觉传感器：(i)他们有相对笨重的形式因素；(ii)使用柔软的材料表面，使其容易受到磨损；(iii)他们需要一个复杂的(主要是手动)制造过程导致传感器之间的存在可变性,因此修复损坏的传感器并不容易，系统可能需要重新校准或训练以适应新的传感器的特性。
DIGIT在几个方面对现有的GelSight传感器进行了改进：1.DIGIT被设计为足够紧凑的物理结构，可用于多指机械手；2.硅胶的设计更加坚固，同时比之前的设计更容易更换；3.DIGIT的设计融入了新的自动化制造技术，强调无需工具的装配和商用现成的组件，从而允许以非常低的成本进行快速、大规模、可重复的制造。
图6 DIGIT与指尖Gelsight的比较
4.结论
三篇文章中，研究人员针对Gelsight传感器的结构、标记点的识别效果及空间灵敏度提出了改进。但是，在传感器的鲁棒性、识别精度上仍存在提升空间。除此之外，传感器性能的提升建立在单个传感器不菲的成本上。通过大量生产传感器或优化零部件，有望进一步降低成本。未来，传感器微型化是一个趋势。与利用触摸传感的有效算法相结合，未来的机器人操作系统可能会实现更好的鲁棒性和通用性，特别是在精密和灵巧的操作环境中，通过触摸直接感知接触是至关重要的。
本文由CAAI认知系统与信息处理专委会供稿]
来源：oschina
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