- En la manipulación robótica, el tacto es útil, pero los sensores existentes eran difíciles de colocar y tenían poca reutilización; AnySkin reduce este problema con un sensor tipo piel que se instala y reemplaza fácilmente en el efector final
- Separa la electrónica de sensado y la superficie, de modo que solo la piel dañada pueda cambiarse, y el proceso de integración se simplifica al nivel de poner una funda de celular y conectar un cargador
- Una superficie flexible con partículas de hierro magnéticas produce una distorsión del campo magnético al contacto, que 5 magnetómetros miden como densidad de flujo magnético en 3 ejes
- La política de clonación de comportamiento (Behavior Cloning) mantuvo el éxito en las tareas Card Swiping, Plug Insertion y USB Insertion incluso después de reemplazar la piel, mostrando potencial de generalización entre instancias del sensor
- El modelo de detección de deslizamiento con LSTM, entrenado con datos de 30 objetos cotidianos, predijo eventos de slip con 92% de precisión, y se publicaron el paper, el código, los archivos CAD y la herramienta de diseño
Diseño de sensor táctil plug-and-play
- AnySkin es un sensor tipo piel para tacto robótico, pensado para que la detección táctil pueda colocarse y usarse más fácilmente en situaciones donde se utiliza menos que la visión o la propiocepción
- Las limitaciones de los sensores táctiles existentes están en la falta de versatilidad, reemplazabilidad y reutilización de datos
- Basado en el diseño simple de ReSkin, separa la electrónica de sensado y la interfaz de sensado
- Solo la superficie flexible dañada puede reemplazarse fácilmente
- Está diseñado para ser compatible con distintos efectores finales de robots
- El contacto se detecta mediante la deformación del campo magnético generado por partículas de hierro magnetizadas dentro de la superficie de sensado
- La electrónica de sensado está compuesta por 5 magnetómetros, y cada sensor mide la densidad de flujo magnético en 3 ejes
Rendimiento de aprendizaje que se mantiene incluso tras el reemplazo
- AnySkin busca la generalización cruzada entre instancias (cross-instance generalizability), aplicando a nuevas instancias de piel una política de manipulación aprendida con una instancia del sensor
- La política aprendida por clonación de comportamiento mantuvo el éxito en 3 tareas incluso después de reemplazar la piel
- Card Swiping
- Plug Insertion
- USB Insertion
- En la detección de deslizamiento, un modelo LSTM entrenado con datos de 30 objetos cotidianos predijo eventos de slip con 92% de precisión
Método de fabricación y materiales publicados
- La fabricación consiste en mezclar Smooth-On DragonSkin 10 Slow y partículas magnéticas MQFP-15-7 de 25μm en una proporción 1:1:2 y curarlas en un molde de 2 partes
- La skin curada se magnetiza con un pulse magnetizer
- Los archivos de diseño de las puntas del gripper están publicados
- También se proporcionan materiales relacionados
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Según entiendo, el método consiste en poner partículas magnéticas en caucho de silicona y magnetizarlas; luego, con magnetómetros en varios puntos de referencia, se detectan cambios en el campo magnético para leer la deformación del caucho y analizar los “puntos de presión” en la superficie.
Parece que la innovación aquí es que el proceso de fabricación es lo bastante consistente como para que cada interfaz específica de silicona magnética pueda usarse como una pieza reemplazable, sin tener que recalibrar durante mucho tiempo las “señales de entrada”.
Da la sensación de convertir los sensores táctiles avanzados en algo más parecido a tornillos mecanizados que a clavos artesanales hechos a medida.
No conozco bien este campo, pero es realmente impresionante.
Me pregunto si podría usarse para clasificar basura y reciclables, y si sería posible recalibrarlo cuando se ensucie con materiales extraños o envejezca. La silicona probablemente sea bastante resistente al envejecimiento.
También me pregunto si podría lavar tomates y quitarles el pedúnculo.
También quisiera un trackpad hecho con esto. Me pregunto cuánta resolución podría lograr, y no quisiera sacrificar mucha resolución a cambio de funciones como presión e inclinación.
Aunque si la sensación fuera como frotar una piel con el dedo, podría ser bastante inquietante; no quisiera que mi laptop tuviera una parte parecida a un trozo de carne.
En clasificación de basura y reciclables no hay muchos robots, y en la mayoría de los casos se aprovechan las propiedades del material de los objetos. Algunas empresas intentaron incorporar robots delta para alcanzar el alto rendimiento necesario para ser rentables, pero no fue suficiente. Tal vez sea posible para municipios o universidades con mucho presupuesto, pero es difícil justificarlo financieramente.
Sobre la recalibración, me pregunto cómo manejarán los desarrolladores el problema de que el campo magnético se debilite con el tiempo y la presencia de material extraño. La silicona podría ser de grado lavable, pero cuando un material blando está en contacto constante con piezas a alto rendimiento, se desgasta y también cambian sus características de agarre.
Para lavar tomates y quitarles el pedúnculo, los costos de los robots y de los efectores finales tendrían que bajar durante más de 10 años y la eficiencia tendría que mejorar para superar el lavado masivo y el despalillado manual, o el trabajo mecánico más tosco. Me parece más bien un proyecto de estudiante de posgrado para un hipotético robot doméstico del futuro.
El Lenovo TrackPoint probablemente ya ofrece el 95% de lo necesario para un trackpad, y no creo que este sensor táctil apunte a ese mercado.
Donde sí parece útil es en una versión simple pegada a efectores finales existentes para dar solo retroalimentación booleana de “pieza detectada”; para detectar si una pieza se movió mucho mientras estaba sujetada y detener el robot; en el agarre de alimentos que requieren varias combinaciones de presión; en tareas de alineación donde es difícil detectar la posición solo con las articulaciones por usar efectores finales largos; y en la manipulación de textiles. Los textiles son un problema difícil para los robots, así que tener más información sobre la “pieza” ayudaría, y podría reducir una gran barrera para abrir la automatización de la fabricación de calzado a un costo razonable.
La clave parece ser un buen chip magnetómetro de 3 ejes[1] dispuesto en arreglo.
Las partículas magnéticas incrustadas en la piel reemplazable se alinean en paralelo durante la etapa de magnetización en la fabricación. Es una mezcla interesante de varios elementos bastante de punta que incluso podrían usarse en un taller doméstico.
[1] https://www.digikey.com/en/products/detail/melexis-technolog...
ReSkin: versatile, replaceable, lasting tactile skins
https://arxiv.org/abs/2111.00071
Parece realmente útil para instrumentos musicales electrónicos. Por ejemplo, algo como el Linnstrument (https://www.rogerlinndesign.com/linnstrument), que usa una retícula de tiras de resistencias sensibles a la fuerza.
Me pregunto si estos sensores interferirían entre sí al colocarlos lado a lado.
Me preocupa el costo, pero los instrumentos existentes tampoco son precisamente baratos.
Todos los modelos grandes son bastante caros, y me pregunto si esta nueva tecnología podría ser una forma de abaratar productos así.
Podría ser interesante para instrumentos con más retroalimentación táctil, como un tambor de mano o un violín. Pero esas superficies de control electrónico existen precisamente porque el intérprete humano ya no es un robot.
En tareas como insertar un USB, me pregunto si el robot detecta los cambios de ángulo cuando se alinea con el orificio, o la diferencia de presión entre los dos “dedos”.
Quisiera saber si se siente como si el robot “palpara” para alinear el conector USB.
También me pregunto si el material base de la piel es silicona moldeada o si podría ser TPU imprimible en 3D.
https://www.smooth-on.com/products/dragon-skin-10-slow/
Así que imprimirla directamente en 3D sería difícil, pero creo que el molde sí se podría imprimir en 3D.
Muy bueno, y parece mucho más fácil de fabricar que el antiguo sensor Takktile https://biorobotics.harvard.edu/takktile.html
Si se coloca una capa suficientemente rígida entre el chip y la piel, parece posible aplicar a la piel fuerzas de nivel destructivo sin dañar en absoluto la placa de circuito. Takktile tenía una estructura en la que el epoxi estaba en contacto directo con el sensor de presión, así que aunque se pudiera cubrir con una capa protectora, la sensibilidad necesariamente bajaba.
También me pregunto qué tan independiente de la tecnología es la parte de aprendizaje de políticas. Me pregunto si el modelo termina dependiendo del vector de dirección que entrega la placa, en lugar de la ubicación del contacto. No digo que eso sea un problema en sí mismo; quisiera saber si la direccionalidad “separa” ciertos cambios y simplifica el proceso de aprendizaje.
Sin embargo, como se usa deep learning, es difícil interpretar exactamente de qué magnitudes depende la política. Potencialmente podría ser independiente de la modalidad, pero hasta ahora no había sensores que (1) detectaran magnitudes relacionadas intuitivamente, como ubicación del contacto y fuerza en 3 ejes, y (2) mostraran una consistencia de señal suficiente para que el modelo de deep learning generalizara entre objetos.
Esa fue la motivación central de AnySkin, y encontraron un procedimiento de fabricación relativamente simple que lo hace posible con un método de detección magnética.
Investigué un poco sobre tacto robótico y fue realmente divertido.
Usamos sensores “biotac” y su desempeño era muy bueno, pero 1) eran carísimos y 2) reemplazar la piel que se desgastaba era extremadamente difícil.
Una ventaja que biotac tiene sobre este enfoque es que, si envías un cheque grande, de hecho puedes comprarlo. Muchas cosas que salen del ámbito académico no se consiguen, sin importar el precio. Se ve genial y me gustaría tener algunos.
Bastaría con imprimir TPU en 3D e insertar imanes de alta calidad. Probablemente también sea bastante fácil remagnetizarla uno mismo, aunque quizá no sea barato https://www.magnet-physik.de/en/magnetizing-technology/magne...
Me parece que la placa de abajo no es más que una matriz de estos productos https://www.adafruit.com/product/4022
Me gusta el gráfico de “Fabrication process”. Parece difícil hacerlo más simple que eso.
La aplicación es un sensor táctil, pero el verdadero avance parece estar en poner partículas magnéticas orientadas en paralelo dentro de un medio flexible.
Me surgen varias preguntas de inmediato. La empresa que fabrica Magnequench seguramente sabe que se pueden incorporar partículas magnéticas en otros materiales; ¿cuáles serán los usos más comunes de estas partículas? Me pregunto si normalmente se incorporan en un medio sólido fijo y no flexible, o en un líquido.
También me pregunto si es imprescindible usar Dragon Skin. La idea de mezclar partículas magnéticas en un medio semisólido es interesante. Si se colocaran partículas en gelatina o Silly Putty, por ejemplo, ¿sería posible deformar o dar forma al medio que contiene las partículas aplicando un campo magnético externo?
Al ver frases como “políticas visuotáctiles aprendidas para tareas de precisión como insertar USB o deslizar tarjetas de crédito…” y “modelos base grandes…”, parece que esto permitirá que los robots usen manijas o pomos para, literalmente, abrir puertas. Me entusiasma.
Hasta donde sé, eso no se había mostrado antes, y es un resultado que abre aplicaciones interesantes a gran escala para este sensor.