Tactile SoftHand-A: 3D-Printed, Tactile, Highly-underactuated, Anthropomorphic Robot Hand with an Antagonistic Tendon Mechanism

要約

腱駆動の多指ロボットハンドの場合、人間のような機能を提供するために必要なアクチュエータの数を最小限に抑えながら、把握の適応性を確保することは困難な問題です。
この論文は、Pisa/IIT SoftHand からインスピレーションを得て、2 つのアクチュエーターのみを備えた、3D プリントされた、非常に低作動性の 5 本指ロボット ハンド Tactile SoftHand-A を紹介します。
デュアル腱設計により、特定の (遠位または近位指節間) 関節をアクティブに制御して、手の握りジェスチャーを調整できます。
また、手作業での組み立てを必要とせず、ロボットの指の一部として直接プリントされる、完全に 3D プリントされた触覚センサーの新しいデザインも開発しました。
このセンサーは指先に統合され、拮抗腱機構と組み合わせて、人間の手で誘導される触覚フィードバック把握システムを開発します。
このシステムは、人間の手のジェスチャをアクティブに反映し、接触時に把握ジェスチャを適応的に安定させ、滑りを検出した後に物体の動きを防ぐために把握ジェスチャを調整できます。
最後に、ロボットハンドのジェスチャー、適応的な把握能力、および人間の手が誘導する触覚フィードバックによる把握能力を制御するための拮抗機構と組み合わせた新しい指を評価するための 4 つの異なる実験を設計しました。
実験結果は、Tactile SoftHand-A が幅広い形状の物体を適応的に把握し、接触や滑りを検出すると自動的にグリップジェスチャを調整できることを示しています。
全体として、この研究は、低コストでアクセスしやすく、3D 印刷可能で、作動が不十分な人間に似たロボットハンドのクラスへの道を示しており、他の人がこの研究に基づいて構築できるように、設計をオープンに公開しています。
この作品は github.com/SoutheastWind/Tactile_SoftHand_A でオープンソース化されています。

要約(オリジナル)

For tendon-driven multi-fingered robotic hands, ensuring grasp adaptability while minimizing the number of actuators needed to provide human-like functionality is a challenging problem. Inspired by the Pisa/IIT SoftHand, this paper introduces a 3D-printed, highly-underactuated, five-finger robotic hand named the Tactile SoftHand-A, which features only two actuators. The dual-tendon design allows for the active control of specific (distal or proximal interphalangeal) joints to adjust the hand’s grasp gesture. We have also developed a new design of fully 3D-printed tactile sensor that requires no hand assembly and is printed directly as part of the robotic finger. This sensor is integrated into the fingertips and combined with the antagonistic tendon mechanism to develop a human-hand-guided tactile feedback grasping system. The system can actively mirror human hand gestures, adaptively stabilize grasp gestures upon contact, and adjust grasp gestures to prevent object movement after detecting slippage. Finally, we designed four different experiments to evaluate the novel fingers coupled with the antagonistic mechanism for controlling the robotic hand’s gestures, adaptive grasping ability, and human-hand-guided tactile feedback grasping capability. The experimental results demonstrate that the Tactile SoftHand-A can adaptively grasp objects of a wide range of shapes and automatically adjust its gripping gestures upon detecting contact and slippage. Overall, this study points the way towards a class of low-cost, accessible, 3D-printable, underactuated human-like robotic hands, and we openly release the designs to facilitate others to build upon this work. This work is Open-sourced at github.com/SoutheastWind/Tactile_SoftHand_A

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