Functional Eigen-Grasping Using Approach Heatmaps

要約

この作業では、ボタンやトリガーなどの機能部品を含む毎日のツールを自由に利用するためのマルチフィンガーハンドを備えたロボットのフレームワークを提示します。
アプローチヒートマップは、機能的な指を選択することで生成され、機能的な指がツールの機能部品に接触できるようにするオブジェクトの表面に最適な位置を示します。
ヒートマップを介して手のひらの位置が識別されると、機能的な把握を達成することは、指が固有種を使用して低次元入力でオブジェクトを安定に把握する簡単なプロセスになります。
私たちのアプローチでは人間のデモンストレーションは必要ないため、さまざまなサイズやデザインに簡単に適応し、さまざまなオブジェクトに適用可能性を拡張できます。
私たちのアプローチでは、方向性操作性を使用して、アプローチヒートマップを取得します。
さらに、2種類のエネルギー関数、つまり手のひらエネルギーと機能エネルギー関数を追加して、固有種を実現します。
この方法を使用して、各ロボットグリッパーは、機能的な把握に最適なワークスペースを自律的に識別し、非人類のロボットハンドに適用可能性を拡張できます。
スプレー、ドリル、リモートなどのいくつかの毎日のツールが、擬人化された影の手だけでなく、非人道的なバレットハンドによっても効率的に使用できることを示しています。

要約(オリジナル)

This work presents a framework for a robot with a multi-fingered hand to freely utilize daily tools, including functional parts like buttons and triggers. An approach heatmap is generated by selecting a functional finger, indicating optimal palm positions on the object’s surface that enable the functional finger to contact the tool’s functional part. Once the palm position is identified through the heatmap, achieving the functional grasp becomes a straightforward process where the fingers stably grasp the object with low-dimensional inputs using the eigengrasp. As our approach does not need human demonstrations, it can easily adapt to various sizes and designs, extending its applicability to different objects. In our approach, we use directional manipulability to obtain the approach heatmap. In addition, we add two kinds of energy functions, i.e., palm energy and functional energy functions, to realize the eigengrasp. Using this method, each robotic gripper can autonomously identify its optimal workspace for functional grasping, extending its applicability to non-anthropomorphic robotic hands. We show that several daily tools like spray, drill, and remotes can be efficiently used by not only an anthropomorphic Shadow hand but also a non-anthropomorphic Barrett hand.

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