Hybrid Soft Electrostatic Metamaterial Gripper for Multi-surface, Multi-object Adaptation

要約

ソフト ロボット工学のトレンドを生み出すテーマの 1 つは、究極の汎用ソフト ロボット グリッパーを開発するという目標です。
さまざまな形状、サイズ、厚さ、質感、重量のアイテムを操作できるもの。
同時に、ユースケースに適応するために軽量でスケーラブルなままです。
この研究では、壊れやすく、変形しやすく、柔軟な物体を繊細かつ正確に掴むことができるだけでなく、自重の最大 1617 倍の重い物体を持ち上げることにも優れたソフト グリッパーを報告します。
ソフト グリッパーの背後にある原理は、メタマテリアルの接着カットとパターニングに見られる強化原理を通じて、静電吸着ソフト グリッパーの機能を拡張することに基づいています。
この設計により、一方向の粘着力と把握ペイロードが増大し、他の方向の粘着力が低下します。
これにより、剥離時の残留力 (静電吸着グリッパーの一般的な問題) が軽減され、剥離速度が向上します。
本質的に、従来の静電吸着グリッパーの能力を超えて、最大強度と剥離速度を調整することができます。
私たちは、単一指および複数指の剥離テストによる幅広い実験を通じてシステムの機能を研究します。
また、最大 5 ドルのさまざまな多面オブジェクトの把握テストを実行することにより、2 本指グリッパーを使用して、現実世界でそのモジュール式および適応機能を実証します。

要約(オリジナル)

One of the trendsetting themes in soft robotics has been the goal of developing the ultimate universal soft robotic gripper. One that is capable of manipulating items of various shapes, sizes, thicknesses, textures, and weights. All the while still being lightweight and scalable in order to adapt to use cases. In this work, we report a soft gripper that enables delicate and precise grasps of fragile, deformable, and flexible objects but also excels in lifting heavy objects of up to 1617x its own body weight. The principle behind the soft gripper is based on extending the capabilities of electroadhesion soft grippers through the enhancement principles found in metamaterial adhesion cut and patterning. This design amplifies the adhesion and grasping payload in one direction while reducing the adhesion capabilities in the other direction. This counteracts the residual forces during peeling (a common problem with electroadhesive grippers), thus increasing its speed of release. In essence, we are able to tune the maximum strength and peeling speed, beyond the capabilities of previous electroadhesive grippers. We study the capabilities of the system through a wide range of experiments with single and multiple-fingered peel tests. We also demonstrate its modular and adaptive capabilities in the real-world with a two-finger gripper, by performing grasping tests of up to $5$ different multi-surfaced objects.

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