Мягкий захват с морфингом всего тела захватывает объекты разных геометрий и масштабов до 10×

Мягкий захват с морфингом всего тела захватывает объекты разных геометрий и масштабов до 10×

Инженеры создали мягкий захват, способный адаптивно перестраивать всю свою форму, что расширяет рабочий диапазон захвата и улучшает обобщение для различных геометрий объектов (стандартных и нерегулярных) и масштабов до 10×, а также открывает новые способы манипуляции, такие как многообъектный захват и захват внутренним крючком.

Вдохновением послужил осьминог, который виртуозно захватывает объекты разного масштаба благодаря способности перестраивать все свое тело. В отличие от обычных мягких захватов с фиксированной структурой, новая система использует распределенную сеть модульных пневматических актуаторов. Четыре актуатора формируют изменяемый каркас (ладонь), который контролирует глобальную форму захвата, а четыре сгибающихся модуля (пальцы) обеспечивают локальный охват объекта. Захват может принимать различные конфигурации — от компактной до широко открытой конфигурации вроде воздушного змея, прямоугольника или трапеции.

(а) Осьминог использует свои гибкие щупальца для виртуозного многомасштабного восприятия и манипулирования объектами, что служит биологическим прототипом. (b) Жесткий захват не способен подстроиться под форму объекта, что приводит к неустойчивому захвату. (c) Обычный мягкий захват, ограниченный своей фиксированной структурой, не может работать с объектами, выходящими за расчетный диапазон размеров. (d) Предлагаемый захват использует адаптивное изменение всей своей формы для перестройки структуры, что позволяет ему надежно обволакивать объекты различных размеров. (e) Динамическая последовательность захвата: сначала захват адаптирует свою общую форму при приближении, а затем выполняет финальное обволакивающее захватывание для безопасного подъема.
Архитектура системы для проприоцептивного преобразования всей конструкции. (a) Модульный механический дизайн состоит из четырех приводов преобразования ладони, которые управляют глобальной формой захвата, и четырех модулей пальцев для обхвата объекта. Они соединены жесткими соединителями, образуя переконфигурируемую структуру. (b) Схема иерархического управления и сенсорики. Центральный микроконтроллер выполняет параллельные циклы управления для модулей пальцев и преобразования. Проприоцептивная обратная связь достигается с помощью встроенных датчиков изгиба в пальцах и датчиков давления в приводах преобразования. (c) Логика замкнутого контура управления давлением для одного привода преобразования.

Ключевая особенность системы — интегрированная проприоцептивная обратная связь. Убрать это предложение, так как в оригинале эта информация отсутствует. Центральный микроконтроллер Raspberry Pi Pico управляет всеми контурами через восемь соленоидных клапанов. Стратегия захвата трехфазная: сначала захват раскрывается в дефолтную конфигурацию, затем актуаторы ладони перестраивают глобальную форму под масштаб объекта, и наконец пальцы надуваются до момента, когда датчики фиксируют контакт. Захват считается успешным, когда минимум три из четырех пальцев сообщают о контакте.

Эксперименты подтвердили критическую важность морфинга всего тела. Исследователи протестировали шесть фиксированных конфигураций ладони на стандартизированных объектах — ни одна не справилась со всеми предметами. Маленькая прямоугольная конфигурация захватывала только мелкие объекты, большая — только крупные. Специализированные трапециевидные формы работали исключительно с трапециевидными объектами. С включенным динамическим морфингом захват успешно манипулировал всем набором тестовых предметов: от мелкого прямоугольника 20×20×80 мм до крупного лотка для 3D-печати 200×200×64 мм. Система также продемонстрировала уникальные возможности — одновременный захват нескольких объектов и внутренний крючковый захват крупных предметов с полостями, что невозможно для обычных захватов. Полная стоимость системы составляет около $105, все компоненты печатаются на 3D-принтере за 36 часов.

Источник новости и обложки: arxiv.org


Главред proglib.io. Опубликовал более 800 статей и создал популярные рассылки о нейросетях и разработке. Помимо редактуры пишу Python.

Аватар пользователя Мирослав Кунгуров