A Framework for Designing Anthropomorphic Soft Hands through Interaction

要約

ソフト ロボット ハンドのモデリングとシミュレーションは、複雑で自由度 (DoF) の高い形態の設計の反復に役立ちます。
これは、現実世界の操作タスクでのパフォーマンスに基づいて設計を反復することによってさらに補足できます。
ただし、現実世界で反復するには、新しい設計を低コストで迅速にテストできるフレームワークが必要です。
この論文では、3D プリンティングを使用した手のラピッド プロトタイピングを活用し、遠隔操作を利用して現実世界の操作タスクで手を評価するフレームワークを紹介します。
このフレームワークを使用して、3D プリントされた 16-DoF の器用な擬人化ソフトハンド (DASH) を設計し、その設計を 5 回の反復にわたって繰り返し改善しました。
3D プリンティングなどのラピッド プロトタイピング技術を使用すると、シミュレーションでモデル化することなく、製造された手を直接評価できます。
30 の実世界の遠隔操作操作タスクにおける手のパフォーマンスを評価することにより、設計が 5 回の設計反復にわたって改善されることを示します。
900 を超えるデモンストレーションをテストした結果、DASH の最終バージョンは 30 タスクのうち 19 タスクを解決できることがわかりました。これに対し、市場で人気のあるリジッドハンドである Allegro は 7 タスクしか解決できません。
私たちは、CAD モデルと遠隔操作データセットをさらなる研究のためにオープンソースにしています。

要約(オリジナル)

Modeling and simulating soft robot hands can aid in design iteration for complex and high degree-of-freedom (DoF) morphologies. This can be further supplemented by iterating on the design based on its performance in real world manipulation tasks. However, iterating in the real world requires a framework that allows us to test new designs quickly at low costs. In this paper, we present a framework that leverages rapid prototyping of the hand using 3D-printing, and utilizes teleoperation to evaluate the hand in real world manipulation tasks. Using this framework, we design a 3D-printed 16-DoF dexterous anthropomorphic soft hand (DASH) and iteratively improve its design over five iterations. Rapid prototyping techniques such as 3D-printing allow us to directly evaluate the fabricated hand without modeling it in simulation. We show that the design improves over five design iterations through evaluating the hand’s performance in 30 real-world teleoperated manipulation tasks. Testing over 900 demonstrations shows that our final version of DASH can solve 19 of the 30 tasks compared to Allegro, a popular rigid hand in the market, which can only solve 7 tasks. We open-source our CAD models as well as the teleoperated dataset for further study.

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