要約
液体と粒状媒体は、人間の環境全体に広まっていますが、ロボットが正確に感知し操作することは特に挑戦的です。
この作業では、ロボットエンドエフェクター内に静電容量センシングを統合して、液体と粒状培地の堅牢なセンシングと正確な操作を可能にするための体系的なアプローチを提示します。
ロボットが視覚的に不透明を含む多様な容器内の液体の材料とダイナミクスを直接感知できるようにする、埋め込まれた静電容量センシングアレイを備えたパラレルジョーロボキャップグリッパーを導入します。
モデルベースの制御と組み合わせると、提案されたシステムにより、ロボットマニピュレーターがダイナミクス特性がさまざまな範囲の物質に対して最先端の精度の精度を実現できることを実証します。
コード、デザイン、およびビルドの詳細は、プロジェクトWebサイトで入手できます。
要約(オリジナル)
Liquids and granular media are pervasive throughout human environments, yet remain particularly challenging for robots to sense and manipulate precisely. In this work, we present a systematic approach at integrating capacitive sensing within robotic end effectors to enable robust sensing and precise manipulation of liquids and granular media. We introduce the parallel-jaw RoboCAP Gripper with embedded capacitive sensing arrays that enable a robot to directly sense the materials and dynamics of liquids inside of diverse containers, including some visually opaque. When coupled with model-based control, we demonstrate that the proposed system enables a robotic manipulator to achieve state-of-the-art precision pouring accuracy for a range of substances with varying dynamics properties. Code, designs, and build details are available on the project website.
arxiv情報
著者 | Yexin Hu,Alexandra Gillespie,Akhil Padmanabha,Kavya Puthuveetil,Wesley Lewis,Karan Khokar,Zackory Erickson |
発行日 | 2025-03-11 11:42:01+00:00 |
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