CPG-Based Manipulation with Multi-Module Origami Robot Surface

要約

ロボットマニピュレーターは、多くの場合、さまざまなサイズと素材のオブジェクトを処理する際の課題に直面し、実際のアプリケーションでの有効性を制限します。
この問題は、メータースケールのオブジェクトを操作したり、剛性が変化したりする場合、伝統的な握りテクニックと戦略が頻繁に不十分であることが証明される場合に特に顕著です。
この文字では、中央パターンジェネレーター（CPG）ベースのモーションジェネレーターを使用して、シミュレーションベースの最適化方法を組み合わせて、マルチモジュール折り紙ロボット表面（Ori-Pixel）の最適な操作パラメーターを決定する新しい表面ベースのマルチモジュールロボット操作フレームワークを紹介します。
このアプローチにより、センチメートルからメートルのサイズの範囲のオブジェクトの操作が可能になり、剛性と形状が変化します。
最適化されたCPGパラメーターは、動的シミュレーションと、サイズ、重量、形状、および材料が異なる幅広いオブジェクトを含む一連のプロトタイプ実験の両方でテストされ、堅牢な操作機能を実証します。

要約(オリジナル)

Robotic manipulators often face challenges in handling objects of different sizes and materials, limiting their effectiveness in practical applications. This issue is particularly pronounced when manipulating meter-scale objects or those with varying stiffness, as traditional gripping techniques and strategies frequently prove inadequate. In this letter, we introduce a novel surface-based multi-module robotic manipulation framework that utilizes a Central Pattern Generator (CPG)-based motion generator, combined with a simulation-based optimization method to determine the optimal manipulation parameters for a multi-module origami robotic surface (Ori-Pixel). This approach allows for the manipulation of objects ranging from centimeters to meters in size, with varying stiffness and shape. The optimized CPG parameters are tested through both dynamic simulations and a series of prototype experiments involving a wide range of objects differing in size, weight, shape, and material, demonstrating robust manipulation capabilities.

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