RUKA: Rethinking the Design of Humanoid Hands with Learning

要約

器用な操作は、ロボットシステムの基本的な能力ですが、正確さ、コンパクト性、強度、手頃な価格の間のハードウェアトレードオフによって進歩が制限されています。
既存の制御方法は、手の設計とアプリケーションに妥協を課します。
しかし、学習ベースのアプローチは、特に腱駆動​​型の作動と低コストの材料による課題に対処するために、これらのトレードオフを再考する機会をもたらします。
この作品は、コンパクトで手頃な価格で有能な腱駆動のヒューマノイドハンドであるルカを提示します。
3Dプリントされた部品と既製のコンポーネントから作られたRukaには、多様な人間のようなグラスプが可能になる15の不足している自由度が15の指があります。
その腱駆動の作動により、コンパクトで人間のサイズの形式の要因を強力に把握できます。
制御の課題に対処するために、マヌスグローブによって収集されたモーションキャプチャデータから関節からアクチュエーターと指先からアクチュエータモデルを学び、手の形態学的精度を活用します。
広範な評価は、他のロボットの手と比較して、Rukaの優れた到達可能性、耐久性、および強度を示しています。
テレオ操作タスクは、ルカの器用な動きをさらに紹介します。
Ruka、コード、およびデータのオープンソースの設計と組み立ての指示は、https：//rukahand.github.io/で入手できます。

要約(オリジナル)

Dexterous manipulation is a fundamental capability for robotic systems, yet progress has been limited by hardware trade-offs between precision, compactness, strength, and affordability. Existing control methods impose compromises on hand designs and applications. However, learning-based approaches present opportunities to rethink these trade-offs, particularly to address challenges with tendon-driven actuation and low-cost materials. This work presents RUKA, a tendon-driven humanoid hand that is compact, affordable, and capable. Made from 3D-printed parts and off-the-shelf components, RUKA has 5 fingers with 15 underactuated degrees of freedom enabling diverse human-like grasps. Its tendon-driven actuation allows powerful grasping in a compact, human-sized form factor. To address control challenges, we learn joint-to-actuator and fingertip-to-actuator models from motion-capture data collected by the MANUS glove, leveraging the hand’s morphological accuracy. Extensive evaluations demonstrate RUKA’s superior reachability, durability, and strength compared to other robotic hands. Teleoperation tasks further showcase RUKA’s dexterous movements. The open-source design and assembly instructions of RUKA, code, and data are available at https://ruka-hand.github.io/.

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