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ICRA的5篇最佳操作机械手论文逐个看 | ICRA 2017

作者:雪莉•休斯敦 编辑:郭奕欣
2017/05/31 15:50

雷锋网AI科技评论按:ICRA全称为“IEEE International Conference on Robotics and Automation”(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。ICRA 2017于5月29日至6月4日举行,雷锋网AI科技评论从新加坡带来一线报道。该会议举办期间,雷锋网将围绕会议议程及获奖论文展开系列专题报道,敬请期待。 

Analyzing Achievable Stiffness Control Bounds of Robotic Hands with Compliantly Coupled Finger Joints(使用手指关节柔性耦合实现对机械手强度控制界限的分析) 

作者:Rao, Prashant; Thomas, Gray; Sentis, Luis; Deshpande, Ashish 

摘要:目前机械手的结构设计已经收敛到使用低惯性和肌腱驱动的策略。由于肌腱驱动的机器人手指是串行链系统,柔性肌腱的线路策略会导致多关节之间的自由度的耦合。这篇论文提出了一种针对这种耦合被动关节串行链刚度的综合分析方法。在最大限度下实现的刚度控制边界耦合,并同时保持执行器的被动状态,通过对这种情况下的边界分析,从而得以评估这种耦合设计的实际效果。有了这种方法,便可以形成最终的结构设计指导方案。遵循这种方案,就可以智能的进行结构件排列(包含机械弹簧)以及传输策略设计和选型,如:柔性线路,皮带轮尺寸,并提供内在稳定性和可定制的高性能操作下使用的机械手的控制器刚度限制数据。 

Integrating Motion and Hierarchical Fingertip Grasp Planning(机械手的集成运动和分等级的指尖抓取动作规划) 

发表在《IEEE Transactions on Robotics》上的论文,作者:Haustein, Joshua Alexander; Hang, Kaiyu; Kragic, Danica 

摘要:在这篇论文中,作者呈现了一种对高质量指尖抓取动作进行检索并同时实现无碰撞的手臂机械运动的算法。这种算法结合了双向采样为基础的动作规划方案,并包含了分等级的优化程序。与其他方法不同的是,这种算法并没有使用常见的分步做法,而是通过运动规划引导下接近无碰撞的配置实现指尖抓取优化方案。论文中描述了该算法的实际验证场景。作者使用一个具有13个自由度(DOF)的操作机械手,表现了该算法在复杂场景下实现高质量抓取动作规划的能力。另外,作者还通过实验证明了这种算法可实时实现机械手集成动作的优越性。 

论文链接:http://www.cas.kth.se/~haustein/pdfs/haustein2017.pdf

Design of a Simplified Compliant Anthropomorphic Robot Hand(一种简化柔性拟人机器人手的设计) 

作者:Wiste, Tuomas; Goldfarb, Michael 

摘要:这篇论文介绍了SCCA机械手,这是一种使用5个电机,并为重点实现在实际环境中进行抓取动作的简约设计方案。值得注意的特点包括一个新颖的双向肌腱驱动方案(驱动器的偏执力与手指弯曲的方向相同),一个额外制作的硬壳式钢结构(提高了特征的密度和减少了零件的数量),通过一系列的柔性驱动器实现的低抓取阻抗,减震设计,以及拟人化的速度、强度和尺寸。除了对设计方案的介绍,论文中还提供了给予机械手速度,力量能力和八种手部抓取和动作的实现结果。 

Optimal, Sampling-Based Manipulation Planning(一种优化的,基于采样的操作规划方案) 

作者:Schmitt, Philipp Sebastian; Neubauer, Werner; Feiten, Wendelin; Wurm, Kai M.; v. Wichert, Georg; Wolfram Burgard 

摘要:当机械手实行操作命令时,它需要知道自己需执行的动作步骤和如何实现抓取和释放一个物体。对机械手的运动和物体的运动同时进行推理导致了高维度配置空间中的多模态规划的问题。这篇论文则介绍了一种渐近优化操作规划的方法。这种方法通过对基于采样的优化路径规划方法进行延伸,从而高效率地实现对配置空间中的机械手和物体进行感知。通过实验,作者可以证实这种方法实现的完整性和渐近优化性。并通过机械手的操作动作——“捡取-放下”的大量仿真证明这种方法相较于现有方法极大的优越性。同时,作者还提供了实际使用案例实现在1s内进行的高质量的机械手操作控制。

 A Two-Fingered Robot Gripper with Large Object Reorientation Range(具有大范围目标再定位的能力一种“二指”机械爪的设计) 

由伦敦帝国学院(Imperial College London)的戴森设计工程学院(Dyson School of Design Engineering)发表的论文,作者:Bircher, Walter; Dollar, Aaron; Rojas, Nicolas

摘要:对于机械爪而言,在无意外物体弹射场景下实现抓取物体的大范围再定位非常困难。本文提出了一种简单的机械爪设计方案,可以重复实现在π/2弧度下的大范围再定位。特别提出的是这种方法仅通过机械手与物体的系统的运动学分析得以实现,而不依赖于高保真的接触传感器,复杂的活动手指表面控制或极度控制的手指。这种机械爪的设计是两个动力学参数搜索优化级联的结果。除了实现大范围的再定位,由于其手掌的三元结构,这种机械爪还是一种新型拓扑结构。通过实验,作者证实了这种方案的可行性。

论文链接:http://hdl.handle.net/10044/1/44407      

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