A High-Force Gripper with Embedded Multimodal Sensing for Powerful and Perception Driven Grasping

要約

現代のヒューマノイドロボットは、エンド効果を使用してオブジェクトの把握と操作を含むさまざまなタスクを実行するための有望な可能性を示しています。
それにもかかわらず、ほとんどの場合、把握および操作のアクションには、低から中程度のペイロードと相互作用の力が含まれます。
これは、エンドエフェクターがしばしば提示する制限が原因であり、腕を伸ばす可能性のあるペイロードと一致させることができないため、把握して操作できるペイロードを制限します。
さらに、グリッパーは通常、ハードウェアに適切な知覚を埋め込むことはなく、把握アクションは主に、ロボット本体の残りの部分にインストールされた知覚センサーによって駆動され、把握および操作タスクの実行中の腕の動きにより閉塞の影響を受けます。
上記に対処するために、埋め込まれたマルチモーダル知覚機能を備えたモジュラー高グラッシングフォースグリッパーを開発しました。
提案されたグリッパーは、コンパクトな実装で110 Nの握力を生成できます。
高い握る力能力は、目の入り口カメラ、飛行時間（TOF）距離センサー、慣性測定ユニット（IMU）、および全部方向マイクを含む埋め込みマルチモーダルセンシングと組み合わされ、知覚駆動型のグレーズ機能の実装を許可します。
ロボットアームの動的運動とグリッパーの熱状態の関数である新しいペイロード評価メトリックを導入することにより、グリッパーのグラッシング力容量を広範囲に評価しました。
また、知覚誘導拡張グレーシング操作を実行することにより、組み込みマルチモーダルセンシングを評価しました。

要約(オリジナル)

Modern humanoid robots have shown their promising potential for executing various tasks involving the grasping and manipulation of objects using their end-effectors. Nevertheless, in the most of the cases, the grasping and manipulation actions involve low to moderate payload and interaction forces. This is due to limitations often presented by the end-effectors, which can not match their arm-reachable payload, and hence limit the payload that can be grasped and manipulated. In addition, grippers usually do not embed adequate perception in their hardware, and grasping actions are mainly driven by perception sensors installed in the rest of the robot body, frequently affected by occlusions due to the arm motions during the execution of the grasping and manipulation tasks. To address the above, we developed a modular high grasping force gripper equipped with embedded multi-modal perception functionalities. The proposed gripper can generate a grasping force of 110 N in a compact implementation. The high grasping force capability is combined with embedded multi-modal sensing, which includes an eye-in-hand camera, a Time-of-Flight (ToF) distance sensor, an Inertial Measurement Unit (IMU) and an omnidirectional microphone, permitting the implementation of perception-driven grasping functionalities. We extensively evaluated the grasping force capacity of the gripper by introducing novel payload evaluation metrics that are a function of the robot arm’s dynamic motion and gripper thermal states. We also evaluated the embedded multi-modal sensing by performing perception-guided enhanced grasping operations.

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