使用紧凑型机器人手指测量高分辨率 3D 接触几何

触觉感知帮助机器人定位和估计视觉遮挡物体的姿态。GelSight 传感器就是这种技术的一个例子。他们通过用相机观察软凝胶的变形并在接触时应用光度立体来获得高分辨率的 3D 接触信息。然而，当前的 GelSight 传感器要么体积庞大，要么不适合高分辨率重建。

最近 arXiv.org 上的一篇论文提出了 GelSight Wedge 传感器，它可以测量紧凑形状的高分辨率 3D 接触几何形状。

可以将传感器缩小到人类手指的大小，以用于精细操作任务和多指手的应用。研究人员表明，使用神经网络来估计梯度可以改进 3D 重建。它可以在照明配置有限时进行重建。重建的 3D 点云也可用于姿态跟踪。

基于视觉的触觉传感器有可能提供重要的接触几何形状，以通过视觉遮挡来定位目标。然而，测量紧凑型机器人手指的高分辨率 3D 接触几何形状以同时满足光学和机械约束是具有挑战性的。在这项工作中，我们展示了 GelSight Wedge 传感器，该传感器经过优化，具有适合机器人手指的紧凑形状，同时实现高分辨率 3D 重建。我们评估了不同照明配置下的 3D 重建，并将方法从 3 盏灯扩展到 1 或 2 盏灯。我们通过将传感器缩小到人类手指的大小来展示设计的灵活性，以执行精细操作任务。我们还展示了重建的 3D 几何在 3D 空间中进行姿势跟踪的有效性和潜力。

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