[論文レビュー] RBO Hand 3 -- A Platform for Soft Dexterous Manipulation

Steffen Puhlmann, Jason B. Harris+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2022

Robot Manipulation and Learning被引用数 8

ひとこと要約

RBO Hand 3 は、16個の独立した気圧アクチュエータを備えた柔ららかで人間型のロボットハンドであり、内在的コンプライアンスと環境的制約の活用により高い機敏性と耐久性を実現する。完全なKapandjiテストスコアを達成し、GRASP分類法の33種類の把持をすべて実行可能であり、ハンド内操作も可能である。これは、機敏な操作を研究するための有効なプラットフォームであることを示している。

ABSTRACT

We present the RBO Hand 3, a highly capable and versatile anthropomorphic soft hand based on pneumatic actuation. The RBO Hand 3 is designed to enable dexterous manipulation, to facilitate transfer of insights about human dexterity, and to serve as a robust research platform for extensive real-world experiments. It achieves these design goals by combining many degrees of actuation with intrinsic compliance, replicating relevant functioning of the human hand, and by combining robust components in a modular design. The RBO Hand 3 possesses 16 independent degrees of actuation, implemented in a dexterous opposable thumb, two-chambered fingers, an actuated palm, and the ability to spread the fingers. In this work, we derive the design objectives that are based on experimentation with the hand's predecessors, observations about human grasping, and insights about principles of dexterity. We explain in detail how the design features of the RBO Hand 3 achieve these goals and evaluate the hand by demonstrating its ability to achieve the highest possible score in the Kapandji test for thumb opposition, to realize all 33 grasp types of the comprehensive GRASP taxonomy, to replicate common human grasping strategies, and to perform dexterous in-hand manipulation.

研究の動機と目的

• 実世界の操作実験に適した、非常に機敏で、コンプライアンス性があり、耐久性のあるソフトロボットハンドの開発。
• 人間型の設計と内在的コンプライアンスを通じて、人間の機敏な操作戦略をロボットシステムに移行可能にする。
• 頻繁な修理を要せず、長期間にわたって広範な実験が可能な信頼性がありモジュラーな研究プラットフォームの構築。
• 高精度なデータ収集を可能にする耐久性があり再現性のある相互作用を通じて、学習ベースの操作を支援する。
• 高度なセンシングと制御の統合により、応答性と性能を向上させることで、ソフトロボット工学の発展を促進する。

提案手法

• ハンドは、機敏で可動する親指と駆動式の掌を備えた16個の独立した気圧アクチュエータを使用し、高い自由度を実現する。
• 低コストで柔らかい素材（布地やシリコーンラバー）を用いたモジュラー設計により、迅速なプロトタイピングと耐久性を実現する。
• 機械的コンプライアンスを活用して、物体の形状に被動的に適応し、接触ダイナミクスを低減する。
• 表面や壁などの環境的制約を活用することで、把持や操作における不確実性を低減する。
• 制御は、二値のオン/オフ状態を持つ気圧バルブに基づいているが、将来的には比例制御バルブを導入して滑らかな駆動を実現する予定である。
• ソフトセンサを用いたセンシングフィードバックの開発が進行中であり、液体金属のひずみセンサ、ペイジレジスタブレシスタイブ織物、音響センシングによる接触検出と力推定が含まれる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトロボットハンドは、親指の反対運動の最高スコアを達成できるか？
• RQ2 ソフトロボットハンドは、GRASP分類法の33種類の把持をすべて実行できるか？
• RQ3 ソフトロボットハンドは、環境的制約に依存する一般的な人間の把持戦略を再現できるか？
• RQ4 ソフトロボットハンドは、内在的コンプライアンスとオープンループ制御のみで機敏なハンド内操作を実行できるか？
• RQ5 ソフトロボットハンドは、接触が多用される操作実験に耐えうる信頼性があり、長期的な研究プラットフォームとして設計できるか？

主な発見

• RBO Hand 3 は、Kapandjiテストで最大スコアを達成し、完全な親指反対運動能力を示した。
• ハンドは、GRASP分類法の33の把持ポーズをすべて成功裏に実行し、高い再構成性と機敏性を確認した。
• テーブルトッピング実験において、最も一般的な人間の把持戦略（環境的制約の活用を含む）を再現した。これは、ハンドの耐久性と人間の手との機能的類似性を示している。
• ハンドは高い機械的耐久性を示し、物体引き抜き実験で最大39 Nの外部力に耐えた。
• 外部フィードバックなしで、コンプライアンス性のある駆動制約を再構成することで、物体を回転させるハンド内操作を成功裏に実行した。
• ハンドの内在的コンプライアンスにより、不確実性下でも強固で機敏な操作が可能となり、複雑なセンシングと制御の必要性が低減された。