Computational Design of Passive Grippers

要約

この研究では、パッシブ グリッパー、つまり追加の作動を持たず、代わりにロボット アームの既存の自由度を活用して把握タスクを実行するロボット エンド エフェクター用の新しいジェネレーティブ デザイン ツールを提案します。
パッシブ グリッパーが使用されるのは、コストと機能の間に興味深いトレードオフがあるためです。
しかし、既存のデザインでは把握できる形状の種類が限られています。
この研究では、迅速な製造と設計の最適化を使用して、受動的に把握できる形状の空間を拡大することを提案しています。
当社の新しいジェネレーティブ デザイン アルゴリズムは、オブジェクトとロボット アームに対するその位置を取り込み、オブジェクトを安定して持ち上げることができる 3D 印刷可能なパッシブ グリッパーを生成します。
これを達成するために、当社は形状とインサートの軌道を共同で最適化し、受動的に安定した把握を確保するという重要な課題に取り組みます。
22 個のオブジェクト (23 回の実験) のテスト スイートでメソッドを評価します。これらはすべて、仮想と現実のギャップを埋めるために物理実験で評価されました。
コードとデータは https://homes.cs.washington.edu/~milink/passive-gripper/ にあります。

要約(オリジナル)

This work proposes a novel generative design tool for passive grippers — robot end effectors that have no additional actuation and instead leverage the existing degrees of freedom in a robotic arm to perform grasping tasks. Passive grippers are used because they offer interesting trade-offs between cost and capabilities. However, existing designs are limited in the types of shapes that can be grasped. This work proposes to use rapid-manufacturing and design optimization to expand the space of shapes that can be passively grasped. Our novel generative design algorithm takes in an object and its positioning with respect to a robotic arm and generates a 3D printable passive gripper that can stably pick the object up. To achieve this, we address the key challenge of jointly optimizing the shape and the insert trajectory to ensure a passively stable grasp. We evaluate our method on a testing suite of 22 objects (23 experiments), all of which were evaluated with physical experiments to bridge the virtual-to-real gap. Code and data are at https://homes.cs.washington.edu/~milink/passive-gripper/

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