Synergizing Morphological Computation and Generative Design: Automatic Synthesis of Tendon-Driven Grippers

要約

ロボットの動作とパフォーマンスは、ハードウェアとソフトウェアの両方によって決まります。
ロボット システムの設計プロセスは、複数の段階からなる複雑な作業です。
このプロセス全体を通して、目的は、たとえ互いに矛盾することが多いとしても、さまざまな基準に同時に取り組むことです。
最終的な目標は、これらの相反する要素を解決する最適なソリューションを発見することです。
生成設計、計算設計、または自動設計は、設計プロセス全体を加速することを目的としたパラダイムです。
この論文では、形態学的計算を使用してロボットのリンク機構を生成する設計方法論を提案します。
グラフ文法とヒューリスティック検索アルゴリズムを使用して、設計出力をテストするためのシミュレーション モデルに変換されるロボット機構グラフを作成します。
設計方法論を検証するために、それをオブジェクト把握の比較的単純な準静的問題に適用しました。
私たちは、広範囲の物体を掴むことができる、作動不足の腱駆動グリッパーを自動的に設計する方法を発見しました。
これは、高度な計画や学習のおかげではなく、その構造によって可能です。

要約(オリジナル)

Robots’ behavior and performance are determined both by hardware and software. The design process of robotic systems is a complex journey that involves multiple phases. Throughout this process, the aim is to tackle various criteria simultaneously, even though they often contradict each other. The ultimate goal is to uncover the optimal solution that resolves these conflicting factors. Generative, computation or automatic designs are the paradigms aimed at accelerating the whole design process. Within this paper we propose a design methodology to generate linkage mechanisms for robots with morphological computation. We use a graph grammar and a heuristic search algorithm to create robot mechanism graphs that are converted into simulation models for testing the design output. To verify the design methodology we have applied it to a relatively simple quasi-static problem of object grasping. We found a way to automatically design an underactuated tendon-driven gripper that can grasp a wide range of objects. This is possible because of its structure, not because of sophisticated planning or learning.

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