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手指也能滚动?斯坦福会摇骰子拧瓶盖的机械手出 V2 了

作者:付静
2020/06/15 19:01

你印象中的「机械手」能做什么?

能把场上的球捡到筐里。

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能将小方块垒起来。

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还能转笔。

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但整个过程看上去似乎还不算特别流畅灵活。

为使机器人更好地完成定位和抓取物体的任务,斯坦福大学研究人员设计出了一种机械手。不同于传统机械手,其“指尖”为铰接式的主动驱动滚轮,自由度(DoF)为 3,可实现对物体无限的旋转与抓握。论文入围了 ICRA 2020 四大奖项,最终斩获最佳学生论文奖(Best Student Paper Award)和最佳机器人控制论文奖(Robot Manipulation)。

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更令人欣喜的是,这种灵活机械手的升级版 V2 也已问世——将 V1 指尖部分的圆柱形滚轮换成蓝色小球,从而增加系统的稳定性。

从立体到平面的无限抓握与旋转

先来看看 V1 表现如何。

轻轻松松旋转有棱角的立方体,比如向大家展示一下骰子的 6 个面。

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再表演一个拧瓶盖。

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有时我们没法一下子拿起桌子上的纸,看看机械手能不能做到。

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其中一只“手指”累了想歇一歇,也可以轻松抓起篮球向不同方向移动。

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那么 V2 表现如何呢?

看上去就像一个轻松一怼就能把小球抓起来的抓娃娃机爪子。

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抓起来的小球可以在手中 360 度旋转,这灵活度可真是接近人手了。

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三根“手指”,九个关节

这样灵活的装置,背后的原理如何?

据了解,研究团队通过设计定制的硬编码控制方案和仿人学习,成功地推导了瞬时运动学方程、实现了机械手对物体的操作。

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不难看出,斯坦福研究团队的这只机械手有三根“手指”,每根“手指”的自由度都为 3,我们可以将其理解为三个特定功能的关节:

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【V1 的基本构造】

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【V2 的基本构造】

那么,这样的装置是如何运转的呢?

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雷锋网了解到,研究人员开发定制 API,将硬件信息连接到控制算法或用户输入。这里所说的信息就主要包括了各关节的位置、Base Joint 的电流极限及马达的控制参数。

事实上,要设计、组装一个机器人,自然需要不少组件,例如作为机器人大脑的控制器、充当认知的传感器等等。而制作机器人的关节,一般情况下都会用到电机,其特点就是价格不高、且易于控制。

因此,在这一设计中,研究团队就选用了韩国制造商 ROBOTIS 开发的高性能 Dynamixel 电机,其电流用于设置 Base Joint 的刚度以及测量物体控制过程中每根“手指”感受到的力。

而为了更好地控制电机,同时处理与高级 API 的通信,研究团队还用到了一个基于 USB 的微控制器 Teensy 3.6。

实际上,两个版本主要的差异在于“指尖”部分——V2 置有球形滚筒,而 V1 的滚筒呈圆柱状。这一设计背后的目的在于对系统稳定性的提升。升级后,滚筒不论如何定向,接触点都是可以预测的。此外,V2 枢轴范围更大,为 180 度,而 V1 枢轴范围仅为 90 度。

值得一提的是,在外观上,不论是 V1 还是 V2,这种机械手并没有继续沿袭以往拟人化的设计思路,用 IEEE 的话说就是将其“扔出了窗外”。不过,对比之前的一些机械手设计,这一设计也并非是完全标新立异的。

但这一设计的创新点就在于——“手指”无需经过复杂的重新定位过程,就可保证抓住物体之后还能对物体进行旋转。

据了解,论文合著者之一 Shenli Yuan 及其团队有关机械手 V1 的论文受到了机器人领域顶会国际机器人与自动化会议(IEEE International Conference on Robotics and Automation,ICRA)的关注。ICRA 2020 设有 12 个奖项,而 Shenli Yuan 团队入围了 4 个奖项,最终获得了最佳学生论文奖和最佳机器人控制论文奖。

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可见,基于 V1 的升级版 V2 自然也有不小的意义,不过机械手的发展依旧道阻且长,正如 Shenli Yuan 接受 IEEE 采访时所说:

拟人化机械手是个值得研究的方向,但机械手要想真正达到人手的灵巧程度,还有很长的路要走。我们提出这样一种设计,是想探索如果不受拟人化的限制,机械手可以有什么独特的能力,有没有什么任务是人手做不到的,而机械手可以完成。此外,就许多任务而言,尝试和模仿人手不一定是最优解。也许在 20-50 年后,当机器手发展得更好的时候,它们看起来就不会那么像人手了。

引用来源:

https://fetchrobotics.com/robotics-platforms/fetch-mobile-manipulator/

https://ras.papercept.net/proceedings/ICRA20/1733.pdf

https://yuanshenli.com/roller_grasper_v2.html

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-hardware/we-can-do-better-than-humanlike-hands-for-robots

https://icra2020.org/program/conference-awards

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