Mechanisms and Computational Design of Multi-Modal End-Effector with Force Sensing using Gated Networks

要約

四肢ロボット工学では、エンドエフェクターは、移動のための両足と把握のためのグリッパーなど、二重の機能を果たす必要があり、これが設計上の課題となります。
この論文では、把握機能を提供しながら、フラット フット構成とライン フット構成の間で移行できるマルチモーダル エンド エフェクターを紹介します。
MAGPIE は、ホール効果センサーを備えた提案された機構を使用した 8 軸の力検出を統合し、接触力と触力の両方の測定を可能にします。
私たちは、ノイズと干渉を考慮した感知メカニズムの計算設計フレームワークを提示し、望ましい感度と力の範囲を可能にし、理想的な逆モデルを生成します。
MAGPIE のハードウェア実装は実験を通じて検証され、足としての機能を実証し、センシング メカニズム、理想モデル、およびゲート ネットワーク ベースのモデルのパフォーマンスを検証します。

要約(オリジナル)

In limbed robotics, end-effectors must serve dual functions, such as both feet for locomotion and grippers for grasping, which presents design challenges. This paper introduces a multi-modal end-effector capable of transitioning between flat and line foot configurations while providing grasping capabilities. MAGPIE integrates 8-axis force sensing using proposed mechanisms with hall effect sensors, enabling both contact and tactile force measurements. We present a computational design framework for our sensing mechanism that accounts for noise and interference, allowing for desired sensitivity and force ranges and generating ideal inverse models. The hardware implementation of MAGPIE is validated through experiments, demonstrating its capability as a foot and verifying the performance of the sensing mechanisms, ideal models, and gated network-based models.

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