要約
人間は、日常生活において、手の豊富な自由度(DoF)を調整して、器用に仕事をこなしている。私たちは、人間の戦略を真似て、多自由度ロボットハンドの器用さを向上させます。具体的には、ロボットハンドの制御可能なすべての自由度を参照し、その運動学的な冗長性を利用することで、ロボットハンドが複数の物体を把持できるようにする。我々は、指先や手の内面に限定されない、任意の対向する手の表面領域における一対の接触を用いて把持を生成する、人間に似た把持合成アルゴリズムを提案する。把持可能な手の空間をモデル化するために、全ての指の指節と掌の到達可能な空間からなる到達可能性マップを構築する。このマップは、制約付き最適化問題の定式化を導き、実現可能で安定した把持を解きます。我々は、ロボットハンドが複数の物体を連続して把持するための反復プロセスを定式化する。さらに、運動学的効率性の指標と、運動学的冗長性を利用するための関連戦略を提案する。我々は、様々な手の表面領域を用いて、単一および複数の物体の把持を生成し、我々のアプローチを検証した。このような把持は、実際のロボットハンドでうまく再現することができる。
要約(オリジナル)
Humans coordinate the abundant degrees of freedom (DoFs) of hands to dexterously perform tasks in everyday life. We imitate human strategies to advance the dexterity of multi-DoF robotic hands. Specifically, we enable a robot hand to grasp multiple objects by exploiting its kinematic redundancy, referring to all its controllable DoFs. We propose a human-like grasp synthesis algorithm to generate grasps using pairwise contacts on arbitrary opposing hand surface regions, no longer limited to fingertips or hand inner surface. To model the available space of the hand for grasp, we construct a reachability map, consisting of reachable spaces of all finger phalanges and the palm. It guides the formulation of a constrained optimization problem, solving for feasible and stable grasps. We formulate an iterative process to empower robotic hands to grasp multiple objects in sequence. Moreover, we propose a kinematic efficiency metric and an associated strategy to facilitate exploiting kinematic redundancy. We validated our approaches by generating grasps of single and multiple objects using various hand surface regions. Such grasps can be successfully replicated on a real robotic hand.
arxiv情報
著者 | Kunpeng Yao,Aude Billard |
発行日 | 2023-03-03 11:52:15+00:00 |
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