Lyftande föremål, vars massa kan ge höga handledsmoment som överskrider hårdvarustyrkans gränser, kan leda till instabila grepp eller allvarliga robotskador. Detta arbete introducerar ett nytt Center-of-Mass (CoM)-baserat grepp pos anpassningsmetod, för att plocka upp objekt med hjälp av en kombination av exteroceptiv 3D perception och proprioceptiv kraft/torque sensor återkoppling. Metoden fungerar i två iterativa steg för att ge tillförlitliga och handledsmoment effektiva grepp. Inledningsvis, ett geometriskt objekt CoM beräknas från inmatningsområdet data. I det första steget, en uppsättning handsize handtag är lokaliserade på objektet och det närmast dess CoM väljs för grepp. I det andra steget lyfts objektet med hjälp av en enda arm, medan kraft- och vridmomentavläsningar från sensorn på handleden övervakas. Baserat på dessa värden beräknas en förskjutning till den nya COM-uppskattningen. Objektet frigörs och processen upprepas tills handledens vridmomentsansträngning minimeras. Fördelen med vår metod är en blandning av både exteroceptiv (3D-intervall) och proprioceptiv (kraft/tork) avkänning för att hitta den greppplats som minimerar handledsansträngningen, vilket potentiellt förbättrar tillförlitligheten av greppet och den efterföljande manipuleringsuppgiften. Vi validerar experimentellt den föreslagna metoden genom att utföra ett antal tester på en uppsättning objekt som inkluderar handtag, med hjälp av den humanoida roboten WALK-MAN.
Ett CoM-baserat grepp utgör en anpassningsmetod för att plocka upp föremål med en arm introducerades i REF.
Center-of-Mass-Based Grasp Pose Adaptation Using 3D Range and Force/Torque Sensing
{'venue': 'International Journal of Humanoid Robotics Vol. 15 (2018) 1850013 (25 pages), World Scientific Publishing Company', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}