Automatic Fingerpad Customization for Precise and Stable Grasping of 3D-Print Parts

要約

積層造形の台頭には、独特の機会と課題が伴います。
積層造形により大規模な部品のカスタマイズと迅速な設計変更が可能になりますが、生産効率を向上させるためにロボットによる自動化の導入を望む製造業は、大規模な部品のカスタマイズに起因する非常に複雑な幾何学的形状により、グリッパの設計と把握計画において課題に直面する可能性があります。
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しかし、そのようなオブジェクトの現在のグリッパー設計は多くの場合手動であり、アドホックな設計の直感に依存しています。
このようなグリッパーには、実際の実装にとって重要である、さまざまなオブジェクトを把握したり、点を把握したりする能力が欠けているため、これは制限となります。
したがって、我々は、複数の把握点でさまざまな物体を正確かつ安定して把握できる剛性グリッパーフィンガーパッドをカスタマイズするための、高速でエンドツーエンドのアプローチを導入します。
私たちのアプローチは 2 つの主要なコンポーネントに依存しています: (i) セット ブール演算に基づくメソッド。
交差、減算、および結合により、オブジェクトの特徴を抽出し、さまざまな局所形状に適合するグリッパー表面を合成して、ケージング把握を形成します。
(ii) 合成グリッパーの掴み品質を評価する方法。
私たちは、物理的なロボットグリッパーに取り付けると、すべて厳密に拘束された把握で、複数の把握点でさまざまな物体を把握できるフィンガーパッドを合成することにより、アプローチの有効性を実験的に実証します。

要約(オリジナル)

The rise in additive manufacturing comes with unique opportunities and challenges. Massive part customization and rapid design changes are made possible with additive manufacturing, however, manufacturing industries that desire the implementation of robotics automation to improve production efficiency could face challenges in the gripper design and grasp planning due to highly complex geometrical shapes resulting from massive part customization. Yet, current gripper design for such objects are often manual and rely on ad-hoc design intuition. This would be limiting as such grippers would lack the ability to grasp different objects or grasp points, which is important for practical implementations. Hence, we introduce a fast, end-to-end approach to customize rigid gripper fingerpads that could achieve precise and stable grasping for different objects at multiple grasp points. Our approach relies on two key components: (i) a method based on set Boolean operations, e.g. intersections, subtractions, and unions to extract object features and synthesize gripper surfaces that conform to different local shapes to form caging grasps; (ii) a method to evaluate the grasp quality of synthesized grippers. We experimentally demonstrate the validity of our approach by synthesizing fingerpads that, once mounted on a physical robot gripper, are able to grasp different objects at multiple grasp points, all with tightly constrained grasps.

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