Evaluation und Weiterentwicklung eines kapazitiven taktilen Näherungssensors

Die vorliegende Arbeit hat die Technologie eines kapazitiven taktilen Näherungssensors zum Thema. Zunächst wird anhand eines existierenden Sensors gezeigt, wie dieser in der Robotik in zwei Aufgabenbereichen gewinnbringend eingesetzt werden kann: in der robusten Manipulation und in der Überwachung des Umfelds des Roboters. Im Bereich der Manipulation werden zwei neue Untergebiete für diese Art von Sensoren erschlossen: die Haptische Exploration und die Telemanipulation. Dann wird diese Technologie in einem neuen Entwurf entscheidend weiterentwickelt, indem ihre Funktionalität erweitert, ihre Integrierbarkeit verbessert und ihre Ortsauflösung erhöht wird. Für den Bereich der Manipulation wird ein Zwei-Backen-Greifer mit vorhandenen Sensormodulen ausgestattet. Eine gradientenbasierte Regelung ermöglicht das berührungslose Ausrichten an Objekten in den sechs Raumfreiheitsgraden. Diese Methode ist Grundlage für die weiteren Methoden der Haptischen Exploration und der Telemanipulation. Die traditionelle Haptische Exploration wird erweitert, indem berührungslose Explorationsschritte eingeführt werden, welche effizient ausgeführt werden können. Die Telemanipulation beinhaltet, dass der Nutzer des Systems eine Kraftrückkopplung spürt, welche mit dem Gradienten, der durch die Näherungssensoren detektiert wird, korrespondiert. Mit dieser Unterstützung kann der Nutzer Objekte effizienter explorieren und greifen. Die Überwachung des Umfelds des Roboters wird realisiert, indem ein End-Effektor mit den vorhandenen Sensormodulen ausgestattet wird. In einem Szenario zur Konturverfolgung bzw. Kollisionsvermeidung wird gezeigt, dass der End-Effektor unvorhergesehene Hindernisse erfolgreich umfahren kann. Im vorgestellten Ansatz wird gezeigt, dass die geschätzte Krümmung der Hindernisfläche für eine prädiktive Regelung verwendet werden kann. Aus der anwendungsbezogenen Evaluation des Sensors werden die Anforderungen des neuen Entwurfs abgeleitet. Der Sensor wird in seiner Funktionalität erweitert, insbesondere mit der Fähigkeit, im beidseitig-kapazitiven Modus zu messen. Dieser Modus verbessert die Robustheit bei der Detektion von nicht leitenden Materialien. Hinsichtlich der Integrierbarkeit wird der Sensor modularisiert, d. h. einzelne Sensoreinheiten sind in der Lage autark zu messen und die Signale zu verarbeiten. Schließlich wird eine flexible Ortsauflösung für den Sensor realisiert, damit dieser situativ eine höhere Ortsauflösung oder eine höhere Empfindlichkeit aufweisen kann. Es wird gezeigt, dass sich die Methoden, welche für den ersten Sensor entwickelt wurden, auch mit dem neuen Sensor umsetzen lassen. Durch die bessere Integrierbarkeit und Vielseitigkeit werden die Voraussetzungen für eine weitere Verbreitung der Technologie geschaffen

An Open Source Design Optimization Toolbox Evaluated on a Soft Finger

In this paper, we introduce a novel open source toolbox for design optimization in Soft Robotics. We consider that design optimization is an important trend in Soft Robotics that is changing the way in which designs will be shared and adopted. We evaluate this toolbox on the example of a cable-driven, sensorized soft finger. For devices like these, that feature both actuation and sensing, the need for multi-objective optimization capabilities naturally arises, because at the very least, a trade-off between these two aspects has to be found. Thus, multi-objective optimization capability is one of the central features of the proposed toolbox. We evaluate the optimization of the soft finger and show that extreme points of the optimization trade-off between sensing and actuation are indeed far apart on actually fabricated devices for the established metrics. Furthermore, we provide an in depth analysis of the sim-to-real behavior of the example, taking into account factors such as the mesh density in the simulation, mechanical parameters and fabrication tolerances

Robust Fabrication of a Soft Mechanosensor based on Pneumatic Measurements

International audienceIn this extended abstract, we complement the work presented in a previous paper where we have shown the modeling of a novel soft pneumatic mechanosensor. With the objective of giving a demo at the RoboTac 2019 workshop, we discuss robust manufacturing techniques that enable us to fabricate such soft mechanosensors out of silicone with embedded cavities in a consistent manner

A Model-based Sensor Fusion Approach for Force and Shape Estimation in Soft Robotics

International audienceIn this paper, we address the challenge of sensor fusion in Soft Robotics for estimating forces and deformations. In the context of intrinsic sensing, we propose the use of a soft capacitive sensor to find a contact's location, and the use of pneumatic sensing to estimate the force intensity and the deformation. Using a FEM-based numerical approach, we integrate both sensing streams and model two Soft Robotics devices we have conceived. These devices are a Soft Pad and a Soft Finger. We show in an evaluation that external forces on the Soft Pad can be estimated and that the shape of the Soft Finger can be reconstructed

An Open Source Design Optimization Toolbox Evaluated on a Soft Finger

In this paper, we introduce a novel open source toolbox for design optimization in Soft Robotics. We consider that design optimization is an important trend in Soft Robotics that is changing the way in which designs will be shared and adopted. We evaluate this toolbox on the example of a cable-driven, sensorized soft finger. For devices like these, that feature both actuation and sensing, the need for multi-objective optimization capabilities naturally arises, because at the very least, a trade-off between these two aspects has to be found. Thus, multi-objective optimization capability is one of the central features of the proposed toolbox. We evaluate the optimization of the soft finger and show that extreme points of the optimization trade-off between sensing and actuation are indeed far apart on actually fabricated devices for the established metrics. Furthermore, we provide an in depth analysis of the sim-to-real behavior of the example, taking into account factors such as the mesh density in the simulation, mechanical parameters and fabrication tolerances

Modeling Novel Soft Mechanosensors based on Air-Flow Measurements

International audienceIn this paper, we introduce a new pneumatic mechanosensor dedicated to Soft Robotics and propose a generic method to reconstruct the magnitude of a contact-force acting on it. Changes in cavity volumes inside a soft silicon pad are measured by air-flow sensors. The resulting mechanosensor is characterized by its high sensitivity, repeatability, dynamic range and accurate localization capability in 2D. Using a regression found by machine learning techniques we can predict the contact location and force magnitude accurately when the force magnitudes are within the range of the training data. To be able to provide a more general model, a novel approach based on a Finite Element Method (FEM) is introduced. We formulate an optimization problem, which yields the contact load that best explains the observed changes in cavity volumes. This method makes no assumptions on the force range, the shape of the soft pad or the shape of its cavities. The prediction of the force also results in a model for the deformation of the soft pad. We characterize our sensor and evaluate two designs, a soft pad and a kidney-shaped sensor, in different scenarios