PB&J: Peanut Butter and Joints for Damped Articulation

要約

多くのバイオインスピレーションを受けたロボットは、タスクを把握するために人間の手の剛性のある関節構造を模倣していますが、システムを不安定にし、高周波コントローラーなしで精度に悪影響を与える可能性のある高周波機械的摂動を経験します。
センシングと作動の間で時間の遅延を経験する帯域幅制限コントローラーを持っているにもかかわらず、生物学的システムはこれらの高周波摂動にうまく対応し、緩和することができます。
人間の関節には、多くの剛性のあるバイオインスパイアリングされたハンドロボットに欠けている減衰と剛性が含まれます。
研究者が関節制御における関節粘弾性の効果を探ることができるようにするために、私たちは、新規ロボットシステムのプロトタイピングの経済的および環境的影響を減らすために、アクセシブルで生物化された材料を利用する粘弾性構造を備えた人間の手で触発された握るロボットを開発しました。
球体の安全な把握を可能にする同時屈曲を実現するには、指の関節の弾性要素が必要であることを実証します。
製造された指の関節を大幅に減衰させるために、ピーナッツバターを有機アナログジョイント作動液として使用して、ロータリーダンパーをモデル化、製造、特徴づけました。
最後に、リアルタイムのポジションベースのコントローラーを使用して、軽量化するボールを正常にキャッチできることを実証しました。
私たちは、人間の手の形態学的および機械的特性を抽象化するこのオープンソースの低コストの把握プラットフォームを開発し、研究者がシミュレーションやモデリングでテストするのが難しいロボトの生体力学に関する質問を探求できるようにしました。

要約(オリジナル)

Many bioinspired robots mimic the rigid articulated joint structure of the human hand for grasping tasks, but experience high-frequency mechanical perturbations that can destabilize the system and negatively affect precision without a high-frequency controller. Despite having bandwidth-limited controllers that experience time delays between sensing and actuation, biological systems can respond successfully to and mitigate these high-frequency perturbations. Human joints include damping and stiffness that many rigid articulated bioinspired hand robots lack. To enable researchers to explore the effects of joint viscoelasticity in joint control, we developed a human-hand-inspired grasping robot with viscoelastic structures that utilizes accessible and bioderived materials to reduce the economic and environmental impact of prototyping novel robotic systems. We demonstrate that an elastic element at the finger joints is necessary to achieve concurrent flexion, which enables secure grasping of spherical objects. To significantly damp the manufactured finger joints, we modeled, manufactured, and characterized rotary dampers using peanut butter as an organic analog joint working fluid. Finally, we demonstrated that a real-time position-based controller could be used to successfully catch a lightweight falling ball. We developed this open-source, low-cost grasping platform that abstracts the morphological and mechanical properties of the human hand to enable researchers to explore questions about biomechanics in roboto that would otherwise be difficult to test in simulation or modeling.

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