Design, Calibration, and Control of Compliant Force-sensing Gripping Pads for Humanoid Robots
作者: Yuanfeng Han, Boren Jiang, Gregory S. Chirikjian
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2024-05-31
备注: 21 pages, 16 figures, Published in ASME Journal of Mechanisms and Robotics
期刊: Journal of Mechanisms and Robotics, 15, 031010,2023
💡 一句话要点
为小型人形机器人设计力觉抓取垫，实现精准力控与表面对齐
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 力觉抓取 人形机器人 柔顺机构 混合控制 压力中心 极限表面理论 物体操作
📋 核心要点
- 现有小型人形机器人操作物体时，缺乏精确的力觉反馈，难以实现稳定的抓取和操作。
- 本文设计了一种柔顺的力觉抓取垫，并结合混合控制框架，实现对抓取力和表面对齐的精确控制。
- 实验结果表明，该系统能够有效控制抓取力，实现稳定的物体操作，验证了所提出方法的有效性。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一对低成本、轻量化且具有柔顺性的力觉抓取垫，用于小型人形机器人操作盒状物体。该抓取垫能够测量法向抓取力和压力中心（CoP）。文中提出了一种标定方法，以提高CoP测量的精度。同时，提出了一个混合力-对齐-位置控制框架，用于调节抓取力并确保抓取器与物体之间的表面对齐。极限表面理论被用作接触摩擦建模方法，以确定避免滑动的抓取力大小。集成的硬件和软件系统已通过NAO人形机器人进行了演示，实验结果表明了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：小型人形机器人操作物体时，缺乏足够的力觉感知能力，难以实现精确的力控制和稳定的抓取。现有的力觉传感器成本高昂，体积较大，不适用于小型人形机器人。此外，保证抓取器与物体表面的对齐也是一个挑战，不对齐会导致抓取不稳定甚至物体滑落。
核心思路：本文的核心思路是设计一种低成本、轻量化、柔顺的力觉抓取垫，并结合混合力-对齐-位置控制框架，实现对抓取力和表面对齐的精确控制。通过柔顺的设计，抓取垫能够更好地适应物体表面，提高抓取的稳定性。力觉反馈用于调节抓取力，避免滑动，同时调整抓取器的姿态，保证表面对齐。
技术框架：整体框架包括硬件和软件两部分。硬件部分是力觉抓取垫，包含力传感器和柔顺结构。软件部分包括：1) 力觉数据采集和预处理；2) CoP标定，提高测量精度；3) 混合力-对齐-位置控制，调节抓取力和姿态；4) 基于极限表面理论的摩擦模型，用于确定抓取力的大小。
关键创新：1) 低成本、轻量化、柔顺的力觉抓取垫设计，适用于小型人形机器人；2) 提出的CoP标定方法，提高了CoP测量的精度；3) 混合力-对齐-位置控制框架，同时控制抓取力和表面对齐；4) 将极限表面理论应用于抓取力控制，避免滑动。
关键设计：力觉抓取垫采用柔顺材料和小型力传感器，实现轻量化和低成本。CoP标定方法通过多点测量和拟合，减小测量误差。混合控制框架中，力控制采用PID控制，位置控制采用阻抗控制。极限表面理论用于建立摩擦模型，根据物体重量和摩擦系数，确定抓取力的大小。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的力觉抓取垫能够有效地测量抓取力和CoP，CoP测量精度得到显著提高。混合控制框架能够实现对抓取力的精确控制，并保证抓取器与物体表面的对齐。NAO人形机器人成功地抓取并操作了盒状物体，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于小型人形机器人的物体操作任务，例如在家庭服务、医疗辅助、仓储物流等场景中，机器人可以利用该力觉抓取垫实现对物体的安全、稳定抓取和操作。此外，该技术还可以推广到其他类型的机器人，提高机器人的操作能力和安全性。
📄 摘要（原文）
This paper introduces a pair of low-cost, light-weight and compliant force-sensing gripping pads used for manipulating box-like objects with smaller-sized humanoid robots. These pads measure normal gripping forces and center of pressure (CoP). A calibration method is developed to improve the CoP measurement accuracy. A hybrid force-alignment-position control framework is proposed to regulate the gripping forces and to ensure the surface alignment between the grippers and the object. Limit surface theory is incorporated as a contact friction modeling approach to determine the magnitude of gripping forces for slippage avoidance. The integrated hardware and software system is demonstrated with a NAO humanoid robot. Experiments show the effectiveness of the overall approach.