Underactuated dexterous robotic grasping with reconfigurable passive joints

要約

斬新な3本指のロボットグリッパーで実装およびテストされた新しい再構成可能なパッシブジョイント（RP-Joint）を紹介します。
RP-Jointには作動はありませんが、代わりに軽量でコンパクトです。
外力を適用し、ロックされて複雑な器用な操作タスクを実行することで簡単に再構成できます。
さらに、不十分なグリッパーを使用して単一の例から器用な握りを学習できるようにし、器用な操作用のRPジョイントを自動的に構成するアプローチを提示します。
これは、運動感覚の接触最適化を統合することで強化され、パフォーマンスをさらに改善します。
提案されているRP-Jointグリッパーとグリッププランナーは、42のIKEAオブジェクトとYCBオブジェクトデータセットで実行された370を超えるグラップでテストされており、IKEAとYCBでそれぞれ80％と87％の成功率を達成しました。

要約(オリジナル)

We introduce a novel reconfigurable passive joint (RP-joint), which has been implemented and tested on an underactuated three-finger robotic gripper. RP-joint has no actuation, but instead it is lightweight and compact. It can be easily reconfigured by applying external forces and locked to perform complex dexterous manipulation tasks, but only after tension is applied to the connected tendon. Additionally, we present an approach that allows learning dexterous grasps from single examples with underactuated grippers and automatically configures the RP-joints for dexterous manipulation. This is enhanced by integrating kinaesthetic contact optimization, which improves grasp performance even further. The proposed RP-joint gripper and grasp planner have been tested on over 370 grasps executed on 42 IKEA objects and on the YCB object dataset, achieving grasping success rates of 80% and 87%, on IKEA and YCB, respectively.

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