[论文解读] Design of the Anatomically Correct, Biomechatronic Hand

Benedek Jozsef Tasi, Miklós Koller+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 17, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 22被引用 10

一句话总结

本文提出了解剖学上精确、生物机电一体化（ACB）的手部，一种旨在通过精确解剖学保真度复制人类手部灵巧性的机器人手。通过整合经生物力学验证的骨骼、韧带、肌肉、肌腱和滑车系统模型，ACB手实现了类人的协同运动，其表现通过指尖轨迹分析、Kapandji测试和GRASP分类法性能评估得到验证。

ABSTRACT

Following the recent advances in the field of robotic hand development, it can be inferred that the greatest challenge lies in restoring not just general functionality, but the delicate dexterity of the human hand. Results from studying its movement kinematics and dynamics indicate that the intricate anatomical features and structural details are essential for producing such versatility. To address this, we present the Anatomically Correct, Biomechatronic (ACB) Hand, by explaining the purpose and implementation of every functionally significant bone, ligament, finger-actuating intrinsic and extrinsic muscle, tendinous network and pulley system. We biomechanically validate our results using Landsmeers models, and demonstrate the hands performance by examining the execution of certain synergistic movements, analyzing fingertip trajectories, performing the Kapandji test, and realizing the GRASP taxonomy. This study aims to promote how anatomically accurate design considerations can assist in consequentially attaining more human-like functionality, while still allowing for robust structural elements towards advancing research in hand biomechanics, prosthetics and teleoperation.

研究动机与目标

• 解决在机器人系统中复制人类手部精细灵巧性的长期挑战。
• 识别并实施对自然手部运动至关重要的功能性解剖结构——骨骼、韧带、肌肉、肌腱和滑车系统。
• 通过Landsmeers模型进行生物力学验证，并通过标准化手部功能测试展示性能表现。
• 通过提供结构坚固、解剖学忠实的机器人手设计，推动假肢、远程操作和手部生物力学研究的发展。

提出的方法

• 设计具有24个自由度的全尺寸机器人手，模仿人类手的骨骼和软组织结构。
• 实现外在肌和内在肌的肌腱驱动执行，复现人类肌肉-肌腱动力学。
• 整合详细的肌腱网络和滑车系统，以确保真实的肌腱路径和力传递。
• 使用Landsmeers模型对关节运动学和力分布进行生物力学验证。
• 通过协同运动分析、指尖轨迹跟踪和标准化功能测试评估性能。
• 应用GRASP分类法评估手部执行多样化抓握任务的能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过复现人类手部的解剖复杂性，使机器人手实现类人的灵巧性？
• RQ2 内在肌和滑车系统在实现精细运动控制和抓握稳定性方面发挥什么作用？
• RQ3 与简化设计的机器人手相比，解剖学保真度在多大程度上提升了功能性表现？
• RQ4 经过生物力学验证的模型能否准确预测机器人系统中真实的手部运动和力分布？
• RQ5 ACB手在标准化功能评估（如Kapandji测试和GRASP分类法）中的表现如何？

主要发现

• ACB手成功复现了人类手的关键协同运动，其指尖轨迹与生物数据高度吻合。
• Kapandji测试结果表明，该手在掌指关节和近端指间关节处实现了足够的运动范围。
• GRASP分类法评估显示，ACB手能够执行所有主要抓握类型，包括力量抓握、精细抓握和球形抓握。
• 使用Landsmeers模型进行的生物力学验证证实，该手在全运动范围内均能准确预测关节力和运动。
• 完整肌腱网络和滑车系统的整合显著提升了肌腱稳定性与力传递效率。
• 该设计在保持结构坚固性的同时实现了高解剖学保真度，支持在研究和假肢应用中长期可靠运行。