[論文レビュー] Morphological and Embedded Computation in a Self-contained Soft Robotic Hand

Nicholas Farrow, Yang Li+1 more|arXiv (Cornell University)|May 2, 2016

Soft Robotics and Applications参考文献 23被引用数 13

ひとこと要約

本論文では、気圧人工筋に埋め込まれたひずみおよび圧力センサを備えた自己完結型のソフトロボットハンドを提示する。各アクチュエータにセンシングと計算を統合することで、自律的 grasp検出と力制御を実現し、単一のUSB電源のみで多様な物体（ハンド自身の質量を超えるものも含む）を信頼性高く把持する。

ABSTRACT

We present a self-contained, soft robotic hand composed of soft pneumatic actuator modules that are equipped with strain and pressure sensing. We show how this data can be used to discern whether a grasp was successful. Co-locating sensing and embedded computation with the actuators greatly simplifies control and system integration. Equipped with a small pump, the hand is self-contained and needs only power and data supplied by a single USB connection to a PC. We demonstrate its function by grasping a variety of objects ranging from very small to large and heavy objects weighing more than the hand itself. The presented system nicely illustrates the advantages of soft robotics: low cost, low weight, and intrinsic compliance. We exploit morphological computation to simplify control, which allows successful grasping via underactuation. Grasping indeed relies on morphological computation at multiple levels, ranging from the geometry of the actuator which determines the actuator's kinematics, embedded strain sensors to measure curvature, to maximizing contact area and applied force during grasping. Morphological computation reaches its limitations, however, when objects are too bulky to self-align with the gripper or when the state of grasping is of interest. We therefore argue that efficient and reliable grasping also requires not only intrinsic compliance, but also embedded sensing and computation. In particular, we show how embedded sensing can be used to detect successful grasps and vary the force exerted onto an object based on local feedback, which is not possible using morphological computation alone.

研究の動機と目的

• 外部制御を最小限に抑え、低コストで軽量かつ柔軟性のある自己完結型ソフトロボットハンドの開発を目的とする。
• 強い非線形性と制限された自己認識能力を示すソフト気圧アクチュエータの制御という課題に取り組む。
• センシングと計算をアクチュエータモジュールに直接統合することで、システム制御の簡素化とグリップ信頼性の向上を図る。
• 形状計算（morphic computation）のみでは信頼性のあるグリップ状態検出や力制御が不十分であることを実証する。
• 埋め込みフィードバックにより自律的グリップ完了と力調整を実現し、ソフトロボットの主流化に向けた一歩を踏み出す。

提案手法

• リアルタイムの曲がり具合と内部圧力のモニタリングを可能にする、ひずみゲージと圧力センサを統合したソフト気圧アクチュエータ（SPAs）の設計および製作。
• 各指モジュールに小型制御電子回路、バルブ、および小型エアポンプを直接埋め込み、自己完結型の動作を実現。
• 曲がり具合と圧力データを用いたフィードバック制御ループを実装し、グリップ完了の検出と適用力の制御を実現。
• アンダーアクチュエートで柔軟性のある指の幾何形状を採用し、自然な物体への適合性と力分布を形状計算によって活用。
• ハンドをホストPCと単一のUSBインターフェースで接続し、電源とデータ通信を実現。外部制御ハードウェアを不要にする。
• ソフトマテリアルの内在的柔軟性を活用し、グリップ計画の簡素化と正確な位置制御の必要性の低減を実現。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフト気圧アクチュエータに埋め込まれたセンシングと計算が、形状計算に依存せずに信頼性の高いグリップ検出を可能にするか？
• RQ2 非常に非線形なアクチュエータ動特性を持つシステムにおいて、曲がり具合と圧力フィードバックをどのように用いて力制御を行うか？
• RQ3 形状計算のみで、重いまたは不規則な形状の物体を含む多様な物体タイプの成功したグリップをどの程度サポートできるか？
• RQ4 自己完結型ソフトロボットハンドが単一のUSB電源接続のみで頑健なグリップ性能を達成できるか？
• RQ5 状態認識や力調節を要するグリップタスクにおいて、純粋な形状計算制御の限界は何か？

主な発見

• 自己完結型ソフトロボットハンドは、自重を上回る質量の物体（YCBデータセットに収録された750gの木製ブロックを含む）を正常に持ち上げた。
• グリップ完了は圧力と曲がり具合の急激な変化によって信頼性高く検出され、これらの信号が安定化した段階でグリップ完了とみなされた。
• 埋め込みセンシングにより、リアルタイムの力制御とグリップ状態認識が可能となり、形状計算のみでは達成できない。
• システムは電源とデータ通信の両方を単一のUSB接続で実現し、外部制御インfraなしの完全な自己完結性を示した。
• アクチュエータレベルでのセンシングと計算の統合により、制御インターフェースがデジタルサーボモーターに類似した形に抽象化され、システム統合が簡素化された。
• 本ハンドは、小さなデリケートな物体（例：ペン、紙）から大きな重い物品まで効果的にグリップでき、その汎用性が顕著に示された。