Implementación de hardware eficiente para la reconstrucción de fuerzas de contacto en sensado táctil inteligente

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26507/paper.3221

Palabras clave:

Sensado táctil inteligente, Reconstrucción de fuerzas de contacto, Implementación eficiente de hardware, Piel artificial, Sensor táctil

Resumen

Los sistemas inteligentes de sensado táctil permiten replicar el sentido del tacto humano a través de la combinación de sensores, electrónica de interfaz y sistemas de decodificación de datos para capturar, transmitir y procesar estímulos táctiles. En estos sistemas, la reconstrucción de las fuerzas de contacto facilita el análisis de las propiedades materiales de un contacto, y es fundamental para la regulación de la fuerza de agarre en los lazos de control de deslizamiento. Este trabajo presenta los resultados preliminares de una investigación doctoral encaminada al diseño e implementación de arquitecturas de hardware eficiente para la reconstrucción de fuerzas de contacto, considerando criterios de generalización, eficiencia y escalabilidad. Con este trabajo se espera mejorar la emulación del sentido del tacto y expandir las aplicaciones de la piel electrónica en contextos robóticos y biomédicos. Como resultado preliminar, este trabajo describe un modelo de estimación de fuerzas novedoso y propone un enfoque de implementación eficiente basado en FPGA.

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Biografía del autor/a

Wilson Javier Pérez Holguín, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

Wilson J. Pérez-Holguín nació en Sogamoso, Colombia. Recibió el título de Ingeniero Electrónico de la UPTC en 1999, Magíster en Ciencias en Automatización Industrial de la Universidad Nacional de Colombia en 2006 y Doctor en Ingeniería de la Universidad del Valle en cooperación con el Politecnico di Torino en 2012. Desde 2005, ha estado con la Escuela de Ingeniería Electrónica, la Maestría en Ingeniería y el Doctorado en Ingeniería de la UPTC como Profesor Titular de Tiempo Completo. Es el fundador y líder del Grupo de Investigación en Robótica y Automatización GIRA. Sus intereses de investigación comprenden el diseño y prueba de microprocesadores, sistemas tolerantes a fallas, computación paralela, sistemas embebidos y robótica.

José Antonio Hidalgo López , Universidad de Málaga

José A. Hidalgo-López nació en Guadix, España. Recibió el M.Sc. en Física por la Universidad de Granada, Granada, España, en 1989, y Ph.D. en microelectrónica por la Universidad de Málaga (UMA), Málaga, España, en 1996.
Desde 1990, ha estado en el Departamento de Electrónica, UMA, donde actualmente es Profesor Asociado. Es autor de 23 artículos en revistas indexadas internacionales (JCR) y más de 30 trabajos en congresos. Sus intereses de investigación actuales incluyen electrónica para sensores de lectura, arreglos 2-D de sensores de resistivos, procesamiento de señales mediante FPGA y aritmética computacional.

Citas

Acer, M., & Yıldız, A. F. (2019). Force localization estimation using a designed soft tactile sensor. Biosystems and Biorobotics, Vol. 22, pp. 8–12. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01887-0_2

Agrawal, A., Mueller, S. M., Fleischer, B. M., Sun, X., Wang, N., Choi, J., & Gopalakrishnan, K. (2019). DLFloat: A 16-b Floating Point Format Designed for Deep Learning Training and Inference. 2019 IEEE 26th Symposium on Computer Arithmetic (ARITH), 92–95. https://doi.org/10.1109/ARITH.2019.00023

Alameh, M., Abbass, Y., Ibrahim, A., & Valle, M. (2020). Smart tactile sensing systems based on embedded CNN implementations. Micromachines, 11(1). https://doi.org/10.3390/mi11010103

Ciotti, S., Sun, T., Battaglia, E., Bicchi, A., Liu, H., & Bianchi, M. (2019). Soft tactile sensing: retrieving force, torque and contact point information from deformable surfaces. 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 4290–4296. https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8794087

Hellebrekers, T., Chang, N., Chin, K., Ford, M., Kroemer, O., & Majidi, C. (2020). Soft Magnetic Tactile Skin for Continuous Force and Location Estimation using Neural Networks. IEEE Robotics and Automation Letters, 1. https://doi.org/10.1109/LRA.2020.2983707

Ibrahim, A., Pinna, L., & Valle, M. (2017). Interface Circuits Based on FPGA for Tactile Sensor Systems. 2017 New Generation of CAS (NGCAS), 37–40. https://doi.org/10.1109/NGCAS.2017.60

Jiang, X., Cheng, Y., Bu, J., & Wei, D. (2019). Application of BAS-BP model in 3D force decoupling of flexible tactile sensors. In Y. Z., X. J., & T. Z. (Eds.), 3rd International Conference on Materials Science, Energy Technology, Power Engineering, MEP 2019 (Vol. 2154). https://doi.org/10.1063/1.5125346

Kahng, A. B., Lienig, J., Markov, I. L., & Hu, J. (2011). VLSI Physical Design: From Graph Partitioning to Timing Closure. Retrieved from https://books.google.com.co/books?id=DWUGHyFVpboC

Kestur, S., Davis, J. D., & Chung, E. S. (2012). Towards a Universal FPGA Matrix-Vector Multiplication Architecture. 2012 IEEE 20th International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines, 9–16. https://doi.org/10.1109/FCCM.2012.12

Lambeta, M., Chou, P.-W., Tian, S., Yang, B., Maloon, B., Most, V. R., … Calandra, R. (2020). DIGIT: A Novel Design for a Low-Cost Compact High-Resolution Tactile Sensor with Application to In-Hand Manipulation. IEEE Robotics and Automation Letters, 5(3), 3838–3845. https://doi.org/10.1109/LRA.2020.2977257

Liang, G., Mei, D., Wang, Y., & Chen, Z. (2014). Modeling and Analysis of a Flexible Capacitive Tactile Sensor Array for Normal Force Measurement. IEEE Sensors Journal, 14(11), 4095–4103. https://doi.org/10.1109/JSEN.2014.2333472

Ma, D., Donlon, E., Dong, S., & Rodriguez, A. (2019). Dense tactile force estimation using gelslim and inverse FEM. 2019 International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2019, 2019-May, 5418–5424. https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8794113

Peréz-Holguín, W. J., & Limas-Sierra, R. A. (2022). Pipeline Implementation of the Unified CORDIC Algorithm in FPGA. Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia. https://doi.org/10.17533/udea.redin.20220474

Plusquellic, J. (2017). HW/SW Codesign w/ FPGAs The Nature of HW/SW II.

Seminara, L., Capurro, M., & Valle, M. (2015). Tactile data processing method for the reconstruction of contact force distributions. Mechatronics, 27, 28–37. https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2015.02.001

Sferrazza, C., Wahlsten, A., Trueeb, C., & D’Andrea, R. (2019). Ground Truth Force Distribution for Learning-Based Tactile Sensing: A Finite Element Approach. IEEE Access, 7, 173438–173449. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2956882

Vansteenkiste, E. (2016). New FPGA Design Tools and Architectures. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.36199.24480

Wasko, W., Albini, A., Maiolino, P., Mastrogiovanni, F., & Cannata, G. (2019). Contact Modelling and Tactile Data Processing for Robot Skins. Sensors, 19(4). https://doi.org/10.3390/s19040814

Yang, T., Xie, D., Li, Z., & Zhu, H. (2017). Recent advances in wearable tactile sensors: Materials, sensing mechanisms, and device performance. Materials science & engineering r-reports, 115, 1–37. https://doi.org/10.1016/j.mser.2017.02.001

Zhang, B., Wang, B., Li, Y., & Jin, S. (2020). Magnetostrictive tactile sensor of detecting friction and normal force for object recognition. International Journal of Advanced Robotic Systems, 17(4). https://doi.org/10.1177/1729881420932327

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Publicado

11-09-2023

Cómo citar

[1]
M. L. Pinto Salamanca, W. J. Pérez Holguín, y J. A. Hidalgo López, «Implementación de hardware eficiente para la reconstrucción de fuerzas de contacto en sensado táctil inteligente», EIEI ACOFI, sep. 2023.

Evento

2023: Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería ACOFI 2023

Sección

Estudiantes de doctorado

Licencia

Derechos de autor 2023 Asociación Colombiana de Facultades de Ingeniería - ACOFI

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