Robust Anthropomorphic Robotic Manipulation through Biomimetic Distributed Compliance

要約

操作を堅牢に実行する人間の素晴らしい能力は、手の中に空間的に分布する構造と材料を通じて可能になる、従順な相互作用に依存しています。
私たちは、擬人化されたロボットハンドでこの分散コンプライアンスを模倣することにより、開ループ操作の堅牢性が向上し、人間のような動作の出現を観察することを提案します。
これを達成するために、皮膚、指、手首全体に調整可能なコンプライアンスを備えた ADAPT ハンドを導入します。
広範な自動ピックアンドプレイステストを通じて、800回以上の掴みを実行するロボットハンドの「ストレステスト」を行いながら、掴みの堅牢性が推定された幾何学的理論的限界を厳密に反映していることを示しました。
最後に、形状が大きく異なる 24 個のアイテムが、制約された環境で 93\% の成功率で把握されます。
我々は、手の物体の自己組織化動作がこの極端な堅牢性を強調しており、手が物体の形状に応じて異なる握りタイプを自動的に示すことを実証します。
さらに、ロボットの掴みタイプは、人間の自然な掴みを 68\% の直接類似性で模倣します。

要約(オリジナル)

The impressive capabilities of humans to robustly perform manipulation relies on compliant interactions, enabled through the structure and materials spatially distributed in our hands. We propose by mimicking this distributed compliance in an anthropomorphic robotic hand, the open-loop manipulation robustness increases and observe the emergence of human-like behaviours. To achieve this, we introduce the ADAPT Hand equipped with tunable compliance throughout the skin, fingers, and the wrist. Through extensive automated pick-and-place tests, we show the grasping robustness closely mirrors an estimated geometric theoretical limit, while `stress-testing’ the robot hand to perform 800+ grasps. Finally, 24 items with largely varying geometries are grasped in a constrained environment with a success rate of 93\%. We demonstrate the hand-object self-organization behavior underlines this extreme robustness, where the hand automatically exhibits different grasp types depending on object geometries. Furthermore, the robot grasp type mimics a natural human grasp with a direct similarity of 68\%.

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