PaXini PX-6AX GEN3: データネイティブな触覚センシング プラットフォーム

PaXini PX-6AX GEN3 シリーズは、高解像度の力知覚、接触理解、データ駆動型ロボット操作向けに設計された多次元触覚センシング モジュール ファミリです。 PX-6AX GEN3 はタッチをバイナリ イベントとして扱うのではなく、 空間的に分布した三軸の力場 接触面で。

設計理念

従来のロボットによる力のセンシングは、全体的な力またはトルクに焦点を当てています。 PaXini は、局所的な接触形状、力の分布、時間的進化が重要な信号である最新の学習システムを中心に設計されています。 このシステムは、空間分散センシング (単一点ではない)、各セルでの 3 軸力 (Fx、Fy、Fz)、データセットの一貫性のための高い再現性、リアルタイム学習パイプラインのための直接デジタル アクセスを提供します。

センシング原理

PX-6AX GEN3 は、セミフレキシブルなホール効果ベースのアーキテクチャを採用しています。 柔軟なエラストマー層は接触すると変形します。 変形により磁気要素の制御された変位が引き起こされます。 剛性の感知層が磁場の変化を測定します。 埋め込みアルゴリズムが 3 軸力ベクトルを再構築します。 抗漂遊磁場アルゴリズムは、力によって引き起こされる信号を分離し、環境干渉を抑制します。

データ出力とセマンティクス

各タイム ステップで、センサーはセルごとの 3 軸力ベクトルと集計された合力を提供します。 この表現により、学習システムは接触位置、圧力分布、滑り力とせん断力、固着と滑りの間の移行について推論することができます。 部分的な接触、ずれ、初期のスリップは、堅牢なポリシー学習にとって不可欠なシグナルです。

学習ワークフローの有効化

高密度の触覚信号は、模倣学習のための視覚的および固有受容的観察を強化します。 分散フォース フィードバックは、RL に豊富な報酬信号を提供します。 触覚データを視覚、関節状態、音声と融合させて、マルチモーダルな知覚および制御モデルをトレーニングできます。