TacFR-Gripper: A Reconfigurable Fin Ray-Based Compliant Robotic Gripper with Tactile Skin for In-Hand Manipulation

要約

この論文では、触覚スキンを備えた再構成可能な Fin Ray ベースのソフトで準拠したロボット グリッパーである TacFR-Gripper を紹介します。これは、器用な手の操作タスクに使用できます。
このグリッパーは、さまざまな形状や剛性レベルの物体を適応的に掴むことができます。
一連の力感応抵抗器 (FSR) センサーがロボットの指内に埋め込まれ、触覚皮膚として機能し、ロボットが操作中に接触情報を認識できるようにします。
当社は、グリッパーの荷重とその変形の関係を特定するための、運動学的解析、ワークスペース解析、有限要素解析など、グリッパー設計の理論的解析を提供します。
さらに、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) ベースの触覚アプローチを実装し、偶発的な滑りや過剰な力を発生させずに確実な把握を可能にしました。
TacFR-Gripper の性能を定量化するために 3 つの物理実験が実施されました。
これらの実験の目的は、i) さまざまな構成による日常のさまざまな物体の掴み成功率を評価すること、ii) 掴みにおける GNN アルゴリズムによる触覚皮膚の有効性を検証すること、iii) 物体の姿勢制御のためのグリッパーの手での操作能力を評価することです。
実験結果は、TacFR-Gripper が広範囲の複雑な形状の物体を高い成功率で掴み、手先での器用な操作を実現できることを示しています。
さらに、触覚スキンと GNN アルゴリズムの統合により、操作中に触覚フィードバックを組み込むことで把握の安定性が向上します。
このプロジェクトの詳細については、当社の Web サイト https://sites.google.com/view/tacfr-gripper/homepage をご覧ください。

要約(オリジナル)

This paper introduces the TacFR-Gripper, a reconfigurable Fin Ray-based soft and compliant robotic gripper equipped with tactile skin, which can be used for dexterous in-hand manipulation tasks. This gripper can adaptively grasp objects of diverse shapes and stiffness levels. An array of Force Sensitive Resistor (FSR) sensors is embedded within the robotic finger to serve as the tactile skin, enabling the robot to perceive contact information during manipulation. We provide theoretical analysis for gripper design, including kinematic analysis, workspace analysis, and finite element analysis to identify the relationship between the gripper’s load and its deformation. Moreover, we implemented a Graph Neural Network (GNN)-based tactile perception approach to enable reliable grasping without accidental slip or excessive force. Three physical experiments were conducted to quantify the performance of the TacFR-Gripper. These experiments aimed to i) assess the grasp success rate across various everyday objects through different configurations, ii) verify the effectiveness of tactile skin with the GNN algorithm in grasping, iii) evaluate the gripper’s in-hand manipulation capabilities for object pose control. The experimental results indicate that the TacFR-Gripper can grasp a wide range of complex-shaped objects with a high success rate and deliver dexterous in-hand manipulation. Additionally, the integration of tactile skin with the GNN algorithm enhances grasp stability by incorporating tactile feedback during manipulations. For more details of this project, please view our website: https://sites.google.com/view/tacfr-gripper/homepage.

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