Contact-based Grasp Control and Inverse Kinematics for a Five-fingered Robotic Hand

要約

このホワイトペーパーでは、接触ベースのコントロールと逆運動学ソリューションを組み合わせた5本指のロボット把持システムの実装と分析を紹介します。
Pybulletシミュレーション環境とDexhand V2モデルを使用して、強制閉鎖検証で接触点最適化を通じて安定した把握を達成するための包括的なアプローチを実証します。
私たちの方法は、非親指の指で0.966-0.996、親指で0.879の間の移動効率評価を達成し、親指桁では0.0267-0.0283m以内、親指で0.0519m以内の位置精度を維持します。
このシステムは、240Hzシミュレーション周波数での迅速な位置安定化を実証し、把握実行全体で安定した接触構成を維持します。
実験結果は、私たちのアプローチの有効性を検証すると同時に、親指の反対の動きと水平面制御の将来の強化の領域を特定します。

要約(オリジナル)

This paper presents an implementation and analysis of a five-fingered robotic grasping system that combines contact-based control with inverse kinematics solutions. Using the PyBullet simulation environment and the DexHand v2 model, we demonstrate a comprehensive approach to achieving stable grasps through contact point optimization with force closure validation. Our method achieves movement efficiency ratings between 0.966-0.996 for non-thumb fingers and 0.879 for the thumb, while maintaining positional accuracy within 0.0267-0.0283m for non-thumb digits and 0.0519m for the thumb. The system demonstrates rapid position stabilization at 240Hz simulation frequency and maintains stable contact configurations throughout the grasp execution. Experimental results validate the effectiveness of our approach, while also identifying areas for future enhancement in thumb opposition movements and horizontal plane control.

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