3D Printable Gradient Lattice Design for Multi-Stiffness Robotic Fingers

要約

人間の指は、軟組織（低）から腱や軟骨（中）、骨（高）まで、さまざまな剛性レベルの構造を組み合わせることで、並外れた器用さと適応性を実現しています。
この論文では、同様の多重剛性特性を備えたロボット フィンガーの開発について検討します。
具体的には、ボクセル サイズと単位セルの形状によってパラメータ化された格子構成を使用して、粒度の高い微調整された剛性特性を最適化して実現することを提案します。
このアプローチの大きな利点は、単一プロセスでデザインを 3D プリントできることで、剛性の異なる要素を手動で組み立てる必要がなくなることです。
この手法に基づいて、人間のような新しい指と柔らかいグリッパーを提案します。
後者を剛体マニピュレータと統合し、ピック アンド プレース タスクでの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Human fingers achieve exceptional dexterity and adaptability by combining structures with varying stiffness levels, from soft tissues (low) to tendons and cartilage (medium) to bones (high). This paper explores developing a robotic finger with similar multi-stiffness characteristics. Specifically, we propose using a lattice configuration, parameterized by voxel size and unit cell geometry, to optimize and achieve fine-tuned stiffness properties with high granularity. A significant advantage of this approach is the feasibility of 3D printing the designs in a single process, eliminating the need for manual assembly of elements with differing stiffness. Based on this method, we present a novel, human-like finger, and a soft gripper. We integrate the latter with a rigid manipulator and demonstrate the effectiveness in pick and place tasks.

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