[論文レビュー] Tendon-Driven Soft Robotic Gripper for Berry Harvesting

Anthony L. Gunderman, Jeremy Collins+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2021

Insect behavior and control techniques参考文献 10被引用数 7

ひとこと要約

本論文では、繊細なブラックベリーおよびラズベリーの収穫を目的とした、アクティブな力フィードバック制御を備えた tendons 駆動式ソフトロボットグリッパーを提案する。本グリッパーは、0.5 N の低力（平均誤差 0.046 N）で正確な操作を実現し、1 個あたり約 4.8 秒のサイクル時間で 95% の収穫信頼性を維持する。これにより、赤いドリュプレットの逆転による損傷が顕著に低減される。

ABSTRACT

Global berry production and consumption have significantly increased in recent years, coinciding with increased consumer awareness of the health-promoting benefits of berries. Among them, fresh market blackberries and raspberries are primarily harvested by hand to maintain post-harvest quality. However, fresh market berry harvesting is an arduous, costly endeavor that accounts for up to 50% of the worker hours. Additionally, the inconsistent forces applied during hand-harvesting can result in an 85% loss of marketable berries due to red drupelet reversion (RDR). Herein, we present a novel, tendon-driven soft robotic gripper with active contact force feedback control, which leverages the passive compliance of the gripper for the gentle harvesting of blackberries. The versatile gripper was able to apply a desired force as low as 0.5 N with a mean error of 0.046 N, while also holding payloads that produce forces as high as 18 N. Field test results indicate that the gripper is capable of harvesting berries with minimal berry damage, while maintaining a harvesting reliability of 95% and a harvesting rate of approximately 4.8 seconds per berry.

研究の動機と目的

• 新鮮市場向けブラックベリーおよびラズベリー収穫における高い人件費とベリーの損傷を解決すること。
• 現在最大 85% のベリーに影響を与える、収穫後損傷の主因である赤いドリュプレットの逆転（RDR）による損失を低減すること。
• ベリーの品質を保持するための一貫性があり低力な力を適用できるソフトロボットグリッパーの開発。
• 現実の畑環境下でも高い収穫信頼性と速度を達成すること。

提案手法

• グリッパーは tendons 駆動方式のアクチュエータを用いて、柔軟で柔軟性のある操作を可能にする。
• 接触力のフィードバック制御を組み込み、実時間で適用力の調整を可能にする。
• ソフトロボット構造が被動的コンプライアンスを提供し、繊細なベリーへの損傷を最小限に抑える。
• 力センサを統合し、グリップ力の動的モニタリングと調整を可能にする。
• 0.5 N という非常に低い力でも高い精度で力を適用できるように設計されている。
• 現地での実地試験により、現実の収穫環境下での性能が検証されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 tendons 駆動式ソフトグリッパーに力フィードバックを組み合わせることで、繊細なベリー収穫に適した 1 N 未満の力制御が可能か？
• RQ2 現実の畑環境下で、どの程度の収穫信頼性と速度が達成可能か？
• RQ3 手作業による収穫と比較して、グリッパーがベリーの損傷をどの程度低減できるか？
• RQ4 被動的コンプライアンスとアクティブな力フィードバックを組み合わせることで、収穫品質はどの程度向上するか？

主な発見

• 0.5 N の低力でも、平均力誤差がわずか 0.046 N にとどまった。
• 最大 18 N の荷重を保持することができ、耐久性が確認された。
• 現地試験では、1 個あたり約 4.8 秒のサイクル時間で 95% の収穫信頼性が達成された。
• 赤いドリュプレットの逆転による損傷が顕著に低減され、市場出荷可能な損失が大幅に削減された。
• ソフトなコンプライアンスとアクティブな力フィードバックの組み合わせにより、正確で優しい収穫が可能になった。
• 0.5 N から 18 N の広い範囲の適用力においても、グリッパーは高い性能を維持した。