Soft and Highly-Integrated Optical Fiber Bending Sensors for Proprioception in Multi-Material 3D Printed Fingers

要約

正確な形状センシングは、分散固有受容によってのみ達成可能であり、ソフトロボットの閉ループ制御の重要な要件です。
柔軟な材料から製造された低コストの電力効率的な光電子センサーは、パフォーマンスを失うことなくソフトロボットの大きな変形に対処できるため、自然な選択を表しています。
ただし、既存の統合アプローチは面倒で、手動の手順と複雑なアセンブリが必要です。
プラスチック光ファイバーに3D印刷された屈曲の読み出し電子機器が埋め込まれている半自動印刷プロセスを提案します。
繊維は所定の位置にロックされ、読み出しの電子機器はそれらに光学的に結合されたままで、曲げが大きな曲げ変形を受け、マニュアル埋め込み手順に合計10分しか必要とする再現可能なモノリッシュで製造された曲げトランスデューサーを作成します。
マルチマテリアル3D印刷指を製造し、各固有受容ジョイントの性能を広範囲に評価することにより、プロセスを実証します。
センサーは、平均して70％の直線性と4.81 {\ deg} rmsエラーを実現します。
さらに、分散アーキテクチャにより、外部静的力の存在下で12 mmの平均指先位置推定精度を維持できます。
Roboticsアプリケーションで分散センサーアーキテクチャの可能性を実証するために、環境内のオブジェクトとの接触を検出するための作動フィードバックとは無関係に、データ駆動型モデルを構築します。

要約(オリジナル)

Accurate shape sensing, only achievable through distributed proprioception, is a key requirement for closed-loop control of soft robots. Low-cost power efficient optoelectronic sensors manufactured from flexible materials represent a natural choice as they can cope with the large deformations of soft robots without loss of performance. However, existing integration approaches are cumbersome and require manual steps and complex assembly. We propose a semi-automated printing process where plastic optical fibers are embedded with readout electronics in 3D printed flexures. The fibers become locked in place and the readout electronics remain optically coupled to them while the flexures undergo large bending deformations, creating a repeatable, monolithically manufactured bending transducer with only 10 minutes required in total for the manual embedding steps. We demonstrate the process by manufacturing multi-material 3D printed fingers and extensively evaluating the performance of each proprioceptive joint. The sensors achieve 70% linearity and 4.81{\deg} RMS error on average. Furthermore, the distributed architecture allows for maintaining an average fingertip position estimation accuracy of 12 mm in the presence of external static forces. To demonstrate the potential of the distributed sensor architecture in robotics applications, we build a data-driven model independent of actuation feedback to detect contact with objects in the environment.

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