Mechanisms and Computational Design of Multi-Modal End-Effector with Force Sensing using Gated Networks

要約

Limbed Roboticsでは、エンドエフェクターは、移動のための両方の足や把握のグリッパーなど、デザインの課題を示すデュアル機能を提供する必要があります。
このペーパーでは、把握能力を提供しながら、フラットとラインのフット構成を遷移できるマルチモーダルエンドエフェクターを紹介します。
Magpieは、ホール効果センサーを使用して提案されたメカニズムを使用して8軸の力センシングを統合し、接触力と触覚力の両方の測定を可能にします。
ノイズと干渉を説明するセンシングメカニズムの計算設計フレームワークを提示し、望ましい感度と力の範囲を可能にし、理想的な逆モデルを生成します。
カササギのハードウェア実装は実験を通じて検証され、足としての機能を実証し、センシングメカニズム、理想的なモデル、ゲートネットワークベースのモデルのパフォーマンスを検証します。

要約(オリジナル)

In limbed robotics, end-effectors must serve dual functions, such as both feet for locomotion and grippers for grasping, which presents design challenges. This paper introduces a multi-modal end-effector capable of transitioning between flat and line foot configurations while providing grasping capabilities. MAGPIE integrates 8-axis force sensing using proposed mechanisms with hall effect sensors, enabling both contact and tactile force measurements. We present a computational design framework for our sensing mechanism that accounts for noise and interference, allowing for desired sensitivity and force ranges and generating ideal inverse models. The hardware implementation of MAGPIE is validated through experiments, demonstrating its capability as a foot and verifying the performance of the sensing mechanisms, ideal models, and gated network-based models.

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