DenseTact: 밀도 있는 형태 재구성을 위한 광학 촉각 센서

로봇의 촉각 감지 성능 향상은 다양한 손안 조작을 가능하게 합니다. 비전 기반 촉각 센서는 풍부한 촉각 피드백이 조작 작업의 성능 향상과 상관관계가 있는 것으로 나타나 널리 사용되고 있습니다. 기존의 고해상도 촉각 센서 솔루션은 낮은 정확성, 비싼 구성 요소 또는 확장성 부족과 같은 한계가 있습니다. 본 논문에서는 3D 센서 표면의 재구성을 위한 고해상도 표면 변형 모델링을 갖춘 저비용, 확장 가능, 콤팩트한 촉각 센서를 제시합니다. 어안 카메라로 접촉 표면을 관찰함으로써, 딥 컨볼루셔널 신경망을 사용하여 표면 변형을 실시간(1.8 ms)으로 추정할 수 있음을 보여줍니다. 이 센서는 설계 및 감지 능력 면에서 개선된 객체 손안 위치 파악, 분류 및 표면 추정을 위한 중요한 진전을 나타내며, 이를 모두 보정된 고해상도 형태 재구성이 가능하게 합니다.