A High-Fidelity Simulation Framework for Grasping Stability Analysis in Human Casualty Manipulation

要約

最近、救助ロボットは、緊急事態に対処し、人間の介入が困難な困難または危険な状況で重要なサポートを提供する上で重要な役割を果たしているため、救助ロボットへの関心が高まっています。
しかし、これらのロボットのうち、人間と積極的に関わり、物理的な操作タスクを実行できるものはほとんどありません。
この制限は、物理的な相互作用、特にロボットグリッパーと人体の間の接触メカニズムを現実的にシミュレートできるツールが存在しないことが主な原因です。
この書簡では、ロボットによる負傷者の操作に対する現在の開発における主要な制限に対処することを目的としています。
まず、死傷者操作のための統合シミュレーション フレームワークを紹介します。
有限要素法 (FEM) ツールを把握と操作のシナリオに適用し、開発されたフレームワークは操作から生じる正確な生体力学的反応を提供できます。
次に、傷病者の掴みや操作シミュレーション時の掴みの安定性を詳細に評価します。
提案された高忠実度シミュレーションフレームワークの必要性と優れたパフォーマンスを検証するために、提案されたフレームワークと最先端の多体物理シミュレーションの間で把握安定性解析の定性的および定量的な比較を実施しました。
これらの取り組みを通じて、私たちはロボットによる負傷者操作の実現可能な解決策に向けた第一歩を踏み出しました。

要約(オリジナル)

Recently, there has been a growing interest in rescue robots due to their vital role in addressing emergency scenarios and providing crucial support in challenging or hazardous situations where human intervention is difficult. However, very few of these robots are capable of actively engaging with humans and undertaking physical manipulation tasks. This limitation is largely attributed to the absence of tools that can realistically simulate physical interactions, especially the contact mechanisms between a robotic gripper and a human body. In this letter, we aim to address key limitations in current developments towards robotic casualty manipulation. Firstly, we present an integrative simulation framework for casualty manipulation. We adapt a finite element method (FEM) tool into the grasping and manipulation scenario, and the developed framework can provide accurate biomechanical reactions resulting from manipulation. Secondly, we conduct a detailed assessment of grasping stability during casualty grasping and manipulation simulations. To validate the necessity and superior performance of the proposed high-fidelity simulation framework, we conducted a qualitative and quantitative comparison of grasping stability analyses between the proposed framework and the state-of-the-art multi-body physics simulations. Through these efforts, we have taken the first step towards a feasible solution for robotic casualty manipulation.

arxiv情報

著者 Qianwen Zhao,Rajarshi Roy,Chad Spurlock,Kevin Lister,Long Wang
発行日 2024-04-04 18:27:45+00:00
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